基于STM32 单片机的智能窗户开关系统设计

王丛丛

（山东工程职业技术大学，山东 济南）

引言

在智能家居中，对窗户的控制正在走向智能化，智能窗户则设立了遥控、警报等元件，更好地改善了人们的生活。目前，智能窗户开关系统仍不完善，CPU占用率相对较高，无法满足窗户同时开/关的需求。针对此类问题，研究人员设计了多种解决方案。

基于树莓派和云平台的智能窗户开关系统，主要是利用云平台监测外部环境因素，并做到平移窗间的联合控制，更加便于智能窗户开关操作[1]。基于物联网技术的智能窗户开关系统，则是利用物联网技术，将系统内各个元件连接成一个网络，实时、远程操控窗户[2]，以上两种系统均无法满足居住人的使用需求[3]。STM32 单片机是一种集成芯片，能够更加高速地处理系统数据，减轻系统使用负担[4]。因此，本文结合了STM32 单片机的优势，设计了智能窗户开关系统。

1 硬件设计

1.1 STM32 主控芯片

根据系统的实际需求，本文选用了STM32 主控芯片作为系统的控制核心，主要由STM32 单片机、时钟电路、复位电路、电源等元件构成[5]。与系统的DS18B20 传感器搭配使用，能够将传感器采集到的数据转换成系统能够识别与处理的数据，最终实现智能窗户监测、显示、控制的功能。

本文结合了STM32 单片机的优势，基于ARM Cortex-M内核，功能十分强大的32bit 微控制器设计了STM32 主控芯片。该芯片具有16KB～1MB Flash、多种外设控制元件，能够全速加载系统上传的数据，并将处理完成的数据全速回传到系统中，完成系统内部的数据快速处理[6]。

1.2 DS18B20 传感器

本文选用的DS18B20 传感器，主要是为STM32主控芯片提供数据支撑，满足系统的整体需求。因此，在DS18B20 传感器的结构设计方面，以温度、烟雾、雨量、风速、感光等传感模块为主，提升窗户开关系统的智能性[7]。DS18B20 传感器的结构设计如图1 所示。

图1 DS18B20 传感器结构设计

对于不同类型的智能窗户，采用了两种传感模块适应传感需求。其一，温度湿度传感、烟雾传感、红外传感、雨量传感、风速传感、感光传感；其二，OLED 显示、警报、控制、通信[8]。

2 软件设计

2.1 建立智能窗户开关通信协议

本文在硬件设计完成之后，建立了智能窗户开关系统的通信协议，辅助DS18B20 传感器的通信模块，完成系统的数据传输。本文设计的通信协议在数据传输的过程中，仅需要很小的数据流量，能够在系统出现异常断开时，通知发送端与接收端，确保系统的服务质量[9]。本文在通信协议中建立了发布/订阅消息模式，系统能够向多个元件发布通信信息，也能订阅不同元件的主题，确保每个数据的有效传输。通信报文类型如表1 所示。

表1 通信报文类型

如表1 所示，消息发布受到确认的控制报文为QoS1，订阅请求报文确认的控制报文为QoS2，取消订阅报文确认的控制报文为QoS3。

2.2 设计智能窗户开关任意停止控制指令

在通信协议开始之后，本文利用传感器监测室内外环境状态，当室外处于风雨环境时，发出关窗控制指令；当室内处于烟雾、煤气等危险环境时，发出开窗控制指令，确保室内人员的舒适感与安全性。在智能窗户关闭的过程中，如果没有接收到烟雾、煤气、风雨等信号时，可以在任意位置停止智能窗户关闭。智能窗户任意停止控制流程如图2 所示。

图2 任意停止控制指令流程

本文在开启开/关窗停止指令之后，对应的继电线圈通信推杆相应伸长或缩短。此时，设置风速传感数据、雨量传感数据、光感传感数据为联动状态，以上外部数据传感默认联动开启。当自动关窗时，向系统发出警报报文帧，利用通信协议发出警报提示。主控芯片在接收到报文提示之后，判断各个传感监测值是否与设定阈值偏离过大，较大的偏离则停止窗户开关；并未偏离则继续开/关窗[10]。

2.3 解析显示节点反馈信息数据帧

针对上述的控制指令流程图，要想明确室内外的温湿度，最大程度上平衡空气温湿度，确保室内人员的舒适度，需要进一步进行节点反馈信息数据帧解析，已知节点反馈的不同信息具有不同的数据含义，可以根据该特点获取内外温差，实现室内湿度平衡，本文假设了大气水饱和点，根据线性变化关系计算此时的智能窗户开关饱和水汽动态变化量BT，如下（1）所示。

