随着生活水平的不断提高,人们对室内环境的要求也越来越高。良好的环境舒适度可有效提高人们的生活质量和工作效率,并有助于身体健康。构成人体舒适感的主要因素包括光舒适、热舒适和空气质量,涉及到光照度、温度、湿度、空气流速、有害气体浓度等环境参数。目前大多数的国内外家居智能测控系统或者重点研究如何实现家庭和设备之间的通信,不关注舒适度的控制决策,或者系统结构模糊,对环境参数进行统一地决策控制,降低了系统效率。随着相关技术的日渐成熟,无线传感网络在智能家居中的应用越来越广泛。相对于有线网络,无线传感网络无需专用通信线路,安装和布线成本低；系统开放性好,在日后的功能扩展上具有相当大的自由度,可以随着用户的活动范围进行灵活的扩张。本文将无线传感网络应用于智能家居舒适度的控制,根据环境参数之间的相关性,对系统结构进行了有机地划分,改善了系统的效率；同时将在线学习功能引入了测控系统,提高了系统的智能水平。首先,对课题研究背景和国内外研究现状进行了介绍,阐述了本文的主要研究内容,描述了舒适度测控系统的结构,介绍了光舒适、热舒适和空气质量子系统的控制策略。第二,针对室内舒适度的检测和控制,设计了基于TinyOS操作系统的无线传感网络,对室内影响人体舒适度的多种因素如温度、湿度、空气流速、光照度、空气质量等进行数据采集和控制。首先设计了无线舒适度测控网络的体系结构,然后详细描述了节点的软硬件设计,包括微控制器、射频芯片等的选型,扩展模块的设计以及节点软件程序设计,最后实现了网络的组建并描述了其运行流程。第三,在ARM9硬件平台的嵌入式系统上进行了上位机程序的设计与实现,首先实现了嵌入式数据库SQLite的移植,然后进行了基于Qt的程序开发,设计了用户界面,用户可进行环境参数的查询或控制。最后无线传感网络的舒适度测控系统搭建完成,并对热舒适PMV指标的测量和动态热舒适PMV指标的控制以及舒适度测控系统综合性能进行了相应的测试实验。
