CN205384460U - 大数据分析智能家居*** - Google Patents
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Abstract
一种大数据分析智能家居***,属于通讯技术领域,采用无线传感器网络、云端服务器和动作执行节点构成,云端服务器和无线传感器网络及动作执行节点均通过WIFI无线连接,其中无线传感器网络由传感器模块、网端微处理器和网端无线通信模块组成,动作执行节点由执行端无线通信模块、执行端微处理器和继电器开关组成。无线传感器网络为多组,根据需要可以传感器可以是光传感器、温度传感器等等;动作执行节点的继电器开关为多个,可以连接窗帘的趋动机构、空调等电器设备。通过传感器感受环境状况,云端服务器对环境状况信息进行处理,再经过动作执行节点对电器进行控制。
Description
技术领域
本实用新型属于通讯技术领域,涉及一种家居管理***。
背景技术
随着科技的发展,智能家居变得越来越普及。但是,如今大多数智能家居只是将传感器,控制器和一些家电设备简单地结合在一起,整个智能家居***还需要人为的进行操作和设置,并没有达到真正意义上的智能化,即具备学习能力,自适应能力和行为决策能力这些智能化的基本特点。
发明内容
本实用新型要解决的是提供一种高智能化的大数据分析智能家居***。
本实用新型解决问题的方案是采用无线传感器网络、云端服务器和动作执行节点构成大数据分析智能家居***,云端服务器和无线传感器网络及动作执行节点均通过WIFI无线连接,其中无线传感器网络由传感器模块、网端微处理器和网端无线通信模块组成,传感器模块与网端微处理器的I/O口连接,网端微处理器的引脚UART_RXD和UART_TXD与网端无线通信模块的引脚TXD和RXD对应连接;动作执行节点由执行端无线通信模块、执行端微处理器和继电器开关组成,执行端无线通信模块的引脚TXD和RXD对应连接执行端微处理器的引脚UART_RXD和UART_TXD,执行端微处理器的I/O口连接继电器开关。
网端微处理器和执行端微处理器均采用STM32F103ZET6;网端无线通信模块和执行端无线通信模块是串口WIFI模块,均为ESP8266;云端服务器可以是NAS和iSCSI等IP存储设备,也可以是SCSI或SAS等DAS存储设备,由网络接口、大数据分析计算部分和云存储部分组成,网络接口接收来自传感器网络的数据,将大数据分析得出的命令发送给动作执行节点;无线传感器网络为多组,根据需要其中的传感器模块可以是光传感器、温度传感器、湿度传感器等等;动作执行节点的继电器开关为多个,可以连接窗帘的趋动机构、空调、加湿器、电视机、热水器等等电器设备。
无线传感器网络由散布在室内外的各种传感器组成,并加以微处理器控制,利用无线通信模块上传数据。由于微处理器存储空间及软件资源有限,不利于大数据分析算法的设计,因此无线传感器网络只负责数据的采集和传输,将大数据分析算法设计放在云端服务器进行。为了使智能家居***能够自动调整出用户喜欢的模式,必须使用大量的传感器对室内外环境参数,比如温度,湿度,光强,空气质量等,以及用户的行为习惯等信息进行采集,为大数据分析提供有价值的参考数据。同时,为了避免因大量使用传感器而造成的布线复杂情况,选择使用无线方式,并且由于需要将数据通过网络上传至云端服务器,故选择使用串口WIFI模块,将传感器,微处理器和WIFI模块对应连接,可以实现数据的实时上传和远程控制。
云端服务器拥有大容量的存储设备和强大的软件资源,可以较容易的实现大数据分析算法设计。云端服务器通过网络接口接收传感器通过互联网发送过来的数据,云存储对数据进行存储,以供随时调用查看;大数据分析计算主要为算法设计,本实用新型选用关联规则分析以及聚类分析,同时加入动态数据挖掘的相关技术对用户生活数据进行处理;处理结果转换为相应的命令,通过互联网传输到动作执行节点;人机交互界面为用户提供访问服务器的接口,用户可以查看服务器所设计的工作模式是否符合自己的喜好,并进行更改。采用将数据全部上传至云端服务器再进行分析处理,这样使整个***变得更加高效
动作执行节点主要是用来实现云端服务器的数据处理结果,根据云端服务器发送来的命令,使用微处理器控制继电器来改变相应电器的状态。
