欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:33300206
大小:1.72 MB
页数:65页
时间:2019-02-23
《基于zigbee的智能楼宇防火监控系统研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号:TN925密级:UDC:编号:13-080200-13M学位论文基于ZigBee的智能楼宇防火监控系统研究郭振寅指导教师姓名:王涛教授河北工业大学申请学位级别:硕士学科、专业名称:机械工程论文提交日期:2013年3月论文答辩日期:2013年3月学位授予单位:河北工业大学答辩委员会主席:评阅人:2013年3月ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofMechanicalEngineeringTHERESEARCHOFINTELLIGENTBUILD
2、INGFIREMONITORINGSYSTEMBASEDONZIGBEEbyGuoZhenYinSupervisor:Prof.WangTaoMarch2013河北工业大学硕士学位论文基于ZigBee的智能楼宇防火监控系统研究摘要城市楼宇作为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
3、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
4、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。关键字:智能楼宇,ZigBee,协议栈,BP神经网络,防火监控i基于Zigbee的智能楼宇防火监控系统研究TheRESEARCHOFINTELLIGENTBUILDINGFIREMONITORINGSYSTEMBASEDONZIGBEEABSTRACTCitybuildingisaproductofthe21stcenturyrapidecono
5、micdevelopment,Theyhavevastmajorityofinteriordecorationmaterials,electricalequipments,staffsandfloors.Iffirehappens,itwillspreadrapidly,andcauseheavycasualtiesandeconomiclosses.Thetraditionalfiremonitoringhasmanyomissionofmisinformationphenomenon,whichdoesnotmeetmodernfir
6、econtrolaccuracyandstabilityrequirements.Therefore,anintelligentbuildingfirecontrolsystemisveryimportantandurgent.ThisthesisusestheZigBeetechnologyanddatafusiontechniquetostudythefiremonitoringinintelligentbuildings.ThispaperanalysisthestructureofZigBeedevicetypes,protoco
7、lstacks,projectfilesofZigBeetechnology,studiestheZigBeeaddressesandroutingcapabilities,anddesignestheoverallstructureofthefiremonitoringnetwork.Thispaperdesignsofthethree-tiermodelofBPneuralnetworktocollecttemperature、smokeandCOdataintegrationtoarriveatthefireoccurrencepr
8、obabilitybyartificialneuralnetworktechnologyintheprocessofdatafusion.WeuseMatlabneuralnetworkToo
此文档下载收益归作者所有