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以CC2530芯片及其外围设备构成硬件系统,使用IAR Embedded Workbench软件对芯片进行编译、调试、下载,通过ZigBee技术组建智能家居网络,对智能家居环境温度、湿度、光照度进行实时监测,实验结果表明,该系统测量准确性高、实时性好,并能通过网络远程控制,能为人们提供舒适、方便和人性化的智能家居环境。 相似文献
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《微型机与应用》2015,(19):60-63
本设计通过对一款智能窗的整体设计来说明ZigBee组网在智能家居中的应用,这款智能窗集成雨雪天气检测、煤气泄漏检测、防盗报警、红外遥控等功能,这些功能都是通过不同传感器检测实现。ZigBee网络的协调器节点集成到整个设计的以MSP430F149为核心的控制部分,协调器上的CC2530通过串口将采集到的数据发送至MSP430F149,它将对采集到的数据进行分析判断,从而通过步进电机对智能窗做出相应的控制。同时MSP430F149通过WiFi模块将相关数据信息传送至Web服务器,并在终端设备上显示,以实现对家庭各种信息的远程监控。用户通过PC机、智能手机、平板或其他手持设备的网络浏览器访问Web服务器,通过HTTP协议获取智能窗反馈的家庭内部环境信息。 相似文献
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文丹 《电子制作.电脑维护与应用》2023,(1):62-66
该系统采用ZigBee芯片CC2530和WiFi芯片ESP8266作为主要构件搭建智能网关。利用串口UART在CC2530和ESP8266间进行数据传输,实现ZigBee-WiFi网络的转换。使用CC2530芯片搭建终端电路实现设备状态信息的获取并通过ZigBee网络与智能网关互联实现物联网的构建。在基于Android系统的智能手机开发APP,以实现智能家居工作状态的获取及控制指令的发送。设计基于Android客户端的WEB服务器,以实现外部网络对智能家居的控制。 相似文献
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针对目前门禁控制系统的功耗大、成本高、控制不灵活等缺陷,设计了一种基于MSP430系列CC430F5135单片机的低功耗无线门控系统.介绍了CC430F5135及其内部集成的RF无线通信模块和系统的结构原理,给出了系统硬件设计和软件设计方法,并详细地分析了门控模块、电子密码锁模块和RF无线通信模块.实验结果验证了采用C... 相似文献
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设计了一种新型家电控制系统,该设计采用低功耗单片MSP430F149为控制器,结合nRF24L01无线双向射频技术、GPRS短信服务技术、指纹识别技术和38 kHz无线红外技术,在不破坏原有装修和家电机械结构的基础上,实现了对家电的组网控制和远程控制.远程控制采用动态密码加密的形式,门锁子系统加入霍尔传感器,实现了闭环反馈的设计,设计的空调子系统具有自学习功能,极大地增加了系统的通用性,整个系统安全可靠,实用性强. 相似文献
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分析了智能家居系统的研究现状,提出一种基于CC2530与LD3220结合的内网现地控制节点设计方案。该方案通过语音模块来传递控制信号,达到非接触式控制的目的,该控制方式比较方便,可以作为智能家居系统中本地控制的有效补充。设计调试表明,该设计方案可行、适用。 相似文献
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介绍了一款智能家居控制系统。本设计以CC2530作为主控制芯片,家庭内网采用Zigbee短距离无线通讯方式,远程监控采用GSM模块短消息方式,两者结合即摆脱了对有线传输媒介的依赖,也大大节省了成本。系统兼顾家电控制和安全防范两方面,是一款简单、实用的智能家居控制系统。 相似文献
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变风量空调末端(VAVBOX)是变风量系统的关键部位,其运行的状况将直接影响空调系统的整个运行效果。本文主要论述了对压力有关型变风量末端控制回路进行了系统辨识,风阀模型采用开环辨识的方法,房间模型辨识中采用了闭环辨识。为研究变风量空调末端(VAVBOX)在室内温度方面的精确控制与抗扰问题打下了坚实基础。 相似文献
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针对在离散安装并使用分体空调的场所,存在着空调品牌型号混杂和空调控制受距离限制的问题,提出了一种基于网络的红外学习型空调遥控系统,目的在于可以通过网络远程控制任何品牌型号的空调.系统主要由5个模块组成.主控模块通过无线模块可以实现连接网络;主控模块通过GPIO接口连接红外模块,通过LIRC软件设计方法,可以学习并存储任何型号空调遥控器的红外脉冲编码宽度,并实现红外控制空调.因此用户指令通过网络到主控模块,控制并发射红外信号,空调接收红外信号,从而实现远程控制空调.结果表明用户可以通过互联网远程控制任何品牌型号空调,起到节能和环保的作用,实现最佳的使用和管理. 相似文献
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为了达到使室内环境满足人体对舒适度的要求,设计了一种基于ZigBee的PMV实时控制系统.该系统通过无线传感器对室内环境因素进行实时测量,经过计算对空调送风温度和风量进行实时控制.通过仿真和数据测量证明该控制系统相比定温度的传统控制系统更具有合理性,且具有低功耗、低成本、自组织等特点,拥有广泛的应用前景. 相似文献
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针对电信机房空调运行耗电量大,空调自动控制系统设计困难的问题,提出了一种规则约束和Dueling-DQN算法相结合的空调节能控制方法.该方法能根据不同机房环境自适应学习建模,在保证机房室内温度在规定范围的前提下,节省空调耗电量.同时针对实际机房应用场景,设计节能控制算法中的状态,动作和奖励函数,并采用深度强化学习算法Dueling-DQN提高模型表达能力和学习效率.在电信机房实际验证结果表明:该控制方法与空调默认设定参数运行相比节能18.3%,并可以很方便推广到不同环境场景的机房环境中,为电信机房节能减排提供解决方案. 相似文献
