物联网下室内温度智能控制系统优化设计

2018-08-25谢舰锋

电子设计工程 2018年16期

谢舰锋

（昆明冶金高等专科学校云南昆明650000）

温度在室内设计过程中起着重要的作用，在适宜温度下人们生活才会更加健康。室内温度是根据不同地理环境以及不同建筑物相应标准产生的，运用合理的技术手段能够创造出合理的室内环境，满足不同地区人们的日常生活[1]。该空间环境具有合理的使用价值，不同地区的室内温度设计应采用不同的方式，例如我国北方在冬季有供暖系统，这也是北方地区不可缺少的基础设施[2]。城市大部分地区采用集中供暖的方式，使室内24小时保持连续供暖；而在南方没有供暖系统，这就要求室内设计应保持室内温度适宜，充分考虑室内有人、无人，黑天、白天，室外温度变化等对室内温度的影响[3]。

传统系统存在温度智能控制精准度低的问题，不能满足用户需求，为此，设计提出了物联网下室内温度智能控制系统的优化设计，能够实时检测出室内温度变化情况，根据人们实际需求来调节室内温度，保证热能利用的合理性。

1 室内温度智能控制系统优化设计

在物联网环境下，对室内温度智能控制系统进行优化，需采用VC++6.0的软件环境进行编写，并采用Atmage8型号的单片机与上位机进行通信[4]。单片机与温度控制器之间的连接采用单线程方式，并由单片机进行控制[5]。

在保证室内温度控制结果符合室内设计的热环境体感舒适度基础上，利用上位机负责对温度进行设定，将设定结果传递给单片机，在单片机上对温度信号进行采集并处理，将处理后的结果与温度值进行阈值匹配。如果阈值达到最低，那么需开启继电器，整个系统加热模式开启；如果阈值达到最高，那么需关闭继电器，整个系统停止加热工作，由此实现控制温度的目的[6]。

1.1 系统硬件设计

针对系统硬件结构的设计，如图1所示。

图1 系统硬件设计

由图1可知：该系统是由电源、温度控制器、传感器、显示屏、驱动等组成的。其中电源部分是利用变压器调节交流电压，再利用整流器调节直流电压，供Atmage8型号的单片机使用；温度控制器中采用Atmage8型号的单片机具有可编程和可擦除功能；传感器采用单线数字形式，测试温度范围为-500～+1 250℃，并以“一线总线”数字方式进行传输；键盘直接利用按键操作实现温度的弹性切换；显示屏是采用42寸大屏幕将温度变化结果显示出来[7]。

1.1.1 温度控制器优化设计

在物联网环境下，对智能温度控制器总体结构优化设计如图2所示，该系统是由8个部分组成。

图2 智能温度控制器结构设计

传统控制器只能对近距离的温度进行控制，无法实现远程控制，并且对于室内是否处于有人状态的温度调节还不成熟，为此设计了如图2所示的控制器结构框图[8]。通过信息显示能够获取当前室内温度；自动调节室内温度处于正常和低温两种状态，并保持不变；设定控制时间，使室内温度达到某个特定值；根据室内是否有人，设定适宜温度。智能温度控制器的设计能够实现人性化的控制[9]。

1.1.2 温度采集模块设计

采用多个传感器控制整个室内的温度，在室内放置多个传感器，形成一个多点的温度采集模式，每个传感器上都有唯一的序列号，这样CPU就可直接连接一个端口就能与其它传感器进行通信[10]。

单片机具有两种电源接法，其中外部连接方法主要使用一个上拉电阻进行连接，保持电压的稳定性；而寄生电源连接方法是在系统内部连接一个寄生电源，为系统电源提供充足电压。DS188201*连接的是地，DS188202*与单片机I/O接口连接，DS188203*连接的是总电源[11]。

1.1.3 电源电路设计

根据室内设计对温度控制的需求，将电源电路设计为5 V、3.3 V以及1.2 V 3种不同电压，为系统温度控制提供稳定电源[12]。电源电路设计如图3所示。

启动电源开关，通过转换降压，将电源中的9 V交流电压转换为5 V电压，并输出。当电压转换为5 V电压时，说明室内温度达到了最低值；当电压转换为1.2 V电压时，说明室内温度达到了最高值；当电压转换为3.3 V电压时，说明室内温度适宜[13]。

根据系统硬件结构框图，设计温度控制器，保证室内在有人和无人情况下，都能保持适宜的温度。以此为基础，采用多个传感器设计温度采集模块，使CPU直接与其它传感器连接，保持电压的稳定性。设计电源电路，合理调节室内温度。

图3 控制系统电路设计

1.2 系统软件设计

物联网下室内温度智能控制系统优化设计主要是对温度参数进行控制。传统系统对于软件部分的设计仅仅针对的是电源电压的调节，没有对温度具体参数进行检测，也没有考虑室内热环境是否符合要求，导致温度控制不稳定，为此设计了如图4所示的软件主流程[14]。其中补充了显示画面与显示更新部分，这两者可以有效输出显示室内实时温度，确保室内热环境温度符合人体舒适度要求。