本实用新型中数据和命令传输都采用无线形式,可以有效的解决布线复杂问题,所使用的无线通信模块均为串口WIFI模块ESP8266,此模块与微处理器连线简单,价格便宜,而且可以满足设计需求。微型处理器需要控制传感器数据的采集并实时进行大量数据的传输,因此需要有较高的运行速度,故采用32位单片机STM32F103ZET6。
本实用新型所用到的大数据分析方法有关联规则分析以及聚类分析,主要有Apriori和K-Means算法,算法通过JAVA编程实现。
附图说明
图1为本实用新型总体设计框图;
图2为无线传感器网络框图;
图3为动作执行节点框图;
图4为本实用新型工作流程图。
具体实施方式
本实用新型由无线传感器网络1、云端服务器2和动作执行节点3构成,云端服务器2和无线传感器网络1及动作执行节点3均通过WIFI无线连接,其中无线传感器网络1由传感器模块4、网端微处理器5和网端无线通信模块6组成,传感器模块4与网端微处理器5的I/O口连接,网端微处理器5的引脚UART_RXD和UART_TXD与网端无线通信模块6的引脚TXD和RXD对应连接;动作执行节点3由执行端无线通信模块7、执行端微处理器8和继电器开关9组成,执行端无线通信模块7的引脚TXD和RXD对应连接执行端微处理器8的引脚UART_RXD和UART_TXD,执行端微处理器8的I/O口连接继电器开关9。
网端微处理器5和执行端微处理器8均采用STM32F103ZET6;网端无线通信模块6和执行端无线通信模块7是串口WIFI模块,均为ESP8266;云端服务器2可以是NAS和iSCSI等IP存储设备,也可以是SCSI或SAS等DAS存储设备,由网络接口、大数据分析计算部分和云存储部分组成,网络接口接收来自传感器网络的数据,将大数据分析得出的命令发送给动作执行节点;无线传感器网络为多组,根据需要其中的传感器模块可以是光传感器、温度传感器、湿度传感器等等;动作执行节点3的继电器开关为多个,可以连接窗帘的趋动机构、空调、加湿器、电视机、热水器等等电器设备。
工作流程如图4所示,传感器网络将采集到的数据上传至服务器,服务器首先利用硬件资源对数据进行存储,然后再利用软件资源设计算法,对数据进行挖掘,找出用户行为习惯信息,从而对动作执行节点进行控制。算法首先进行去除异常值和填补空缺值的第一步简单处理,接着对符合算法要求的数据进行提取,并同时提取时间进行标记,从数据库中选择合适的数据与提取的事件进行聚类分析,然后将有用信息进行提取保存,再计算有关事件之间的关联程度,从而确定分析结果的准确度,最后综合考虑算法处理结果,编排出用户行为习惯列表,即编排将要发送给动作执行节点的命令。
Claims (2)
1.一种大数据分析智能家居***,其特征在于:它由无线传感器网络、云端服务器和动作执行节点构成,云端服务器和无线传感器网络及动作执行节点均通过WIFI无线连接,其中无线传感器网络由传感器模块、网端微处理器和网端无线通信模块组成,传感器模块与网端微处理器的I/O口连接,网端微处理器的引脚UART_RXD和UART_TXD与网端无线通信模块的引脚TXD和RXD对应连接;动作执行节点由执行端无线通信模块、执行端微处理器和继电器开关组成,执行端无线通信模块的引脚TXD和RXD对应连接执行端微处理器的引脚UART_RXD和UART_TXD,执行端微处理器的I/O口连接继电器开关。
2.根据权利要求1所述的智能家居***,其特征在于:网端微处理器和执行端微处理器均采用STM32F103ZET6;网端无线通信模块和执行端无线通信模块是串口WIFI模块,均为ESP8266;云端服务器是IP存储设备NAS或iSCSI,及DAS存储设备SCSI或SAS。
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CN110823291A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-21 | 山东建筑大学 | 基于K-means聚类算法的建筑物室内温湿度环境监测方法与*** |
CN113835348A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-24 | 广东电网有限责任公司 | 一种智能家居控制*** |
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