基于ZigBee的智慧教室節(jié)能系統(tǒng)研究

李兆澤，高 波，彭 程，張檢亮，劉淼，甄 李，李 燦，楊志超

(1.河北水利電力學(xué)院 電力工程系，河北 滄州 061001; 2.河北省高校水利自動(dòng)化與信息化應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心，河北 滄州 061001; 3.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

0 引言

在這個(gè)信息日新月異的時(shí)代，各種信息技術(shù)如同雨后春筍，以太網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新生事物相繼出現(xiàn)，這些技術(shù)無(wú)時(shí)無(wú)刻都在影響著人們的生產(chǎn)生活[1]。隨著當(dāng)前教室現(xiàn)代化的不斷發(fā)展，用電設(shè)備不斷增加。高校教室普遍存在設(shè)備無(wú)人使用但常開(kāi)的現(xiàn)象，這類現(xiàn)象不僅造成大量的電能浪費(fèi)而且個(gè)別用電設(shè)備過(guò)度使用會(huì)縮短電器的使用壽命，為教室的管理工作帶來(lái)不必要的麻煩[2]。

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外的學(xué)者都對(duì)智慧教室進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[3]提出可以自動(dòng)對(duì)學(xué)習(xí)者的工作習(xí)慣進(jìn)行記憶的學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型，使學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣愛(ài)好、個(gè)性化需求推送更為有效的學(xué)習(xí)資源。文獻(xiàn)[4]提出智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的基礎(chǔ)應(yīng)用是信息通訊技術(shù)，主要是以學(xué)習(xí)者為中心且具有一定特征的環(huán)境，能夠適應(yīng)不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)生活需要和學(xué)習(xí)生活風(fēng)格，這個(gè)環(huán)境可以為學(xué)習(xí)者隨時(shí)學(xué)習(xí)提供有力的支持和極具人性化的服務(wù)。文獻(xiàn)[5]提出使用智能軟件對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)，并利用Multiagent對(duì)智慧學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行建模，以此達(dá)到強(qiáng)化智慧學(xué)習(xí)環(huán)境體驗(yàn)的效果。文獻(xiàn)[6]提出一款算法復(fù)雜度低、硬件要求低的智慧教室網(wǎng)關(guān)，通過(guò)ZigBee協(xié)議與TCP/IP協(xié)議的轉(zhuǎn)換，借助于putty串口實(shí)現(xiàn)智能教室的遠(yuǎn)程管理和無(wú)線傳輸。文獻(xiàn)[7]提出并設(shè)計(jì)的智能教室下的協(xié)作學(xué)習(xí)模式，充分發(fā)揮智能教室高效的人機(jī)互動(dòng)、學(xué)習(xí)痕跡保留的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)當(dāng)時(shí)的傳統(tǒng)教室中的種種問(wèn)題，構(gòu)建智能教室下的協(xié)作學(xué)習(xí)模式。文獻(xiàn)[8]提出并設(shè)計(jì)的教學(xué)樓智能照明節(jié)能控制系統(tǒng)，使用傳感器對(duì)教室內(nèi)的人數(shù)和光照強(qiáng)度進(jìn)行信息采集，并通過(guò)ZigBee自組局域網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)。同時(shí)為方便老師和同學(xué)們查找空教室，還設(shè)計(jì)了薄膜晶體管液晶顯示器(TFTLCD，thin film transistor liquid crystal display)顯示信息。雖然智能教室構(gòu)想不盡相同，但其總體的發(fā)展目標(biāo)都是以人為本，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線通訊技術(shù)、嵌入式技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等，將環(huán)境、資源、人和教學(xué)活動(dòng)有機(jī)結(jié)合，建設(shè)一個(gè)舒適節(jié)能、綠色環(huán)保、交互廣泛、功能完善的教學(xué)環(huán)境[9-11]。

