基于自适应动态规划的智能家居系统研制

摘要

智能家居以家居住宅为平台，集成了网络通信技术、计算机技术、嵌入式软硬件技术、无线技术等，构建了高效住宅设施管理系统，实现了家居智能化控制，在保证家居安全性、便利性、舒适性的基础上，营建了节能环保的居住环境。智能家居作为一种综合化技术，其代表了家居智能化、人性化、信息化、网络化的发展方向。基于此，本文进行了基于自适应动态规划的智能家居系统研制:
　　首先，论文对智能家居整体构架进行了简要介绍，指出当前智能家居控制的不足。从实际出发，通过采用学习率自适应的BP神经网络，以温度、湿度、风速和上一刻舒适度为输入，以当前状态舒适度为输出，建立了智能家居舒适度模型，并且将舒适度模型作为模型网络嵌入到自适应动态规划算法中，与评价网络和动作网络共同作用，实现了以舒适度为控制核心的智能家居系统。
　　其次，利用Android+Wifi技术建立了基于C/S构架的智能家居系统，Wifi网络采用星型网络拓扑结构，以Android系统的手机或者平板电脑作为客户端，实现了环境参数的采集和家居设备的控制。本文以手机作为个性化服务器，实现了智能家居短信、飞信控制。此外，利用Android系统强大的集成功能，实现了智能家居的语音控制，丰富了家居控制手段。
　　最后，通过具体实验对Android+Wifi智能家居系统模块进行了性能测试。根据本课题组建筑设备物联网系统，Android+Wifi智能家居系统在个性化手机服务器上预留出了接口，提高了系统的可扩展性。经过测试表明Wifi+Android家居系统模块运行稳定，可靠性高，丢包率低，具有推广价值。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景

1．2 国内外发展现状

1．2．1 国外发展现状

1．2．2 国内发展现状

1．3 智能家居系统发展趋势

1．4 课题目的和意义

1．5 论文内容组织结构

第2章 自适应动态规划

2．1 动态规划

2．1．1 动态规划基本原理

2．1．2 动态规划基本解法

2．2 自适应动态规划

2．2．1 自适应动态规划基本原理

2．2．2 自适应动态规划方法

2．3 神经网络概述

2．4 小结

第3章 基于自适应动态规划的家居控制

3．1 家居舒适度模型分析

3．2 基于BP的舒适度模型建立

3．2．1 BP神经网络参数设计

3．2．2 BP神经网络算法改进

3．3 各部分神经网络的实现

3．3．1 模型网络实现

3．3．2 执行网络实现

3．3．3 评价网络实现

3．4 训练过程

3．5 智能家居舒适度参数之间的关系

3．5．1 温度、风速和舒适度之间的关系

3．5．2 温度、湿度和舒适度之间的关系

3．5．3 风速、湿度和舒适度之间的关系

3．6 家居舒适度控制实例

3．7 小结

第4章 智能家居Wifi控制器的设计实现

4．1 智能家居系统整体构架

4．2 Wifi家居控制器硬件设计与实现

4．2．1 MCU模块设计

4．2．2 Wifi无线模块设计

4．2．3 温湿度传感器设计

4．2．4 风速传感器设计

4．2．5 光照强度传感器设计

4．2．6 通信接口模块设计

4．2．7 电流检测模块设计

4．2．8 继电器模块设计

4．2．9 电源模块设计

4．2．10 PCB设计

4．3 智能家居Wifi控制器软件设计

4．3．1 Wifi模块驱动软件设计

4．3．2 传感器信息采集设计

4．3．3 串口通信驱动软件设计

4．4 智能家居系统通信协议设计

4．5 小结

第5章 智能家居管理系统设计

5．1 智能家居管理系统构架设计

5．2 智能家居管理系统设计实现

5．2．1 用户主界面

5．2．2 房间选择模块

5．2．3 窗帘控制模块

5．2．4 空调控制模块

5．2．5 安防监控模块

5．2．6 便携模式模块

5．3 语音控制模块

5．4 短信和飞信控制模式

5．5 模块性能测试

5．6 小结

总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间论文发表及科研情况