公式（1）中：Bint代表饱和水汽系数，b 代表相对反馈湿度，若想对上述的动态变化量进行取整，需要应用取整函数RH，如下（2）所示。

公式（2）中：Bt2代表平衡系数，R 代表智能控制参数，当室内外温度发生相对改变时，智能窗户开关系统可以立即进行感应，生成室内外环境平衡指令，此时可以假定节点智能反馈数据帧区间，生成线性变化目标函数W，如下（3）所示。

公式（3）中：A 代表解析线性变化系数，结合上述的线性变化目标函数，可以对任意状态下显示节点反馈的信息数据帧进行解析，进一步进行均值计算，获取最终的信息反馈控制指令，从而提高智能窗户开关系统的控制效果。

3 系统测试

为了验证本文设计的系统是否具有实用效能，本文对上述系统进行了测试。将硬件安装调试、软件调试完毕之后，使系统处于正常运行状态。此时，对系统的性能进行分析。具体的测试过程以及最终的测试结果如下所示。

3.1 测试过程

在进行系统测试之前，本文将STM32 主控芯片与DS18B20 传感器等硬件进行安装与调试。按照使用说明将STM32 主控芯片安装完成之后，测试主控芯片各个电路的电压范围在3.0 V～3.3 V 之内，可以确保STM32 主控芯片的正常运行。DS18B20 传感器的调试较为复杂，在其安装完毕之后通电，黄色指示灯亮起5 s 后熄灭，与其相近的电路电压达到了10 V，将此电路重新安装之后，红色指示灯亮起，此时传感器的OLED 显示模块未显示，对该模块电路重新安装。电路重新安装完成之后通电，黄色、红色、绿色指示灯同时亮起，1 s 后熄灭，绿色指示灯亮起，1 min 未熄灭，此时可以确保DS18B20 传感器为正常运行的状态。硬件安装调试完成之后，本文对软件串口进行调试，如图3所示。

图3 串口调试界面

如图3 所示，单条发送：0106000020008C，选择COM4：USB Serial Port 串口，波特率为9600bit，停止位为1，数据位为8，无奇偶校验，以16 进制显示串口数据。出现图中界面之后，完成软件调试。硬件与软件均调试完成之后，出现系统登录界面。点击系统信息，在信息界面输入正确的用户名称与密码之后，登入到系统信息界面，点击基本信息查看系统信息，点击添加服务进入智能窗户开关服务。由此可见，系统可以正常运行。

3.2 测试结果

在上述测试条件下，本文随机选取出cnt_1、cnt_2、cnt_3 等三种开窗器类型，并将链条式智能窗户与隐藏式智能天窗的关窗电流进行分析。本次测试主要以最大电流为测试对象，而开窗电流普遍低于关窗电流，因此选择关窗电流作为电流指标，确保测试的有效性。在其他条件均一致的情况下，本文将开窗状态下与关窗状态下的系统CPU 占用率进行测试。并将文献[1]基于树莓派和云平台的智能窗户开关系统、文献[2]基于物联网技术的智能窗户开关系统，以及本文设计的基于STM32 单片机的智能窗户开关系统的CPU 占用率进行对比，占用率越低，系统的实用效能越佳。测试结果如表2 所示。

表2 测试结果

如表2 所示，使用文献[1]基于树莓派和云平台的智能窗户开关系统之后，系统在开窗状态下的CPU 平均占用率为71.68%；在关窗状态下的CPU 平均占用率为81.65%。使用文献[2]基于物联网技术的智能窗户开关系统之后，系统在开窗状态下的CPU 平均占用率为53.38%；在关窗状态下的CPU 平均占用率为67.50%。而使用本文设计的基于STM32 单片机的智能窗户开关系统之后，系统在开窗状态下的CPU 平均占用率为23.25%；在关窗状态下的CPU 平均占用率为33.26%。由此可见，使用该系统之后，CPU 占用率更低，链条式智能窗户与隐藏式智能天窗的关窗电流更低，能够同时满足4 扇窗户的开启，3 扇窗户的关闭，更符合智能窗户开关需求，确保室内人员的舒适性。

结束语

大多数人群受到繁重的工作影响，无暇顾及家庭环境，家中无人时无法开窗通风，恶劣天气无法回家关窗，影响人们对家庭环境的体验。智能窗户的出现则解决了这一问题，通过远程控制的方式，省去很多麻烦与时间。为了满足智能窗户的开/关窗需求，本文在STM32 单片机的条件下，设计了智能窗户开关系统。并从通信协议、控制指令、解析数据帧等方面，提升系统的实用性能，为智能窗户的普及提供相应的建议。