然而，傳統(tǒng)智慧教室只對(duì)教室內(nèi)部分用電設(shè)備進(jìn)行單一的控制。雖然能保證每部分能夠正常工作，但是環(huán)境舒適度較差。因此，基于ZigBee的智慧教室節(jié)能系統(tǒng)研究利用ZigBee自組局域網(wǎng)作為底層構(gòu)架，通過(guò)溫濕度傳感器、光敏傳感器、人體紅外感應(yīng)和繼電器等對(duì)教室環(huán)境進(jìn)行智能化、網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)控。主控制器通過(guò)串口實(shí)現(xiàn)與ZigBee自組局域網(wǎng)的通訊，并通過(guò)Wi-Fi模塊實(shí)現(xiàn)與后臺(tái)管理界面的數(shù)據(jù)交互[12-14]。同時(shí)，系統(tǒng)利用帶有外部輸入的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NARX，nonlinear auto-regressive model with exogenous inputs)構(gòu)建溫度預(yù)測(cè)模型，避免溫控設(shè)備功率有限以及室內(nèi)復(fù)雜的溫度干擾環(huán)境而導(dǎo)致室內(nèi)溫度無(wú)法穩(wěn)定保持在合適范圍[15-16]。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及原理

系統(tǒng)包括物聯(lián)網(wǎng)感知執(zhí)行層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層3層架構(gòu)。利用CC2530芯片組建ZigBee自組局域網(wǎng)作為感知執(zhí)行層的主要部分。其中ZigBee終端節(jié)點(diǎn)配備各種傳感器和繼電器監(jiān)控教室用電設(shè)備，ZigBee協(xié)調(diào)器通過(guò)串口將自組局域網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至主控制器[17-20]。利用STM32F103ZET6作為主控制器，利用ESP8266 Wi-Fi模塊構(gòu)建網(wǎng)關(guān)，搭載云平臺(tái)作為系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)層，云平臺(tái)會(huì)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并供應(yīng)用層查看，同時(shí)也可接收應(yīng)用層下達(dá)的指令發(fā)送至感知執(zhí)行層。利用后臺(tái)管理界面作為該系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用層，可以實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)接收和指令下達(dá)。智慧教室節(jié)能系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 智慧教室節(jié)能系統(tǒng)總體架構(gòu)

該系統(tǒng)正常工作時(shí)，系統(tǒng)可對(duì)教室環(huán)境和用電設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化、分區(qū)域監(jiān)控。用戶可通過(guò)應(yīng)用層后臺(tái)管理界面遠(yuǎn)程查看教室內(nèi)溫濕度、用電設(shè)備工作情況等信息，還可使用后臺(tái)管理界面對(duì)感知執(zhí)行層下達(dá)指令，進(jìn)而控制用電設(shè)備啟停。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 主控單元設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用STM32F103ZET6芯片作為主控制器，主控制器配備最小系統(tǒng)電路、串口模塊、電源電路和執(zhí)行模塊作為主控單元的核心。STM32F103ZET6芯片的32位微型控制器可以滿足各個(gè)行業(yè)的需求，其基于ARM Cortex_M3核心擁有112個(gè)I/O口和高達(dá)72 MHz的時(shí)鐘頻率。STM32F103ZET6的內(nèi)部還包含512 kB的FLASH和64 kB的SRAM，并且擁有5個(gè)串口。STM32目前支持16個(gè)內(nèi)核中斷和68個(gè)外部中斷，以及16級(jí)可編程中斷優(yōu)先級(jí)。

最小系統(tǒng)電路包括晶振電路和復(fù)位電路。晶振電路為主控制器執(zhí)行各種命令和與運(yùn)行提供基本的時(shí)鐘信號(hào)。復(fù)位電路的作用是使主控制器在重新上電后，由初始狀態(tài)開(kāi)始工作。主控制器選擇的是掉電復(fù)位，當(dāng)復(fù)位后，所有數(shù)據(jù)(除備份區(qū))都將復(fù)位。

