本文關(guān)鍵詞：可組網(wǎng)的便攜式室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：經(jīng)濟的發(fā)展帶來了住房和辦公條件的改善,人們在室內(nèi)度過時間變長的同時也承受著環(huán)境問題給健康帶來的困擾。面對當前室內(nèi)環(huán)境污染的嚴峻形勢,將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)引入室內(nèi)環(huán)境監(jiān)控領(lǐng)域,對室內(nèi)污染物進行實時監(jiān)測的同時與新風系統(tǒng)等設(shè)備對接,并根據(jù)監(jiān)測的環(huán)境數(shù)據(jù)實現(xiàn)對外圍設(shè)備進行自動控制的目的是一個值得研究的課題。本文針對以上背景,基于一個舊版的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)了一套既可組網(wǎng)又可便攜的室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。在系統(tǒng)架構(gòu)方面,本文研究和分析了SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,監(jiān)視監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng))系統(tǒng)的架構(gòu)和工作流程,結(jié)合課題的功能需求,在舊版硬件的基礎(chǔ)上加入了無線WiFi模塊,提出了一套既可組網(wǎng)又可便攜的監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)。采集器之間既可組網(wǎng)并與服務器相連,實現(xiàn)局域網(wǎng)內(nèi)較大范圍的環(huán)境監(jiān)測與控制；亦可獨立工作,自成一體,配合手機App軟件,實現(xiàn)對單個點的環(huán)境監(jiān)控。在系統(tǒng)的自動控制方面,本文對人體舒適度理論進行了研究和分析,將人工智能中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法引入到PMV(Predicted Mean Vote,預測平均感覺指標)模型中,最終實現(xiàn)了人體熱舒適度的在線預測。同時,結(jié)合模擬量和開關(guān)量的報警情況以及輸出控制的配置信息,達到對外圍設(shè)備如新風系統(tǒng)、聲光報警器等進行智能控制的目的。在系統(tǒng)的功能模塊方面,本文對采集器端程序和服務器端程序進行了重構(gòu)和功能擴展,對手機App應用進行了總體的設(shè)計與實現(xiàn)。對采集端和服務端進行重構(gòu)和功能擴展,其共同目的是為了實現(xiàn)對外圍設(shè)備的輸出控制以及監(jiān)測要素的動態(tài)配置。區(qū)別于服務端的是,采集器端還進行了硬件上的擴展并添加了歷史數(shù)據(jù)緩存的功能,以適應便攜模式下監(jiān)測的功能需求。手機App開發(fā)的目的是為了便攜模式下與采集器進行點對點連接,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的查看、參數(shù)的配置以及對外圍設(shè)備進行控制。最后,經(jīng)過測試和功能驗證,結(jié)果表明本系統(tǒng)架構(gòu)合理、功能全面,結(jié)合PMV模型和神經(jīng)網(wǎng)絡算法在線預測舒適度,并根據(jù)報警信息實現(xiàn)了“監(jiān)測一控制”的閉環(huán),且可對要素動態(tài)配置,兩種組網(wǎng)模式可較好地適應市場的需求,具有較高的科研和市場價值。
【關(guān)鍵詞】：環(huán)境監(jiān)測 便攜 PMV 神經(jīng)網(wǎng)絡 可配置
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;TP274
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 縮略語對照表10-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展及現(xiàn)狀12
• 1.2.2 人體舒適度理論研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文研究內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 關(guān)鍵技術(shù)介紹16-25
• 2.1 SCADA系統(tǒng)及其架構(gòu)16-17
• 2.2 PMV模型及舒適度預測方法研究17-20
• 2.2.1 熱舒適度模型17-19
• 2.2.2 熱舒適度預測方法研究19-20
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡介紹20-23
• 2.4 MatLab介紹23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 系統(tǒng)需求分析與總體設(shè)計25-38
• 3.1 系統(tǒng)總體目標與需求25
• 3.2 服務器端程序需求分析25-29
• 3.2.1 新風控制26-27
• 3.2.2 電源控制27
• 3.2.3 聲光報警控制27
• 3.2.4 傳感器配置27-28
• 3.2.5 短信報警28-29
• 3.3 手機App需求分析29-31
• 3.3.1 IP綁定29
• 3.3.2 實時數(shù)據(jù)查看29-30
• 3.3.3 實時曲線查看30
• 3.3.4 歷史曲線查看30
• 3.3.5 參數(shù)配置30-31
• 3.3.6 輸出控制31
• 3.4 采集器端軟件需求分析31-33
• 3.4.1 緩存歷史數(shù)據(jù)32-33
• 3.4.2 輸出控制33
• 3.4.3 傳感器配置33
• 3.5 采集器端硬件需求分析33-34
• 3.6 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計34-36
• 3.7 系統(tǒng)功能模塊劃分36-37
• 3.8 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人體熱舒適度模型38-48
• 4.1 舒適度樣本數(shù)據(jù)計算38-41
• 4.1.1 樣本數(shù)據(jù)計算方法研究38-39
• 4.1.2 樣本數(shù)據(jù)計算Matlab實現(xiàn)39-41
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)訓練Matlab實現(xiàn)41-43
• 4.3 舒適度在線預測實現(xiàn)43-45
• 4.3.1 歸一化處理43-44
• 4.3.2 BP網(wǎng)絡實現(xiàn)44-45
• 4.4 測試與比較45-47
• 4.4.1 PMV預測正確性測試45-47
• 4.4.2 輸出控制合理性測試47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第五章 系統(tǒng)詳細設(shè)計與實現(xiàn)48-66
• 5.1 采集器端設(shè)計與實現(xiàn)48-52
• 5.1.1 WiFi模塊硬件設(shè)計48-51
• 5.1.2 ATmega128軟件設(shè)計與實現(xiàn)51-52
• 5.2 服務端程序設(shè)計與實現(xiàn)52-56
• 5.2.1 新增數(shù)據(jù)表設(shè)計52-53
• 5.2.2 主要功能模塊實現(xiàn)53-56
• 5.3 手機端App設(shè)計與實現(xiàn)56-65
• 5.3.1 App總體架構(gòu)設(shè)計57-58
• 5.3.2 App詳細設(shè)計58-60
• 5.3.3 App關(guān)鍵功能實現(xiàn)60-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 第六章 系統(tǒng)測試66-71
• 6.1 測試目的66
• 6.2 測試設(shè)計與執(zhí)行66-70
• 6.2.1 測試環(huán)境66
• 6.2.2 采集器端測試設(shè)計與執(zhí)行66-68
• 6.2.3 服務器端測試設(shè)計與執(zhí)行68-69
• 6.2.4 手機App測試設(shè)計與執(zhí)行69-70
• 6.3 測試結(jié)果70
• 6.4 本章小結(jié)70-71
• 第七章 總結(jié)與展望71-73
• 7.1 工作總結(jié)71
• 7.2 展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-75

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本文編號：306270