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基于ZigBee的智能楼宇防火监控系统研究
作 者: 郭振寅
导 师: 王涛
学 校: 河北工业大学
专 业: 机械工程
关键词: 智能楼宇 ZigBee 协议栈 BP神经网络 防火监控
分类号: TP277
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 13次
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内容摘要
城市楼宇作为21世纪经济快速发展的产物,其内部装饰材料多、电器设备多、人员多、楼层多,如果发生火灾,火势将会迅速蔓延,造成重大的人员伤亡和经济损失。传统的火灾监控存在很多漏报误报现象,无法满足现代火灾监控的准确性、稳定性要求。因此,建立智能楼宇的防火监控系统显得尤为重要。本论文利用ZigBee技术与数据融合技术相结合方式对智能楼宇的防火监控进行研究。在ZigBee技术中,本论文对ZigBee设备类型、协议栈结构及工程文件进行详细分析,并研究了ZigBee的地址及路由能力,设计了火灾监控网络的整体结构。在数据融合中,采用人工神经网络技术,设计了三层BP神经网络模型对采集温度、烟雾和CO数据进行融合,得出火灾发生概率,我们利用Matlab中神经网络工具箱对设计BP网络模型进行训练。在总体设计部分,分硬件和软件两部分对系统进行设计。硬件部分,系统采用2.4-GHZ的CC2530芯片作为ZigBee节点的主控芯片,运用温度、烟雾以及CO三种传感器进行数据采集,详细设计了系统的硬件电路。软件部分,利用TI公司的Z-Stack协议栈开发建立系统,设计了协调器和终端节点的软件流程,并重点研究了三种传感器的软件设计。最后对系统进行了组网及火灾监控的测试。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-8 第一章 绪论 8-14 §1-1 智能楼宇防火监控系统研究的背景及意义 8 §1-2 国内外防火监控研究现状 8-11 1-2-1 火灾探测的发展过程 8-10 1-2-2 多传感器信息融合技术发展 10-11 §1-3 短距离无线通讯技术发展 11-13 §1-4 本文主要研究内容 13-14 第二章 ZigBee 技术研究及系统整体构架设计 14-23 §2-1 ZigBee 协议栈 14-18 2-1-1 ZigBee 协议栈产生 14 2-1-2 ZigBee 的网络设备类型 14-15 2-1-3 ZigBee 协议体系结构 15-17 2-1-4 Z-Stack 的工程文件 17-18 §2-2 ZigBee 的地址 18-20 2-2-1 地址定义 18 2-2-2 网络地址分配 18-19 2-2-3 寻址 19-20 §2-3 路由能力 20-21 2-3-1 路径发现和选择 20 2-3-2 路径保持维护 20 2-3-3 路径期满 20-21 §2-4 防火监控系统整体构架 21 §2-5 本章小结 21-23 第三章 火灾数据融合应用研究 23-35 §3-1 多传感器数据融合概述 23-24 §3-2 人工神经网络 24-26 3-2-1 人工神经网络发展历史 24 3-2-2 神经元模型 24-26 §3-3 BP 神经网络模型设计 26-34 3-3-1 BP 神经网络模型 26-30 3-3-2 BP 神经网络初始值选取和算法训练 30-31 3-3-3 Matlab 进行神经网络收敛性测试和样本训练 31-34 §3-4 本章小结 34-35 第四章 系统硬件的设计和实现 35-47 §4-1 防火监控系统的网络节点整体结构 35-36 4-1-1 网络节点硬件设计流程图 35-36 4-1-2 网络节点硬件的整体框图 36 §4-2 无线通讯模块 36-39 4-2-1 CC2530 芯片 36-37 4-2-2 CC2530 无线通讯模块电路设计 37-38 4-2-3 CC2530 调试接口电路 38-39 §4-3 辅助模块 39-41 4-3-1 电源设计 39-40 4-3-2 串口转换电路 40 4-3-3 LED 指示和报警电路 40-41 §4-4 传感器模块 41-46 4-4-1 SHT11 温度传感器 41-43 4-4-2 MQ-2 烟雾传感器 43-45 4-4-3 MQ-7 CO 传感器 45-46 §4-5 本章小结 46-47 第五章 系统软件的设计和实现 47-60 §5-1 OSAL 操作系统的事件轮询机制 47 §5-2 协调器的软件设计 47-49 §5-3 终端节点的软件设计 49-57 5-3-1 终端节点的流程图设计 49-50 5-3-2 STH11 的数据采集流程 50-55 5-3-3 MQ-2,MQ-7 数据采集流程 55-57 5-3-4 采集数据融合 57 §5-4 系统测试 57-59 §5-5 本章小结 59-60 第六章 结论和展望 60-62 §6-1 结论 60 §6-2 展望 60-62 参考文献 62-64 附录 A 64-65 致谢 65
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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