主控單元結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)主控單元結(jié)構(gòu)圖

圖4 ESP8266電路原理圖

利用通用串行總線(USB，universal serial bus)給系統(tǒng)提供5 V的供電電壓。系統(tǒng)使用STM32F103ZET6的5個(gè)串口實(shí)現(xiàn)不同功能。串口連接Wi-Fi模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)透?jìng)?，完成主控單元與云平臺(tái)的信息交互。串口連接ZigBee協(xié)調(diào)器，通過(guò)串口中斷函數(shù)接收傳輸來(lái)的數(shù)據(jù)。使用USB接口通過(guò)CH340G電路連接串口，USB接口的第2引腳和第3引腳分別接CH340G的第5引腳和第6引腳，由CH340G的第2引腳RXD和第3引腳TXD連接芯片的串口，通過(guò)這個(gè)USB轉(zhuǎn)串口電路可以對(duì)主控制器進(jìn)行程序下載和調(diào)試。CH340G原理圖如圖3所示。

圖3 CH340G原理圖

2.2 Wi-Fi模塊的設(shè)計(jì)

消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸協(xié)議(MQTT，message queuing telemetry transport)是IBM發(fā)布的構(gòu)建于TCP/IP協(xié)議之上的協(xié)議，MQTT協(xié)議是基于發(fā)布/訂閱(Pub/Sub，publish/subscribe)模式的“輕量級(jí)”通訊協(xié)議。其最大優(yōu)點(diǎn)是為遠(yuǎn)程設(shè)備提供穩(wěn)定且實(shí)時(shí)的消息服務(wù)時(shí)，只需要少量的程序代碼和有限的帶寬。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)能夠彌補(bǔ)嵌入式系統(tǒng)運(yùn)算能力有限和帶寬薄弱的不足。該系統(tǒng)使用Keil MDK 5開(kāi)發(fā)環(huán)境，將MQTT協(xié)議移植入STM32主控制器上，配備ESP8266 Wi-Fi模塊作為系統(tǒng)網(wǎng)關(guān)，通過(guò)家用路由器連接云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程通訊。

ESP8266具有強(qiáng)大的片上處理、儲(chǔ)存能力，其共有16個(gè)GPIO引腳，可通過(guò)固件分配不同引腳的功能。正常工作時(shí)，分別將ESP8266對(duì)應(yīng)的RXD和TXD引腳連接到主控制器同步/異步收發(fā)器上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。主控制器的開(kāi)發(fā)板要為ESP8266的核心板提供持續(xù)穩(wěn)定的5 V電壓，經(jīng)過(guò)RT9193-33穩(wěn)壓模塊將電壓穩(wěn)定到3.3 V并連接到供電引腳，以保證ESP8266芯片正常工作。同時(shí)還要將ESP8266的RESET引腳與VCC相連，經(jīng)R9接高電平以保證芯片在正常運(yùn)行時(shí)不會(huì)被置位。ESP8266電路如圖4所示。

2.3 ZigBee自組局域網(wǎng)的設(shè)計(jì)

ZigBee自組局域網(wǎng)支持3種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：星型、樹狀和網(wǎng)狀。通過(guò)對(duì)這3種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較，星形網(wǎng)絡(luò)通訊在數(shù)據(jù)傳輸范圍內(nèi)不需要添加Router，更適合單點(diǎn)、傳輸距離相對(duì)較近的應(yīng)用。該系統(tǒng)指定一個(gè)ZigBee節(jié)點(diǎn)為協(xié)調(diào)器負(fù)責(zé)與主控制器傳輸數(shù)據(jù)，其余節(jié)點(diǎn)為終端節(jié)點(diǎn)，終端節(jié)點(diǎn)配備傳感器和繼電器，實(shí)現(xiàn)對(duì)用電設(shè)備的智能監(jiān)控。終端節(jié)點(diǎn)對(duì)教室的溫濕度、光照強(qiáng)度、是否有人、用電設(shè)備運(yùn)行狀況等信息監(jiān)控，并實(shí)時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)至協(xié)調(diào)器。自組局域網(wǎng)中協(xié)調(diào)器是全網(wǎng)絡(luò)的信息匯集中心，所有終端節(jié)點(diǎn)都要將數(shù)據(jù)匯集到協(xié)調(diào)器。協(xié)調(diào)器按組網(wǎng)時(shí)分配終端節(jié)點(diǎn)的地址依次對(duì)其進(jìn)行通訊，并將數(shù)據(jù)通過(guò)串口發(fā)送至服務(wù)器。星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5所示，均由CC2530作為ZigBee協(xié)調(diào)器和終端節(jié)點(diǎn)。

