基于ARM的远程气象监测系统设计与实现

设计了一种基于ARM的环境参数监测系统,可以对所在区域内诸如温度、湿度、大气压、风速风向等环境数据进行实时采集。该系统利用ARM嵌入式单片机作为下位机控制器,通过Modbus协议与各类传感器进行数据通信来获取环境参数。为了将采集数据上传至远程数据中心,设计了一种通信协议,将采集的数据进行封装,并通过4G无线通信模块发送至远程服务器。服务器对上传的数据进行协议解析后将环境参数存储到数据库中,并对环境参数在监测平台上进行可视化管理。实际运行结果表明,该系统运行稳定,具有可靠性高、实时性强、可拓展性强、成本低等优点,满足远程气象监测的基本需求。     

一种用于海洋大数据的低功耗数据采集器设计

为了对海洋环境进行实时监测,设计了一种对气压、气温、湿度、降水、风速、风向、潮汐和盐度等各类信息进行采集的低功耗数据采集器。首先对总体硬件框架进行了设计,然后对各组件的硬件组成进行了详细描述,即数据采集接口、存储器模块、通信模块、显示模块和时钟以及看门狗等硬件进行设计;同时对软件总体框架进行了设计,对软件的各组成部分如串口的初始化、传感器数据读取流程均进行了详细描述。最后,对海洋数据采集器在海洋监测系统中的应用进行了说明。为了验证数据采集器的功能,对所设计的采集器进行了测试,实验表明文中方法能对海洋环境信息进行实时监控,具有测试准确、成本低、功耗低以及布设简单优点。     

基于NB-IoT技术的远程粮情监控系统设计

作为世界上的人口大国,粮食产量一直是我国关心的主要问题。为了解决粮食的安全存储问题和传统仓储环境监测系统灵活性差、功耗高的问题。该文设计了一种基于NBIoT技术的低功耗粮情环境远程监控系统。以STM32L476作为微控制器、BC35-G作为无线通信单元,对粮仓环境监控系统进行了软、硬件设计,使该系统具备实时采集和存储多传感器节点信息(如温度、湿度、烟雾浓度等)、无线传感器网络对数据分组转发、智能终端实时显示和远程控制,解决了以往监控系统的局限性。通过实地测试和反馈,该系统具有低功耗、可靠性高、灵活性强等特点,可实现对粮仓环境参数的实时监测与控制,能够较好地满足应用需求。     

低功耗温度、压力数据记录仪的设计

文章介绍了一种低功耗温度、压力数据记录仪的硬件及软件设计。该数据记录仪以超低功耗单片机MSP430F149为核心,通过扩展外围电路实现对温度数据、压力数据的实时采集与处理;通过USB接口与上位机通信,通过上位机软件程序实现对数据的实时查询、回放和保存等功能。测试结果验证了该数据记录仪的准确性及低功耗特性。     

基于智能传感器网络的环境信息监测系统设计

通过分析和研究环境参数大滞后和大惯性的特点,设计一种基于Zig Bee CC2430的无线通信技术多环境参数监测系统。在监测区域部署网络节点,监测环境中的温度和湿度等环境参数,完成数据无线传输,由监控系统对数据进行处理,实时监测环境参数变化并为其有效控制提供依据。该系统克服了传统方式的布线复杂、节点功耗大、监测管理不便等缺陷,且具有功耗低、组网灵活、可扩展性强等优点。将该系统应用于环境温湿度的监测,监测实验结果表明:该系统运行稳定,数据精度高,可广泛应用于各领域的环境参数自动监测,适合推广应用。     

嵌入式微型应变存储测试系统设计与实现

针对装甲车辆某部件应变测试引线困难的问题,利用存储测试技术设计了一种嵌入式结构的微体积、低功耗的微型应变记录仪。该记录仪可以嵌入被测体内,完成车辆部件微小应变信号的获取、存储,同时结合LabVIEW 2010软件开发的虚拟仪器读数软件将传输到上位机的数据进行波形显示和数据处理,得到测试结果。实验证明,所设计的微型存储测试系统稳定,具有微体积、低功耗、嵌入被测体内实时获取动态参数等优点,可以应用于不易引线的应变测试场合。     

