摘 "要: 在智能家居溫度控制系統(tǒng)中,當(dāng)環(huán)境溫度波動不大時,采用傳統(tǒng)的時間觸發(fā)控制模式,將造成不必要的節(jié)點(diǎn)能量浪費(fèi),且節(jié)點(diǎn)較多時將加劇因信道競爭引起的丟包與延時現(xiàn)象。為了解決上述問題,在此介紹了基于事件觸發(fā)的溫度控制系統(tǒng)。無線傳感節(jié)點(diǎn)周期采樣環(huán)境溫度值,事件觸發(fā)器根據(jù)觸發(fā)條件決定是否發(fā)送當(dāng)前采樣值;當(dāng)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)收到新的采樣值時,利用隨機(jī)變異粒子群算法更新控制律。仿真表明,在保證閉環(huán)系統(tǒng)輸入狀態(tài)穩(wěn)定且達(dá)到控制目標(biāo)的基礎(chǔ)上,與時間觸發(fā)相比,事件觸發(fā)機(jī)制下無線傳感節(jié)點(diǎn)需要傳送的采樣值大大降低。說明事件觸發(fā)機(jī)制有利于資源受限的無線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)在智能家居中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞: 智能家居; 溫度控制; 事件觸發(fā); 粒子群算法; 隨機(jī)變異
中圖分類號: TN919?34; TP273.5 " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A " " " " " " " " " "文章編號: 1004?373X(2015)02?0158?03
Design of smart home temperature control system based on event?triggered mechanism
LI Fu?qiang1, 2, ZHENG Bao?zhou1, TENG Hong?li1
( 1. College of Sciences, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China;
2. School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China)
Abstract: In smart home temperature control system, when environment temperature fluctuates slightly, it is inadvisable for temperature control system to adopt traditional time?triggered mode, since latency and packet loss are apt to deteriorate due to severe channel competition and a waste of node energy is inevitable. In order to solve the problem, a novel temperature control system based on event?triggered mechanism is proposed. temperature is sampled periodically by wireless sensing node. According to triggering condition, event?trigger determines whether the current sample should be transmitted or not. When actuator node receives new sample value, the control law is updated with random mutation particle swarm algorithm. Simulation shows that, on the premise that input state is stable and meets control requirement, compared with time?triggered mode, less samples are needed to be transmitted when using event?triggered mechanism, which brings convenience to application of resource?constrained wireless sensor and actuator network in smart home.