圖5 ZigBee自組局域網(wǎng)星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

CC2530使用的是8051中央處理器(CPU，central processing unit)，具備2.4 GHz IEEE802.15.4的頻射收發(fā)器，抗電磁干擾能力強(qiáng)，并有較高的靈敏度。CC2530內(nèi)部擁有18個(gè)中斷源，還擁有一個(gè)低功耗的8-KB SRAM具備在各種供電方式下的數(shù)據(jù)保持能力。

ZigBee終端節(jié)點(diǎn)利用傳感器和繼電器對(duì)教室進(jìn)行分區(qū)域智能化、網(wǎng)絡(luò)化控制。由GL5516光敏傳感器采集室內(nèi)的光照強(qiáng)度，利用DHT11溫濕度傳感器采集室內(nèi)溫濕度，由HC-SR501人體紅外感應(yīng)采集人員信息。每次的數(shù)據(jù)采集都是由ZigBee終端節(jié)點(diǎn)發(fā)起，大約持續(xù)4 ms。定義CC2530的端口為輸出模式，通過(guò)控制量輸出端口輸出高電平控制繼電器開(kāi)關(guān)用電設(shè)備。終端節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)傳輸給協(xié)調(diào)器，再由串口連接STM32，以傳輸終端節(jié)點(diǎn)采集的信息數(shù)據(jù)。

2.4 PWM驅(qū)動(dòng)模塊

主控單元的執(zhí)行模塊負(fù)責(zé)執(zhí)行后臺(tái)管理界面下達(dá)的命令，STM32芯片通過(guò)繼電器控制用電設(shè)備的開(kāi)關(guān)。其中燈具利用人體紅外傳感器和PWM配合控制，達(dá)到節(jié)能和提高舒適度的效果。由于教室內(nèi)人員位置不確定性，人來(lái)燈開(kāi)、人走燈關(guān)的傳統(tǒng)控制方法并不適用于教室內(nèi)的燈具控制。當(dāng)有人進(jìn)入教室時(shí)，光照強(qiáng)度沒(méi)有達(dá)到規(guī)定的閾值，教室內(nèi)所有的燈會(huì)打開(kāi)，并進(jìn)入延時(shí)。當(dāng)教室內(nèi)人員確定好自己的位置后，待延時(shí)結(jié)束，有人的位置燈具繼續(xù)保持，沒(méi)有人的位置燈具就會(huì)由主控制器的PA0引腳輸出不同占空比的PWM控制燈光逐漸的暗下來(lái)，并保持讓人感覺(jué)舒適的亮度。PWM控制電路如圖6所示。

圖6 PWM控制電路

3 溫度預(yù)測(cè)算法及系統(tǒng)軟件程序設(shè)計(jì)

3.1 教室溫度預(yù)測(cè)模型算法的構(gòu)建

一般情況下教室內(nèi)的溫控設(shè)備功率有限并且室內(nèi)溫度干擾環(huán)境復(fù)雜。實(shí)時(shí)的設(shè)備開(kāi)關(guān)控制難以使室內(nèi)溫度長(zhǎng)期穩(wěn)定的保持在合適的范圍。系統(tǒng)利用NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建溫度預(yù)測(cè)模型對(duì)教室的溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)控制，使室內(nèi)溫度穩(wěn)定保持在舒適范圍內(nèi)。

