基于LoRa的粉尘智能预警系统的设计与实现

论文摘要

近年来,随着社会经济的飞速发展,粉尘污染问题越来越严峻。粉尘污染不但制约着经济生产,而且危害人们的生命安全。目前,粉尘监测系统存在传输距离近、抗干扰能力差和智能化水平不够等问题。针对上述问题,结合传感器网络技术、长距离（LoRa,Long Range）无线传输技术和嵌入式开发技术,设计了一种基于LoRa的粉尘智能预警系统。该系统主要分为三部分,分别为数据采集子系统、数据传输子系统和智能主机,实现了粉尘现场监测的功能。论文各部分的研究内容如下:（1）在数据采集子系统中,数据终端通过三种传感器获取了粉尘现场的温湿度和粉尘浓度数据,并通过报警装置和调控装置保障粉尘现场的安全性。本系统在这部分完成了测温电缆、湿度检测模块和粉尘浓度检测模块的软硬件设计。为了保证温度数据的准确性,本系统通过DS18B20测温电缆实现多点测温。针对单总线DS18B20测温电缆中序列号传统二叉树搜索算法效率低的问题,基于对单根测温电缆的不同DS18B20序列号中相同家族码和位数的标识,设计一种优化的二叉树搜索算法。该算法能够保证搜索准确性,同时提高搜索效率。（2）在数据传输子系统中,LoRa终端实现了数据终端和智能主机间数据传输。本系统在这部分完成了LoRa终端软硬件设计和低功耗的设计。通过分析各种网络结构的优缺点,结合LoRa无线传输技术的优势,设计了一种基于星型网络结构的低功耗远距离数据传输方案。该方案主要包括的设计内容有:基于信道活动检测实现休眠机制,两种方式结合的低功耗唤醒模式,按照模块号有序上传数据和采用Contiki嵌入式系统实现多进程高效工作。通过建立的低功耗计算模型,在正常情况下,本系统电池供电终端至少能够工作一年的时间。（3）在智能主机中,智能主机实现了对传感器数据的接收、存储与预测。本系统在这部分完成了基于嵌入式ARM+Linux的平台的搭建和设计了一种基于局部加权线性回归算法的预测模型。结合历史的与下一时刻传感器数据的相关性,通过预测点附近数据分配不同的权重,设计了一种基于局部加权线性回归算法的预测模型。通过该模型与基于线性回归算法的预测模型的对比,验证了该模型具有更好的预测效果。通过LoRa终端和系统功能的测试与分析,多组测试结果表明,本系统设计的粉尘现场监测系统传输距离远和系统功耗低,并具有智能预警的功能。该系统解决了目前粉尘监测领域存在的问题,具有较强的应用推广价值。

论文目录

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文内容及结构安排

1.4 本章小结

第二章系统设计框架

2.1 需求分析

2.2 系统结构

2.3 系统硬件平台简介

2.4 系统软件平台搭建

2.4.1 数据终端和LoRa终端的软件平台

2.4.2 智能主机的软件平台

2.5 本章小结

第三章数据采集子系统设计

3.1 数据终端结构框图

3.2 数据采集子系统工作流程

3.3 数据终端的设计

3.3.1 测温电缆设计

3.3.2 湿度检测模块设计

3.3.3 粉尘浓度检测模块设计

3.4 本章小结

第四章数据传输子系统设计

4.1 LoRa技术介绍

4.2 LoRa终端的设计

4.2.1 无线模块简介

4.2.2 LoRa终端硬件设计

4.2.3 LoRa终端软件设计

4.3 网络结构设计

4.4 低功耗设计

4.4.1 信道活动检测

4.4.2 唤醒方式设计

4.4.3 数据上传

4.4.4 整体方案

4.5 测试与分析

4.5.1 LoRa终端的测试与分析

4.5.2 低功耗测试与分析

4.6 本章小结

第五章智能主机的设计

5.1 智能主机软硬件介绍

5.1.1 智能主机的硬件结构

5.1.2 智能主机软件平台

5.2 智能主机的工作流程

5.3 报警音响的实现

5.4 智能主机预警机制

5.4.1 线性回归算法

5.4.2 局部加权线性回归算法

5.5 测试与分析

5.5.1 预测模型的测试与分析

5.5.2 系统的测试与分析

5.6 本章小结

第六章总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的研究成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 周华健

导师: 徐磊,刘永锋

关键词: 粉尘污染,低功耗,预警,智能

来源: 安徽大学

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

单位: 安徽大学

分类号: X831;TP277

总页数: 85

文件大小: 5786K

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