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使用MTK ARM和ZigBee技术进行智能家居控制系统设计与实现的论文
wangwei_hf
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随着物联网等技术的发展及人们生活水平的提高，传统家居逐渐向智能家居方向演变。由于智能手机的普及，当前的智能家居系统普遍以“手机APP远程控制家电设备” 的模式。但这种模式过分依赖于手机，且存在智能化不足等缺点。
本文围绕如何提高智能家居系统智能化程度的问题展开研究，在比较了传统智能家居系统优劣的基础上，设计了一种基于MTK ARM和ZigBee技术的采用神经网络使其具有学习特性的智能家居控制系统。通过运用神经网络控制家电设备，提高了智能家居控制系统的智能性；并针对传统智能家居控制系统中WiFi网络不稳定问题，通过增加主控模块中GPRS网络通信功能，提高了系统的稳定性。
根据设计的系统方案，完成了相应的系统硬件模块设计，包括以MT6260D为核心芯片的主控模块威廉希尔官方网站 设计、PCB制板、威廉希尔官方网站 板调试以及ZigBee模块和相应的底层传感器的设计与调试。通过对具有学习特性算法进行分析研究，采用RBF神经网络算法对空调、智能灯泡和智能插座三种家电设备的控制进行了建模、仿真，并将RBF神经网络算法移植到了主控模块中。在软件上，完成了包括以MTK为开发平台的主控模块软件设计、以VS2008为开发平台的服务器软件设计及以Android为系统的手机APP软件设计等。最后，对整个系统的软硬件模块进行了调试，通过用户的实际使用情况测试，验证了系统具有学习特性等功能，从而表明了系统方案的实用性。
鉴于现有机器人技术有很大不足以及云计算与物联网结合技术的不成熟及弊端，本文在现有智能家居系统基础上提出一种运用神经网络技术对智能家居设备进行智能控制的方法。并且本文采用价格低廉且性价比高的联发科芯片MT6260D作为控制芯片，能够有效的降低系统成本，并且通过其内部集成的GPRS通信功能，使系统同时具有 WiFi和GPRS网络通信功能，这样能有效提高系统的网络稳定性。
本文主要以空调、智能灯泡、智能插座为家电设备控制对象，通过底层传感器采集相关数据，经ZigBee网络发送到以MT6260D为芯片的主控模块后，通过内部的神经网络算法进行数据处理及决策再发送相应控制命令到各家电设备，最终实现家电设备按人的意愿自动控制的目的。
本论文的各章节安排如下：
第1章：绪论。本章主要介绍了当前智能家居发展的背景及研究意义，并分析了智能家居国内外发展的研究现状及不足，在总结了未来智能家居的发展趋势之后，提出了一种基于现有技术使智能家居控制系统更加智能化的方法。
第2章：～种具有学习特性的智能家居系统方案及硬件设计。本章首先介绍了传统的智能家居系统方案，并指出其不足地方，然后根据系统方案的整体硬件框架分别从主控模块、主控模块与服务器之间的通信模块、ZigBee模块、底层及设备模块来实现系统硬件。
第3章：控制系统学习特性算法设计与实现。本章主要对控制系统中学习特性算法进行分析研究，通过使用神经网络对家电设备进行建模、仿真，从而验证神经网络通过模拟人的意愿对家电设备进行智能控制的功能，然后采用C语言编程将算法移植于主控模块中，以实现主控模块控制家电设备的目的。
第4章：具有学习特性的智能家居系统软件设计。本章主要介绍系统方案中的软件设计部分。首先对主控模块软件进行设计，然后对ZigBee模块软件和PC服务器软件进行设计，最后设计并实现手机APP中Android软件部分。
第5章：系统联试。本章主要对设计好的系统进行测试。首先验证系统是否能择优选取WiFi和GPRS网络传输数据；其次验证手机APP对系统中家电设备的控制效果；然后验证训练好的神经网络对家电设备的控制是否能正确反映人的控制意愿，最后对系统调试过程中遇到的问题进行总结。
第6章：总结和展望。本章对已经完成的工作进行了总结，对系统设计和实现过程中将来需要进一步完善和改进的工作进行了说明。
智能家居系统主要由控制终端、移动互联网络、中央控制器、无线传感网络及底层传感器五个部分组成。其中，控制终端由手机、平板电脑或PC等组成，用于用户向家居设备发送控制命令；移动互联网包括移动通信网络和因特网，用于手机等终端和中央控制器之间数据传输；中央控制器是系统的核心，它接收到用户的控制命令后，通过无线传感网络控制着家电设备和底层传感器的运行状态，市场上主流的中央控制器一般采用ARM系列处理器，如ARM7、ARM9、ARMll、ARM cortex系列等；无线传感网络，负责中央控制器和底层传感器之间的数据传输，主流的一般是ZigBee网络、wiFi 网络、Z—ware网络等；底层传感器，如温湿度传感器、红外传感器等，用于直接监测环境数据或控制设备状态等。整个系统的控制流程为：手机等终端通过移动互联网和WiFi 网络发送到中央控制器，中央控制器对通过无线传感网络发送过来的底层传感器数据进行简单处理判断后输出家电的控制信号，最后通过无线传感网络控制相应家电设备。整个系统的框架结构如图2．1所示。
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