3.1.1 異常數(shù)據(jù)剔除與修補(bǔ)

系統(tǒng)采集環(huán)境因素的準(zhǔn)確性是系統(tǒng)執(zhí)行控制命令的先決條件。為避免環(huán)境因素在采集和傳輸過(guò)程中由于干擾造成的數(shù)值錯(cuò)誤，為此系統(tǒng)建立環(huán)境因素樣本X={x1,x2,x3,…,xN}用來(lái)剔除異常數(shù)值，以保證系統(tǒng)運(yùn)行。樣本數(shù)組中的樣本由短期采集的N個(gè)環(huán)境因素組成，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)被采集，樣本中最先采集到的數(shù)據(jù)將會(huì)被擠出樣本，以此達(dá)到樣本的實(shí)時(shí)更新。通過(guò)拉依達(dá)準(zhǔn)則對(duì)新數(shù)值進(jìn)行分析，計(jì)算樣本數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)差為：

(1)

新數(shù)值的剩余誤差為：

(2)

因短期的環(huán)境因素不會(huì)發(fā)生大的波動(dòng)，新數(shù)據(jù)若滿足e>3σ，則新數(shù)據(jù)被判定為壞值，系統(tǒng)在執(zhí)行控制命令時(shí)將不在調(diào)用被判定為壞值的數(shù)據(jù)。壞值被剔除后，采用K最近鄰算法(KNN，k-nearest neighbor)修補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)。KNN被稱為基于實(shí)例的學(xué)習(xí)模型，在一個(gè)樣本空間里，測(cè)試樣本同與其距離最近的K個(gè)鄰近樣本在絕大多數(shù)情況下屬于同類別。利用KNN分類算法，首先將樣本根據(jù)環(huán)境因素對(duì)系統(tǒng)的影響進(jìn)行分類，其次計(jì)算出各個(gè)樣本與測(cè)試樣本間的歐氏距離，a和b之間的歐氏距離可以表示為：

(3)

再次給測(cè)試樣本賦予K個(gè)鄰近樣本中的最多數(shù)樣本代表的類。然后對(duì)缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行修補(bǔ)，修補(bǔ)的數(shù)值為：

(4)

式中，pj(j=1, 2, ……,K)為權(quán)數(shù)。

3.1.2 NARX溫度預(yù)測(cè)模型

NARX是一種有記憶能力的帶外源輸入的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)延時(shí)器記錄外部的輸入和輸出，具有動(dòng)態(tài)儲(chǔ)存功能和較強(qiáng)的記憶體系，以此模擬人腦。其學(xué)習(xí)能力、預(yù)測(cè)精度、收斂速度等性能與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比效果更為顯著。因此，在具有復(fù)雜映射關(guān)系的時(shí)變非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)中被廣泛應(yīng)用。NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖7所示。

圖7 NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含輸入層、隱含層、輸出層三層神經(jīng)結(jié)構(gòu)。使用NARX預(yù)測(cè)教室溫度時(shí)，需要考慮到教室內(nèi)外的溫濕度、光照強(qiáng)度、人員分布、部分用電設(shè)備的使用情況等信息。輸入量{x(t),x(t-1), …,x(t-n)}是對(duì)應(yīng)時(shí)刻的溫濕度、光照強(qiáng)度、各種用電設(shè)備的工作狀態(tài)等數(shù)據(jù)，輸入量{y(t),y(t-1), …,y(t-n)}是對(duì)應(yīng)時(shí)刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身輸出，輸出量y(t+1)是對(duì)應(yīng)時(shí)刻的模型預(yù)測(cè)值。NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有輸出層到輸入層的反饋路徑，能夠充分的利用歷史數(shù)據(jù)，模型預(yù)測(cè)值y(t+1)取決于模型外部輸入量{x(t),x(t-1), …,x(t-n)}和自輸入量{y(t),y(t-1), …,y(t-n)}以及輸入量的滯后階數(shù)nx和ny。其表達(dá)式為：

y(t+1)=f(x(t),x(t-1),…,x(t-nx),

y(t-ny),y(t-ny+1),…,y(t))