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On Joint Control of Heating,Ventilation, and Air Conditioning and Natural Ventilation in a Meeting Room for Energy Saving 下载免费PDF全文
Xiaoyan Xu Qing‐Shan Jia Zhanbo Xu Beibei Zhang Xiaohong Guan 《Asian journal of control》2016,18(5):1781-1804
In this paper, we consider the optimal joint control of heating, ventilation, and air conditioning systems and natural ventilation during the start‐up period of these systems in a meeting room. The joint control policy could reduce the total energy consumption in the building, but the optimal policy could be complex and difficult to implement in practice. In order to address this dilemma, we make the following major contributions. First, we theoretically show that the optimal control policy of heating, ventilation and air conditioning can be well approximated by the threshold policies after natural ventilation is applied; the optimal control policy of natural ventilation can be greatly approximated by the threshold policy, when the indoor air temperature as a function of time has monotonicity after the heating, ventilation and air conditioning policy is applied. Furthermore, we establish a rule‐based law framework for the policy approximation of joint control of heating, ventilation, and air conditioning and natural ventilation. Second, we propose the thresholds estimation framework for the policy approximation of fan coil unit, fresh air unit, and natural ventilation respectively, based on the dynamic of the outdoor air temperature, the indoor base air temperature, and the indoor air temperature after the heating, ventilation, and air conditioning policy is applied. Finally, we compare the performance loss, the indoor comfort violation rate, and computational complexity under the approximated policy with those under the dynamic programming, the optimized artificial neural network method, [24–26], and the small sampling and machine learning method [27]. Numerical testing results show that our method saves the computing time dramatically with no effect on the comfort of occupants and little performance degradation. 相似文献
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针对智能家居远程控制问题,结合Android终端设备,设计了一套控制信息对用户透明的远程空调控制系统。系统底层控制信息通过基于GSM的短消息方式传输,实现了对由6台空调组成系统的远程控制。系统采用自定义通信协议,在Android端讨论并实现了两种接收返回信息方式———BroadcastReceiver和ContentObserver方式,对Android中的Handler机制进行讲解应用。测试结果表明,系统结构设计合理,操作简单,性能稳定。 相似文献
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变风量空调系统房间温度控制中,由于控制对象存在非线性、大滞后、模型参数不确定性等问题,导致温度调节困难.采用一种新型二阶离散最速控制函数设计自抗扰控制器,结合串级控制,以变风量空调末端装置风阀开度为中间被调量,将自抗扰引入到串级控制的温度环,设计了串级自抗扰控制器.建立了空调房间和末端装置的仿真模型,并进行仿真控制器和... 相似文献