Keywords: smart home; temperature control; event?trigger; particle swarm algorithm; random mutation.
0 "引 "言
近年來,隨著人們對生活品質(zhì)要求的提高,以及智能控制終端、低功耗無線通信技術(shù)(如ZigBee)和各種智能傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,智能家居獲得了前所未有的發(fā)展契機(jī)。智能家居是以住宅為平臺,利用有線和無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),將家居生活有關(guān)的設(shè)施進(jìn)行集成,構(gòu)建高效的住宅設(shè)施與家庭事務(wù)的管理系統(tǒng),從而提升家居安全性、便利性、舒適性、藝術(shù)性,并實(shí)現(xiàn)環(huán)保節(jié)能的居住環(huán)境。自1998年我國首次提出“智能家居”概念以來,國家相關(guān)部門一直相當(dāng)重視。2012年3月,根據(jù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃,成立了中國智能家居產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。2013年11月,由全國智能建筑及居住區(qū)數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)委員會編寫的《中國智慧城市標(biāo)準(zhǔn)體系研究》正式發(fā)布,而智能家居正是智慧城市的重要構(gòu)件[1]。
溫度控制系統(tǒng)是智能家居環(huán)境監(jiān)測的重要組成部分,用于實(shí)時監(jiān)測并調(diào)節(jié)居住環(huán)境溫度,以提高居住舒適度并做到節(jié)能減排。目前,對于智能家居溫度控制系統(tǒng)方面已有很多研究,如鄒炳福等構(gòu)建了基于單片機(jī)AT89S52的智能家居PID溫度控制系統(tǒng)[2],盧貺提出了基于數(shù)字式溫度傳感器的無線溫度監(jiān)測系統(tǒng)[3],李冉琦等提出了基于ARM的智能化家庭多點(diǎn)溫度檢測方案[4],李德路等設(shè)計(jì)了基于DS18B20的室內(nèi)溫度監(jiān)控系統(tǒng)[5],閆黎明構(gòu)建了基于ZigBee技術(shù)的無線溫度監(jiān)測系統(tǒng)等[6]。
但是,目前多數(shù)研究采用時間觸發(fā)模式,對環(huán)境溫度值進(jìn)行實(shí)時采樣、發(fā)送并更新控制律。當(dāng)系統(tǒng)已經(jīng)穩(wěn)定運(yùn)行且狀態(tài)值變化較小時,時間觸發(fā)模式容易引起節(jié)點(diǎn)能量浪費(fèi)及信道競爭沖突等問題。為了延長節(jié)點(diǎn)壽命并提高頻譜利用效率,在此引入基于事件觸發(fā)機(jī)制的溫度控制系統(tǒng),即采樣值僅在事件發(fā)生時進(jìn)行發(fā)送,顯著降低了采樣值發(fā)送率,并將控制目標(biāo)建模為最優(yōu)化問題,選用收斂性能良好且容易實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)變異粒子群算法更新控制律。
1 "系統(tǒng)建模
智能家居中,溫度控制系統(tǒng)由無線傳感器節(jié)點(diǎn)和無線執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)組成。無線傳感器節(jié)點(diǎn)包括傳感器、采樣器、事件觸發(fā)器、無線收發(fā)模塊等,其中事件觸發(fā)器包括觸發(fā)條件比較器及寄存器。無線執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)由無線收發(fā)模塊、控制器、零階保持器、執(zhí)行器組成。首先,采樣器周期采樣溫度值,通過觸發(fā)條件比較器,與寄存器中上次發(fā)送采樣值比較,判斷是否滿足觸發(fā)條件。若觸發(fā)條件不滿足,則通過無線信道發(fā)送當(dāng)前采樣值至執(zhí)行節(jié)點(diǎn),并同時更新寄存器中的發(fā)送采樣值;否則,丟棄當(dāng)前采樣值且不更新寄存器。當(dāng)執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)接收到新的采樣值時,控制器根據(jù)控制目標(biāo)及優(yōu)化算法更新控制律,并通過零階保持器連接到執(zhí)行器,執(zhí)行器輸出更新后直接作用于對象上?;谑录|發(fā)機(jī)制的溫度控制系統(tǒng)見圖1。