(5)

NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在正常預(yù)測(cè)之前需要將實(shí)際測(cè)量的大量數(shù)據(jù)作為外部輸入進(jìn)行預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練。為使預(yù)測(cè)模型能夠預(yù)測(cè)不同環(huán)境條件下的溫度，故訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選取應(yīng)包括不同環(huán)境條件。考慮執(zhí)行模塊的動(dòng)作周期過(guò)短會(huì)導(dǎo)致操作頻繁，動(dòng)作周期過(guò)長(zhǎng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)反應(yīng)慢則會(huì)使預(yù)測(cè)模型失去作用。因此，設(shè)定預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)間隔為10 min。

3.2 軟件程序設(shè)計(jì)

3.2.1 主控制器運(yùn)行流程和程序設(shè)計(jì)

主控制器是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分。利用Keil MDK 5開(kāi)發(fā)環(huán)境對(duì)STM32主控制器進(jìn)行程序編寫，流程如圖8所示。

圖8 主控制器運(yùn)行流程圖

完成系統(tǒng)初始化后，利用ESP8266 Wi-Fi模塊連入云平臺(tái)。若成功連入，則主控制器將數(shù)據(jù)發(fā)送給Wi-Fi模塊，并上傳數(shù)據(jù)，否則進(jìn)入下次循環(huán)。當(dāng)連入云平臺(tái)后，若后臺(tái)管理界面有命令下達(dá)，則馬上執(zhí)行相關(guān)命令，執(zhí)行完成后或沒(méi)有命令下達(dá)，則進(jìn)入下次循環(huán)。系統(tǒng)使用主控制器內(nèi)部的定時(shí)器實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的定時(shí)，控制時(shí)間節(jié)點(diǎn)。其中使用TIME_Init( )函數(shù)配置定時(shí)器，設(shè)定合適的自動(dòng)重裝值、時(shí)鐘預(yù)分頻系數(shù)和分頻因子，根據(jù)公式：Time=((a+1)*(b+1))/c計(jì)算定時(shí)器溢出時(shí)間。當(dāng)計(jì)數(shù)器達(dá)到規(guī)定計(jì)數(shù)值后，進(jìn)入定時(shí)器中斷函數(shù)，從而進(jìn)行精準(zhǔn)延時(shí)，控制Wi-Fi模塊通訊間隔。執(zhí)行模塊由光耦繼電器組成，通過(guò)定義Control_Init( )函數(shù)設(shè)置主控制器引腳為推挽輸出，連接相應(yīng)的光耦繼電器IN端，根據(jù)后臺(tái)管理界面的指令下達(dá)點(diǎn)定義data_t結(jié)構(gòu)體和EventProcess( )函數(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程通斷電控制。

主控制器通過(guò)串口中斷實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收，串口中斷執(zhí)行流程如圖9所示。

圖9 串口中斷執(zhí)行流程圖

當(dāng)有ZigBee協(xié)調(diào)器向STM32發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，觸發(fā)中斷程序，進(jìn)入串口中斷函數(shù)，串口中斷函數(shù)接收數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并通過(guò)Wi-Fi模塊上傳到云平臺(tái)。定義STM32串口中斷函數(shù)Uart Init( )對(duì)主控制器的引腳、USART和中斷控制器(NVIC，nested vectored.interrupt controller)。其中利用GPIO Init結(jié)構(gòu)體函數(shù)定義TX端為推挽輸出，RX端為浮空輸入。利用USART Init結(jié)構(gòu)體函數(shù)定義USART串口的波特率、停止位和收發(fā)模式等。利用NVIC Init結(jié)構(gòu)體函數(shù)配置NVIC搶占優(yōu)先級(jí)、子優(yōu)先級(jí)、中斷請(qǐng)求(IRQ，interrupt request)通道及初始化相應(yīng)寄存器。定義USART IRQ( )函數(shù)接收數(shù)據(jù)，當(dāng)有數(shù)據(jù)發(fā)送來(lái)，執(zhí)行串口中斷，把數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)組USART_C[ ]中，直至接收到“0x0D 0x0A”停止接收。并將BCD碼轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制數(shù)值，修補(bǔ)異常數(shù)值后賦值給相應(yīng)的全局變量，方便傳輸數(shù)據(jù)時(shí)調(diào)用。每當(dāng)接收到新的數(shù)據(jù)，全局變量表示的數(shù)據(jù)也會(huì)實(shí)時(shí)更新。