基于NB-IoT技术的仓储环境远程监控系统设计

随着社会经济的迅速发展,现代物流与仓储的重要性日益凸显。仓库内环境参数变化是影响物资保管的重要因素。但是,传统的仓储环境监控系统一般采用台式机作为监控终端,只能在特定的地点对仓库内环境进行控制且系统功耗非常高,使得监控系统的应用范围和灵活性大大受限。为解决传统仓储环境监测系统灵活性差、功耗高的问题,设计了一种基于窄带物联网(NB-IoT)技术的低功耗仓储环境远程监控系统。以STM32L476作为微控制器、BC95作为无线通信单元,对仓储环境监控系统进行了软、硬件设计,使该系统具备实时采集和存储多传感器节点信息(如温度、湿度、烟雾浓度等)、无线传感器网络对数据分组转发、智能终端实时显示和远程控制,提高了监控系统的应用范围和灵活性。经过现场测试和试验,该系统具有功耗低、性能稳定、灵活性强的特点,可实现对仓储环境参数的实时监测与控制,能够较好地满足应用需求。同时,基于NB-IoT技术构建的无线环境监测系统对于智慧农业和智慧家庭的环境监测具有参考意义。     

动态应变数据采集存储系统的设计

针对传统应变存储测试系统体积大、功耗大、灵敏度低、易受干扰等不足,采用现代存储测试技术,利用MSP430单片机的处理能力强、超低功耗、片内资源丰富等特点,结合模拟适配电路和其他外围存储模块,设计了一套应用于动态应变数据的采集存储系统,并进行了应变式传感器静态特性实验。实验表明该存储测试系统能快速精确的完成应变数据的采集、存储、显示工作,并能克服传统应变的存储测试系统的不足,具有较高的使用价值。     

公路隧道环境监测及控制系统设计

针对公路隧道通风数据采集量大、人工工作强度大的问题,设计开发了一套公路隧道环境监测及控制系统。为了方便实时查看隧道内的环境数据信息和控制操作变量,开发了远程计算机操作软件。通过登录电脑客户端,用户可以随时查看公路隧道内的环境参数,如空气温度、风速、湿度和气压等,并对环境参数进行操作控制。论文构建的环境监测及控制系统将温湿度等传感器、数据传输技术、终端等相结合,采集公路隧道环境参数并对其进行控制,对公路隧道节能、智能运营具有重要的建设意义。     

石化厂区环境监测终端的研究与设计

针对石化厂区毒气泄漏监测与预警困难等特点,以STM32单片机为核心,CC2530为无线通信模块,采用太阳能板和12 V铅蓄电池双电源供电,利用Z-Stack协议栈设计石化厂区环境监测终端。该终端能自动采集、发送CO、CO2、温度、湿度、风速、风向以及PM2.5等环境参数,并与监控中心实时通信,完成了数据采集、存储和传输。实验结果表明,终端设备具有良好的稳定性以及高效通信性能,为石化厂区环境自动监测提供了有效的方法和手段。     

基于MSP430的多通道温湿度记录仪设计

介绍了一种基于MSP430单片机的多通道温湿度记录仪,用于测量电子元件长期储存环境中的温度和湿度。系统集实时时钟、数据采集与存储、按键、电源处理及USB通信为一体,具有体积小、功耗低、操作简单、多点记录等特点,可以记录电子元件长期储存环境中的温度与湿度,亦可适用于其他需要测量温湿度的场合,具有广泛的应用前景。     

多要素气象观测无人机系统的设计与应用

针对开展城市小尺度精细化气象观测的应用需求,通过将无人机控制技术、气象观测技术与计算机及通信技术相结合,研制了一套多要素气象观测无人机系统,并开发了相应的数据采集传输模块和地面监控展示软件,实现了基于无人机平台的气温、气压、相对湿度、风速、风向、颗粒物浓度等气象要素的采集与实时传输。经过地面和空中飞行试验数据对比验证,该系统操控灵活、运行良好、稳定可靠,具有良好的应用前景,可广泛应用于城市精细化气象观测、应急救灾、环境监测等领域。     

DSP与CPLD的输电线路局部气象监测装置设计

为了采集环境温度、湿度、大气压力、风速和风向等局部气象参数,本文以数字信号处理器（Digital Signal Processor,DSP）为核心,采用先进的“DSP＋CPLD”结构设计了输电线路局部气象监测装置,并分析了软硬件设计中的关键问题。经调试,该装置除了能够实现基本的数据采集功能外,还能够实现数字量和模拟量输出接口,为实现必要的控制提供手段。     

