基于专家系统的智能家居节能控制系统研究

【摘要】： 伴随着计算机的普及和信息产业的发展,智能家居随之应运而生,得到了迅猛发展,智能家居正日益进入人们的日常生活。然而家居的智能化是以高能耗的代价来实现的,城镇住宅能耗已经占建筑能耗25%,城镇住宅除采暖外的能耗(照明、家电、空调)大约占我国全年供电量的12%,如何建立一个效率高、成本低的智能家居系统,已经成为当今社会的热点问题。节能型住宅的实现已经非常迫切。 本论文具体提出了一种基于专家系统的家庭网关的设计,使网关不仅仅是一个内网和外网通信的物理接口,更是一个基于专家系统的控制器,使各家电节点之间成为一个互动关联的网络。将先进的信息技术应用于住宅节能,具体进行能耗的检测、分析与研究节能方案的实施。以信息技术克服浪费能源的因素,使能源的使用由粗放到集约,达到整个住宅节能的目的。 以智能家居系统中的照明控制系统和家居电气设备控制系统为研究对象,设计完成了基于ARM微处理器家居控制网关无线化的硬件设计和基于专家系统的智能软件设计。利用神经网络控制的自学习和自适应能力集成专家系统实现对于海量数据系统控制规则的寻优,并利用遗传算法对神经网络进行优化,通过仿真分析验证了遗传神经网络算法在专家系统中的应用,仿真结果表明该算法极大地优化了推理控制的策略。达到了预期的控制目标,使智能家居真正的成为节能家居。 【关键词】：Zigbee 智能家居 专家系统 神经网络
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP273.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1. 绪论7-11
• 1.1 课题背景及研究意义7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 本文的研究内容8-11
• 2. 智能家居系统中节能控制策略研究11-19
• 2.1 照明控制系统节能11-12
• 2.2 家居电气设备节能12-13
• 2.3 专家系统在的节能控制中的应用13-19
• 2.3.1 专家系统的构造方法14-15
• 2.3.2 专家系统的工作模型和结构15-19
• 3. 智能家居节能控制系统的研究19-43
• 3.1 节能控制系统的硬件设计19-33
• 3.1.1 能耗检测无线传感器网络20-25
• 3.1.2 外网无线传输网络系统25-30
• 3.1.3 家庭网关的硬件设计30-33
• 3.2 节能控制系统的软件研究33-43
• 3.2.1 网络节点软件的研究33-35
• 3.2.2 通信模块软件的研究35-36
• 3.2.3 专家系统节能控制研究36-43
• 4. 遗传神经网络控制算法在专家系统中的研究43-55
• 4.1 神经网络的知识表示46-48
• 4.2 遗传神经网络的控制研究48-51
• 4.3 仿真51-55
• 5. 总结及展望55-57
• 5.1 总结55
• 5.2 展望55-57
• 致谢57-59
• 参考文献59-61
• 作者在读硕士期间的研究成果61

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