3.2.2 自組局域網(wǎng)運(yùn)行流程及軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)上電后，ZigBee協(xié)調(diào)器進(jìn)行星型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。若協(xié)調(diào)器構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)超過(guò)一定的次數(shù)就會(huì)被判定為網(wǎng)絡(luò)建立失敗，則此協(xié)調(diào)器無(wú)法構(gòu)建自組局域網(wǎng)；若構(gòu)建成功則允許ZigBee終端節(jié)點(diǎn)加入自組局域網(wǎng)。成功入網(wǎng)后協(xié)調(diào)器在每個(gè)周期內(nèi)與不同地址的終端節(jié)點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊。

自組局域網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)使用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊方式是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，利用afAddrType_t結(jié)構(gòu)體函數(shù)配置自組局域網(wǎng)點(diǎn)播通訊。終端節(jié)點(diǎn)利用Send_P2P_Message( )函數(shù)配置傳感器和控制器，并通過(guò)AF_D_R( )向協(xié)調(diào)器發(fā)送數(shù)據(jù)，完成對(duì)教室的智能監(jiān)控及數(shù)據(jù)傳輸。協(xié)調(diào)器利用SampleApp_MessageMSGCB( )函數(shù)接收終端節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并存儲(chǔ)至cmd.receiveData函數(shù)，由串口發(fā)送函數(shù)UARTWrite( )發(fā)送給主控制器，完成由自組局域網(wǎng)到主控制器的數(shù)據(jù)傳輸。ZigBee自組局域網(wǎng)工作流程如圖10所示。

圖10 ZigBee自組局域網(wǎng)工作流程圖

4 實(shí)驗(yàn)效果分析

4.1 組網(wǎng)及功能實(shí)驗(yàn)效果分析

ZigBee自組局域網(wǎng)的自組網(wǎng)速度和傳輸穩(wěn)定性在系統(tǒng)中最為重要，系統(tǒng)上電后，需要對(duì)組網(wǎng)的時(shí)間進(jìn)行詳細(xì)的測(cè)試記錄，根據(jù)組網(wǎng)的時(shí)間來(lái)判斷自組局域網(wǎng)的性能。組網(wǎng)時(shí)間越短，表示自組局域網(wǎng)的性能越優(yōu)越。組網(wǎng)速度測(cè)試時(shí)，首先系統(tǒng)上電，進(jìn)行初次組網(wǎng)，其次終端節(jié)點(diǎn)進(jìn)行掉電再上電，測(cè)試其終端節(jié)點(diǎn)的入網(wǎng)速度，然后使協(xié)調(diào)器進(jìn)行掉電再上電，測(cè)試其協(xié)調(diào)器的組網(wǎng)速度，如表1、2、3所示。經(jīng)過(guò)測(cè)試，初次組網(wǎng)的時(shí)間約為5 000 ms，終端節(jié)點(diǎn)入網(wǎng)時(shí)間約為2 000 ms，協(xié)調(diào)器組網(wǎng)的時(shí)間約為4 000 ms，自組網(wǎng)正常。