多参数桥梁振动监测系统设计

针对远程桥梁振动监测的要求,采用交流偏置电路与双路AD7714模数转换器实现ADXL203的双轴高精度同步振动加速度测量,并实现了温湿度与风速风向测量。使用低功耗便携式计算平台构建CAN总线监测网络,通过GPRS网络将桥梁状态信息发送到监控中心,实现远程多桥梁多参数监测系统。     

地面气象观测站运行监测与控制系统设计

地面气象观测站是一种重要的气象探测设施,由主采集器、分采集器、各种传感器以及供电系统等构成,能够自动观测气温、湿度、气压、风速、风向、雨量等地面气象观测要素;为提升地面气象观测站运行状态监测及时性和丰富程度,实现远程电源控制,研究并设计一套地面气象观测站运行监测与控制系统;系统由站端控制器以及上位机软件组成,以树莓派为核心完成站端控制器硬件设计开发,基于python语言完成上位机软件以及控制器程序设计开发;对系统可靠性、功耗进行测试;测试结果表明：系统对自动站运行状态的成功获取率在99.5%以上,并对运行状态异常具有较好的识别能力;控制器平均值为3.9 W,接入常见的8要素地面气象观测站功耗占比为5.6%,电池供电情况下对蓄电池续航时间影响不大,但在低功耗气象站中使用时应考虑更换更大容量的电池;该系统可进一步提升地面气象观测站运行质量,降低维修保障人员工作强度。     

Estimating the energy production of the wind turbine using artificial neural network

Due to fluctuating weather conditions, estimating wind energy potential is still a significant problem. Artificial neural networks (ANNs) have been commonly used in short-term and just-in-time modeling of wind power generation systems based on main weather parameters such as wind speed, temperature, and humidity. Two different datasets called hourly main weather data (MWD) and daily sub-data (DSD) are used to estimate a wind turbine power generation in this study. MWD are based on historically observed wind speed, wind direction, air temperature, and pressure parameters. Besides, DSD created with statistical terms of MWD consist of maximum, minimum, mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values. The main purpose of this study in particular was to develop a multilinear model representing the relationship between the DSD with the calculated minimum (P _min) and maximum (P _max) power generation values as well as the total power generation (P _sum) produced in a day by a wind turbine based on the MWD. While simulation values of the turbine, P _min, P _max, and P _sum, were used as the separately dependent parameters, DSD were determined as independent parameters in the estimation models. Stepwise regression was used to determine efficient independent parameters on the dependent parameters and to remove the inefficient parameters in the exploratory phase of study. These efficient parameters and simulated power generation values were used for training and testing the developed ANN models. Accuracy test results show that interoperability framework models based on stepwise regression and the neural network models are more accurate and more reliable than a linear approach.     

Meteorological effects on sulphur dioxide concentrations on the area of Turbigo

This paper presents the relationship between meteorological parameters and sulphur dioxide concentrations in the area of Turbigo. A large number of sulphur dioxide sources are located in this area: they are both urban and industrial emissions. Mean half hourly SO₂ measurements were recorded over a three year period at five monitoring stations. Meteorological data were taken by a meteorological station in this network and included mean halfhourly measurements of wind direction and speed, air temperature, atmospheric pressure, relative humidity and rainfall. The SO₂ data were classified by the meteorological parameters, singly and in combination. From the analysis of the effects of various meteorological parameters, wind direction was found to be the parameter best correlated with pollution concentration. Additional results regarding the seasonal cycles of pollution levels are also presented. The work is also based on a set of statistical and graphic techniques.     

基于PIC单片机的温湿度记录仪设计

本文介绍了以PICl6F688型低功耗单片机为控制器的温湿度记录仪的设计与实现,采用数字式传感器对温湿度进行测量,并将所测量数据实时存入外部存储器EEPROM（24L C512）中。系统采用3V锂电池供电,采集数据间隙系统处于休眠状态,降低了系统能量消耗。开始记录数据之前,采用VB设计操作软件通过计算机串口对记录仪参数（记录时间和开启记录仪方式）进行设置,测量数据时可脱离上位机单独运行。该记录仪具有稳定可靠、体积小、量化误差小、响应速度快、便于携带和适用面广等特点。     

基ZigBee技术的草原火灾监测系统设计

在探讨草原起火因素的基础上,提出了一种基于ZigBee技术的草原火灾监测系统,该系统可对草原气候的空气温湿度、风速和风向信息进行实时与远程监测。给出了系统的总体结构,并对传感器节点、路由节点以及协调器节点的硬件结构与软件流程进行了设计。该系统具有低功耗、组网简单、稳定可靠等特点,满足了草原火灾监测系统的设计要求。