图4 系统软件主流程设计

由图4可知，使用Atmage8型号的单片机自带ID转换功能，可将温度模拟量转换为数字形式，通过滤波器进行处理。输出的结果使用PID模糊算法，根据用户设定的温度值将单片机中的数字形式再次转换为模拟量。

1.2.1 温度信号模糊化处理

将温度信号进行模糊化处理，使信号转换为数字形式，将用户设定的温度值与变化率进行对比，并输出转换结果，由此可获取温度输入值与输出值[15]。由此获取的输入与输出变量隶属函数曲线入图5所示。

图5 输入与输出变量隶属函数曲线

根据输入与输出变量隶属函数曲线，设立模糊PID温度控制规则。

1.2.2 模糊PID温度控制规则设立

根据上述输入与输出变量隶属函数曲线，在保证室内空间温度符合人体舒适度要求下，设立模糊PID温度控制规则。在物联网环境下输入不同参数，通过对不同参数的输入结果实现整个系统温度的智能控制[16]。具体设立规则如下所示：

1）如果偏差过大，那么系统需缩短响应时间，加快系统响应速度，选择较大参数作为系统上限，选择较小参数作为系统下限，而另一个参数设置为0；

2）如果偏差较小，那么系统应调节温度，选择两个较大参数，避免输出值与标准值一致，增强系统的抗干扰信号能力；

3）如果偏差大小适当，那么需调节系统控制在一定范围之内，确保响应速度一致，为此应选取两个较小的参数，保持温度控制的有效性。

根据系统软件主流程对温度参数进行控制，使用Atmage8型号单片机，可将温度模拟量转换为数字形式。使用PID模糊算法对温度信号进行模糊化处理，并设立原则，使系统抗干扰信号能力增强。

1.3 室内温度智能控制系统优化设计的实现

将上述控制规则应用到Atmage8型号单片机智能温度控制器[17]中，可有效实现室内温度的智能控制。

综合考虑室内设计的安全性，将智能温度控制器安装在水平且靠墙的位置上，保持该控制器的进口与出口位置的通畅性。离电视机设计至少保持1.5米以上，且远离易燃、易爆炸品。在设计时，应保持该控制器远离高功率的电力设备，避免受到其它设备的信号干扰，导致控制器无法正常工作。

综合考虑室内设计的美学性，采用分体壁挂式，使设备与地面距离不超过房子整体结构的2/3，且不能有折扁处。选择质量加好的连接管，使排水口处的弯折向下，方便排水，不会出现漏水现象。

2 实验

为了验证物联网下室内温度智能控制系统优化设计合理性进行了实验。

2.1 实验参数设置

物联网环境下室内温度智能控制系统优化设计实验参数设置如表1所示。

表1 实验参数设置

根据设置的参数，将系统控制规则混乱、信号干扰情况作为实验研究对象，对物联网环境下室内温度智能控制进行实验验证。

2.2 实验结果与分析

2.2.1 控制规则混乱

模糊PID温度控制规则的设立是对温度智能控制系统的重要约束条件，当系统遵循控制规则对室内温度进行控制时，通常会出现两种选择，一是温度上升，二是温度下降，此时需根据控制规则选择一种执行方式[18]。如果此时的控制规则出现混乱现象，那么温度控制也将受到影响。将传统控制系统与物联网下室内温度智能控制优化系统进行对比，结果如图6所示。

图6 规则混乱下两种系统控制精准度结果

由图6可知：传统控制系统与物联网下温度智能系统在理想状态下，控制精准度可分别达到80%和60%。当可执行规则数量为10时，传统控制系统执行出现混乱现象，导致控制精准度下降到56%，而物联网下温度智能系统控制精准度上升到90%；随着可执行规则数量的增加，传统控制精准度呈上下波动形式逐渐下降，当可执行指令数量为56时，传统系统控制精准度达到最低，为2%。而物联网下温度智能系统虽有下降趋势，但始终维持在30%以上。由此可知，控制规则混乱对物联网下室内温度智能控制优化系统影响较小。

2.2.2 信号干扰

信号干扰问题的产生会抑制系统对温度的智能控制，针对该问题，物联网下室内温度智能控制优化系统设计了温度控制器，保证在信号干扰条件下，依然保持较高的控制精准度。为了验证该点，将传统控制系统与物联网下室内温度智能控制优化系统进行对比，结果如图7所示。

图7 信号干扰下两种系统控制精准度结果

由图7可知：当信号干扰强度为50 Hz时，传统系统控制精准度下降到55%，而物联网[19]下温度智能系统控制精准度下降到78%。随着信号的持续增强，两种系统的精准度呈折线下降趋势，当信号干扰强度为450 Hz时，传统系统控制精准度下降到38%，而物联网下温度智能系统控制精准度下降到45%。由此可知，信号干扰对传统控制系统影响效果比物联网下温度智能控制系统要大。