表1 初次組網(wǎng)所需時(shí)間記錄表

表2 終端節(jié)點(diǎn)再組網(wǎng)所需時(shí)間記錄表

表3 協(xié)調(diào)器再組網(wǎng)所需時(shí)間記錄表

用LED燈帶模擬教室的日光燈，用兩個(gè)LED分別模擬溫控設(shè)備和多媒體。后臺(tái)管理界面打開(kāi)燈、溫控設(shè)備和多媒體的總開(kāi)關(guān)，當(dāng)白天溫度為24 ℃時(shí)，由于光照和溫度沒(méi)有達(dá)到開(kāi)燈和溫控設(shè)備的要求，所以燈和溫控設(shè)備不會(huì)工作，達(dá)到節(jié)能的目的。當(dāng)紅外人體感應(yīng)模塊感應(yīng)到有人，同時(shí)將光敏傳感器遮蔽，燈就會(huì)打開(kāi)。待關(guān)閉后臺(tái)管理界面中燈、溫控設(shè)備和多媒體的總開(kāi)關(guān)之后，相應(yīng)的用電設(shè)備停止工作。LED燈除正常開(kāi)關(guān)控制，還測(cè)試使用PWM控制燈具亮暗。通過(guò)控制電壓占空比變化實(shí)現(xiàn)了燈具亮度的平滑變化。

4.2 數(shù)據(jù)處理及預(yù)測(cè)模型實(shí)驗(yàn)效果分析

由于在自然情況下環(huán)境溫度在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)大幅度變化，通過(guò)人為升高和降低傳感器周圍溫度，模擬采集或傳輸過(guò)程中的異常數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)被判定為壞值后，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)KNN算法進(jìn)行修補(bǔ)，修補(bǔ)后的數(shù)值盡可能的符合實(shí)際情況。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到算法處理的數(shù)據(jù)均可正常使用，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中經(jīng)KNN分類算法修補(bǔ)前后的數(shù)據(jù)對(duì)比如圖11所示。

圖11 異常數(shù)據(jù)修補(bǔ)前后對(duì)比

系統(tǒng)將2022年5月30日至2022年6月5日實(shí)驗(yàn)階段一周內(nèi)六天中的環(huán)境數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，第七天的數(shù)據(jù)用于模型測(cè)試，驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外端輸入需要考慮到教室內(nèi)外的溫濕度、光照強(qiáng)度、人員分布、部分用電設(shè)備的使用情況等信息，因此輸入層外部輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為4，自輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為2，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為1，輸入量滯后階數(shù)設(shè)定為2。結(jié)果證明預(yù)測(cè)值曲線與實(shí)際值曲線的最大絕對(duì)誤差為2 ℃，誤差在允許范圍內(nèi)。當(dāng)預(yù)測(cè)值達(dá)到溫控設(shè)備開(kāi)啟或關(guān)閉條件后，設(shè)備會(huì)提前開(kāi)啟或關(guān)閉。因此，算法能夠滿足預(yù)測(cè)需求，預(yù)測(cè)值可以用于系統(tǒng)對(duì)溫控設(shè)備進(jìn)行預(yù)控制，從而使室內(nèi)溫度穩(wěn)定保持在合適的溫度區(qū)間，降低設(shè)備能耗。NARX預(yù)測(cè)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后得到的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值對(duì)比如圖12所示。

圖12 室內(nèi)溫度預(yù)測(cè)與實(shí)際對(duì)比

5 結(jié)束語(yǔ)

為解決教室用電設(shè)備電能浪費(fèi)問(wèn)題，基于ZigBee設(shè)計(jì)一套智慧教室節(jié)能系統(tǒng)，通過(guò)Wi-Fi模塊搭載云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)教室的遠(yuǎn)程監(jiān)控。為保證溫控設(shè)備更智能地適應(yīng)室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境對(duì)溫度的干擾問(wèn)題，本文提出一種基于KNN算法的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建溫度預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)溫度智能預(yù)測(cè)控制。實(shí)驗(yàn)表明，智慧教室節(jié)能系統(tǒng)可以穩(wěn)定運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了對(duì)教室內(nèi)用電設(shè)備的遠(yuǎn)程智能監(jiān)控和智慧節(jié)能控制。