lt;E:\王芳\現(xiàn)代電子技術(shù)201502\Image\31T1.tifgt;
圖1 基于事件觸發(fā)的溫度控制系統(tǒng)
對象連續(xù)時間動態(tài)模型為:
[xt=Axt+But+φt] (1)
式中[xt,ut,φt] 分別是狀態(tài)向量、執(zhí)行器輸出向量及噪聲向量,[A∈Rns×ns, B∈Rns×na],[ns]和[na]分別為傳感器節(jié)點(diǎn)及執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)數(shù)目。另外,假設(shè)不同點(diǎn)溫度之間互相不影響,即[A]為對角矩陣[A=diaga1,1,a2,2,…,ans,ns]。
傳感器以[T]為周期采樣對象狀態(tài),采樣時間序列為[Ss=T,2T,3T,…,kT,…,k∈N]。事件觸發(fā)器周期檢測觸發(fā)條件,若觸發(fā)條件不滿足則發(fā)送當(dāng)前采樣值,觸發(fā)時間序列記為[St=t1,t2,t3,…,tk,…?Ss][7]。所以,對于執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)來說,狀態(tài)值可表示為:
[xt=xtk, " " "t∈tk,tk+1] (2)
為保證系統(tǒng)輸入狀態(tài)穩(wěn)定,選擇觸發(fā)條件為[8]:
[et≤δxt, " " " "t∈tk,tk+1] nbsp; " " " "(3)
其中[δgt;0]為閾值系數(shù),則誤差向量為:
[et=xtk-xt, " " " t∈tk,tk+1] " " " (4)
因此,執(zhí)行器輸出表示為:
[ut=fxtk=fxt+et, " " "t∈tk,tk+1] "(5)
觸發(fā)時刻可以表示為:
[tk+1=tk+minmmTetk+mTgt;δetk+mT] "(6)
智能家居中,溫度控制系統(tǒng)目標(biāo)是將房間不同位置的溫度控制到人為設(shè)定值上,即如何設(shè)計(jì)控制器使得以下控制目標(biāo)函數(shù)值最小,
[min: " " Jt?1nsx*-xt] " " " " (7)
式中:[?] 代表歐式范數(shù); [x*=x*1,x*2,…,x*nsT] 為設(shè)定值集合。
2 "基于隨機(jī)變異的粒子群算法
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是1995年由Kennedy和Eberhart提出的群智能算法,該算法模仿鳥群的覓食行為。在PSO中,每個解可以認(rèn)為是給定搜索空間的一個粒子,每個粒子有自己的位置和速度。在群進(jìn)化過程中,每個粒子通過自己和群體經(jīng)驗(yàn)改變速度,進(jìn)而改變位置,直到粒子群收斂到最優(yōu)解。由于沒有遺傳算法的交叉和變異操作,PSO更容易實(shí)現(xiàn),這對資源受限的無線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)很有意義。粒子群的迭代公式如下[9]:
[vid=wvid+c1r1pPbestid-pid+c2r2pGbestgd-pid] "(8)
[pid=pid+vid] " " " " " " " " " (9)
式中[vid]和[pid]代表第[i]個粒子的第[d]個分量的速度和位置,[i∈1,2,…,Ni], [d∈1,2,…,Nd];[Ni]表示粒子群中的粒子數(shù)目;[Nd]表示搜索空間的維數(shù);[r1]和[r2]是[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù);[c1]和[c2]是加速因子,[pPbestid]是第lt;c:\program files\founder\founderfx2011\plugins\v12pluginwordtranslator\wordimage\db31-52\image37.pdfgt;個粒子經(jīng)歷的最優(yōu)位置;[pGbestgd]是粒子群經(jīng)歷的最優(yōu)位置。
因?yàn)樗惴ê唵?、容易?shí)現(xiàn)且搜索效率高,PSO被廣泛應(yīng)用于求解最優(yōu)化問題。然而,當(dāng)早熟收斂引起粒子多樣性降低時,PSO將陷入局部尋優(yōu),很難收斂到全局最優(yōu)值[10]。為了提高粒子群的多樣性和全局尋優(yōu)性能,根據(jù)替換概率[P],隨機(jī)選擇一定數(shù)量的粒子替換為隨機(jī)變異粒子,隨機(jī)變異粒子定義為:
[pid=pmin+γ?pmax-pmin, "i=1,2,…,Ni×P] " (10)
