智能住宅中电器的节能控制算法的研究

【摘要】： 本文分析了现有的智能住宅的产品,并阐述了智能住宅在国内发展的瓶颈主要是价格过高,不适合国内的大部分的中产阶级使用。同时现有的智能住宅往往系统设置较复杂,操作缺少人性化设计,并且节能的控制理念也只是近些年才被人们重视起来。因此本文结合以上几个现有的问题分别提出具体的解决方案,并设计了一种新型的住宅节能控制系统。 为了建立节能控制系统,本文首先分析了几种常见的住宅内的网络结构,从中选用了以电力线为通信介质的通讯网络,并介绍了一种基于DTMF编码方式的电力线通信系统。之所以选取这种通信方式主要是为了降低成本,一方面采用电力线通信不必另行布线尤其有利于已建住宅的智能化改造,另一方面采用这种编码方式可以保证信号传输的可靠性。同时本文给出了这种通信系统的硬件结构和软件程序流程的设计过程,以及在电力线这样一个干扰比较大的信道内通信的可靠性是如何保证的。 然后为了减少智能住宅系统时间参数设置的复杂性,并达到节能的控制效果,本文设计了一种基于时间序列的预测算法。通常情况下,用户对家庭内的各个电器的使用是有规律的,如果可以有效地预测用户对电器的使用习惯,便可以通过预测的电器的工作方式来代替用户的自行时间参数设置,这样既可以减少用户对住宅系统的复杂的设置工作,又可以通过电器的超前控制起到给人提供更便捷的使用方式,同时也可以达到节能的控制效果。 最后本文介绍了用于节能控制的时间序列预测算法的基本思想,并结合住宅智能化的应用背景,介绍了AR模型的建立、模型的参数估计、以及实际应用过程中的合理简化的步骤,同时给出了时间序列预测的流程图和仿真分析。 【关键词】：智能住宅 电力线通信 时间序列 节点控制器
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TM925.07
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 国内外研究现状及发展趋势9-11
• 1.1.1 国外发展现状9-10
• 1.1.2 国内发展现状10
• 1.1.3 智能住宅领域的发展趋势10-11
• 1.2 本课题的目的和意义11-12
• 1.3 本课题的主要研究内容12-14
• 第2章 系统总体设计及方案选取14-21
• 2.1 系统的结构组成14
• 2.2 主节点控制器的设计14-15
• 2.3 节点控制器的设计15
• 2.4 住宅内部通信方案设计15-19
• 2.4.1 几种常见的通信方式分析15-17
• 2.4.2 电力线载波通信简介17-18
• 2.4.3 双音多频(DTMF)编码技术18-19
• 2.5 预测算法方案选取19-20
• 2.5.1 预测控制在智能住宅中的重要性19
• 2.5.2 预测算法的选取19-20
• 2.5.3 时间序列分析简介20
• 2.6 本章小结20-21
• 第3章 智能节点控制器设计21-30
• 3.1 节点控制器的主要功能设计21
• 3.2 节点控制器的硬件设计21-25
• 3.2.1 时钟电路设计21-22
• 3.2.2 复位电路设计22-23
• 3.2.3 电源电路设计23-24
• 3.2.4 电流检测电路设计24
• 3.2.5 继电器控制电路设计24-25
• 3.3 节点控制器的控制策略25-26
• 3.4 节点控制器的软件设计26-29
• 3.4.1 主程序设计26
• 3.4.2 采样子程序设计26
• 3.4.3 预测子程序设计26-28
• 3.4.4 节点执行子程序设计28
• 3.4.5 间接执行子程序设计28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第4章 电力线载波通信系统设计30-43
• 4.1 系统硬件结构设计30-36
• 4.1.1 载波通信模块总体结构30
• 4.1.2 控制芯片AT89C5130-31
• 4.1.3 双音频编码芯片MT8880 介绍31-35
• 4.1.4 集成锁相环路编码器LM56735-36
• 4.1.5 载波通信模块总体电路图36
• 4.2 载波通信系统的传输协议的设计36-38
• 4.2.1 载波侦听多路访问(CSMA)协议分析37-38
• 4.2.2 数据帧结构38
• 4.3 通信过程的软件实现38-40
• 4.3.1 发送子程序设计38-39
• 4.3.2 接收子程序设计39-40
• 4.4 电力线通信的时序分析与抗干扰设计40-42
• 4.4.1 硬件抗干扰设计40-42
• 4.4.2 软件抗干扰设计42
• 4.5 本章小结42-43
• 第5章 时间序列预测算法研究43-53
• 5.1 时间序列的基本思想43-44
• 5.2 常用的三种时间序列预测模型44-45
• 5.2.1 自回归模型44
• 5.2.2 滑动平均模型44
• 5.2.3 自回归滑动平均模型44-45
• 5.3 时间序列模型的特征函数45
• 5.4 模型参数估计45-48
• 5.4.1 相关矩估计的基本思想46
• 5.4.2 Yule-Walker法估计46-48
• 5.5 模型定阶48
• 5.6 基于时间序列理论的家用电器使用时间预测48-52
• 5.6.1 采用时间序列预测的可行性48-49
• 5.6.2 二阶自回归模型预测过程介绍49-50
• 5.6.3 二阶自回归模型预测的软件流程图设计50
• 5.6.4 时间序列预测的仿真分析50-52
• 5.7 本章小结52-53
• 结论53-54
• 参考文献54-57
• 附录57-59
• 致谢59

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