式中:lt;c:\program files\founder\founderfx2011\plugins\v12pluginwordtranslator\wordimage\db31-52\image41.pdfgt;是[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù);[pmax]和[pmin]是系統(tǒng)允許的粒子位置的最大值和最小值。
3 "數(shù)值仿真
設(shè)溫度控制系統(tǒng)中傳感器和執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)數(shù)量均為兩個,可以推廣至多節(jié)點(diǎn)情形。粒子群相關(guān)參數(shù)設(shè)置為[c1=c2=2],[w=0.8],[Ni=40],[Nd=2],[pmax=5],[pmin=0],[P=0.05]。傳感器采樣周期為[T=0.01 "s],仿真總時間長度為[0.36 "s],觸發(fā)條件中的閾值系數(shù)為[γ=0.35]。兩個對象初始狀態(tài)為[25 "℃25 "℃T],控制目標(biāo)設(shè)定值為[23 "℃24 "℃T],連續(xù)時間對象動態(tài)方程為:
[xt=-0.2100-0.21xt+1.2001.031.43ut] "(11)
lt;E:\王芳\現(xiàn)代電子技術(shù)201502\Image\31T2.tifgt;
圖2 觸發(fā)條件變化圖
圖2描繪了觸發(fā)條件中測量誤差[et]和閾值[δxt]的變化曲線,測量誤差變化曲線一直保持在閾值曲線下方。當(dāng)觸發(fā)條件滿足時,測量誤差[et]根據(jù)公式(4)變化。當(dāng)觸發(fā)條件不滿足時,傳感節(jié)點(diǎn)發(fā)送當(dāng)前采樣值,并同步更新寄存器,所以在觸發(fā)時刻[tk],測量誤差[etk=xtk-xtk=0],從而保證了[et≤δxt]及系統(tǒng)的輸入狀態(tài)穩(wěn)定性。
lt;E:\王芳\現(xiàn)代電子技術(shù)201502\Image\31T3.tifgt;
圖3 觸發(fā)時間圖
定義采樣值發(fā)送率為:
[ρ=發(fā)送次數(shù)Nt采樣次數(shù)Ns×100%] " " " " " "(12)
顯然,在時間觸發(fā)模式中,每次采樣值均需要發(fā)送,即[Nt=Ns],[ρ=100%]。而在事件觸發(fā)模式中,當(dāng)且僅當(dāng)觸發(fā)條件不滿足時發(fā)送采樣值,即[Nt≤Ns],[ρ≤100%]。
觸發(fā)時間信息如圖3所示,橫坐標(biāo)描述了觸發(fā)時刻,縱坐標(biāo)描述了當(dāng)前觸發(fā)時刻與上次觸發(fā)時刻之間的時間間隔。顯然,觸發(fā)時間間隔大于等于采樣周期,即[tk+1-tk≥T]??偛蓸哟螖?shù)為37,發(fā)送的采樣值數(shù)目為21,發(fā)送率為[ρ=56.8%]。顯然,與時間觸發(fā)模式比較,事件觸發(fā)模式下采樣值發(fā)送率顯著降低。圖4描述了2個對象的動態(tài)響應(yīng)過程,從初始值25 ℃開始,在[0.2 "s]后兩狀態(tài)分別收斂到設(shè)定值23 ℃和24 ℃。說明事件觸發(fā)模式下,雖然采樣值發(fā)送率顯著下降了,但閉環(huán)系統(tǒng)仍然穩(wěn)定運(yùn)行且最終收斂到控制目標(biāo)。
lt;E:\王芳\現(xiàn)代電子技術(shù)201502\Image\31T4.tifgt;
圖4 對象動態(tài)響應(yīng)曲線
4 "結(jié) "論
為了降低智能家居溫度控制系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)發(fā)送率,進(jìn)而減少節(jié)點(diǎn)能耗并提高信道利用效率,文章介紹了基于事件觸發(fā)的溫度控制系統(tǒng)。多個無線傳感節(jié)點(diǎn)同步周期采樣多點(diǎn)溫度,事件觸發(fā)器控制傳感器僅在觸發(fā)條件不滿足時發(fā)送當(dāng)前采樣值,當(dāng)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)接收到新的采樣值后,基于隨機(jī)變異的粒子群算法更新控制律。仿真表明,在保證系統(tǒng)輸入狀態(tài)穩(wěn)定且達(dá)到控制目標(biāo)的前提下,與時間觸發(fā)模式相比,事件觸發(fā)機(jī)制下采樣值發(fā)送率降低為[56.8%],說明了文章所提方法的有效性與優(yōu)越性。這將對資源受限的無線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)成功應(yīng)用于智能家居及相關(guān)領(lǐng)域具有一定的意義。
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