基于多元擬合算法控制的智能臥室設計

楊柏松，林乃勁，鐘文聰，劉 美，陳金鵬

(1.廣東石油化工學院 自動化學院，廣東 茂名 525000; 2.廣東石油化工學院 教務處，廣東 茂名 525000)

0 引言

隨著《中國制造2025》戰略文件實施以來，智能制造業技術不斷創新升級，智能家居作為智能制造物聯網的產物，代表了我國社會未來的發展趨勢，是我國現代化建設水平的重要體現之一[1]。當人們的物質生活水平不斷提高，居家環境的智能化成為了大多數民眾的追求。

智能家居系統可將家用電氣設備、家居環境及居家安全管理等進行聯合調節。對于傳統的家居而言，智能家居可以滿足廣大用戶對居家生活的各種各樣的要求(如控制家電、溫濕度調節、安全巡視等)，用戶能夠通過信息交互等技術對自己家庭中的各種信息(如家電設備、居家溫度濕度等)進行掌握，根據這些參數的變化特征，來改變相應的控制順序，通過智能物聯、人機信息交互等無線互聯技術，滿足了人們對生活質量的追求，而智能家居系統的設計研發主要是通過中央微處理器接收各類相關的元器件所反饋的信息，并根據這些信息參數發送特定的指令對各類電子電器進行操作以完成各項預設功能。

未來我國智能家居發展中，主要是以多環境參數均衡控制、人機無線信息交互及多方位安全管理為主要的發展方向[2]，智能家居系統研發受到了很多投資機構的重點關注，因此在智能家居系統研發方面投入更多的努力，從而創造更多、更好的價值，對提高國民生活幸福指數，提升國家綜合實力有重要的現實意義[3]。

1 總體研發方案

本設計針對智能家居系統的臥室溫濕度調控單元，設計出一種臥室溫濕度閉環調控系統，調控策略使用基于最小二乘的多元擬合算法構建，通過對臥室溫濕度比例的調控，使設計的臥室系統中溫濕度比例在一個合適的參數范圍，且使在這個參數范圍的系統中有害細菌的壽命受最大的限制，人體皮膚在這樣的溫濕度比例下感覺到舒適，使設計的系統更加適合患有季節性鼻炎的用戶使用。

經對知名企業(如格力、小米)智能家居系統的實地考察及相關研發資料搜集整理，將基于多元擬合算法控制的智能臥室系統分為算法控制模型、結構模型、硬件模塊、軟件模塊共四大模塊進行研發，系統總控框圖見圖1。

圖1 系統總控框圖

由圖1可知，傳感器將采集的溫濕度信號傳導回中央微處理器，中央微處理器對所接收信號處理后，將溫濕度參數顯示于顯示屏中，并將相關信息通過藍牙模組進行無線通信，根據算法建立的聯控模型，進行各類執行器的控制，完成系統溫濕度閉環調節功能。即分別對4大模塊完成設計，最后進行模型組裝及軟硬件調試，將系統調試至預期目標。

2 控制模型構建

2.1 算法概述

在大數據計算領域中，為了對大量離散數據進行規律挖掘及進一步分析，求解出所需方程的未知數(即為元)，尋找出自變量和因變量的數學關系，通常采取對離散多變量參數進行擬合，常用有最佳一致逼近多項式、最小二乘擬合、神經網絡運算等計算方法，針對離散多變量系統，常采用最小二乘多元擬合算法。

最小二乘多元擬合算法常被用于對多元方程中求解未知系數及多元擬合函數的確定，在方程求解過程中，須在坐標系中描出所求離散參數，根據各參數點在坐標系中的分布進行擬合回歸曲線，使得回歸曲線上的各點與所對應的參數點的縱坐標的離差平方和達最小值，即為擬合誤差最小，最終得出參數點最優擬合控制函數[4]，該控制函數如式(1)所示：

(1)

F(Xi)=K1f1(x)+K2f2(x)+...+Knfn(x)

(2)

在求解離散參數擬合曲線的過程中，最主要的任務是讓真實參數值與求解的函數值的總殘差取得最小值，計算殘差常用的方法有：

1)使偏差絕對值之和達到最小值，如式(3)所示：

(3)

2)使偏差絕對值的極大值達到最小，如式(4)所示：

min*max|Qi|=min*max|F(xi)-yi|

(4)

但是由于式(3)與式(4)中的兩個求解式計算較為困難，所以計算總殘差的方法為基于最小二乘理論的多元擬合為最佳選擇。

因設計的智能臥室系統控制參數為離散溫濕度，因為在系統閉環調節過程中，對于環境溫度升高及濕度超出適合范圍時，中央微處理器將控制相關執行器動作(如抽風機動作等)使參數回歸預設水平，但由于在系統中，當抽風機降溫的同時，系統中的濕度也會隨之改變，所以針對濕度隨溫度下降而改變的閉環調節系統，采取基于最小二乘理論的多元擬合算法進行構建控制模型[5-6]。

2.2 模型假設

1)假設系統傳感器傳輸信號沒有被干擾。

2)假設系統中所采集的某一些參數不精確，不影響總控制模型構建。

3)假設系統調節中各硬件均可正常運行。

4)假設系統降溫環節進風口所進風溫濕度參數保持不變(如進風溫度為26 ℃，相對濕度為60%)。

5)假設加濕裝置所加濕度固定不變(如加濕耗水量固定：10 mH/min)。

6)假設加熱裝置所加溫度固定不變(如加熱接觸面固定60 ℃)，停止加熱后余熱不影響系統穩定。

2.3 數據處理

系統控制環境為家居臥室環境，控制參數為溫度與濕度。由于溫濕度參數在模型系統中瞬時變化率不強，傳感器采集的參數具有熱慣性、非線性等特點，在溫濕度調節時，系統不能及時控制相關執行器的動作時間及動作次序，所以運用基于最小二乘法的多元擬合算法進行最優調度規劃，使系統溫濕度調控中參數可最快維持于預設參數范圍，即使調控系統具有最快的響應能力及較好的穩定性[7-8]。

算法預設臥室模型初始參數可設置為適宜季節性鼻炎患者的溫濕度，季節性鼻炎患者較喜溫度偏高，濕度較為中等的環境，使溫濕度參數適宜患者居住，而使模型中溫濕度參數不適宜空氣中細菌生存，如使溫度控制于26～28 ℃，濕度控制于45%～85%[9-10]。

在智能臥室系統調節過程中，將傳感器每5 s所采集信息平均值，整理為溫濕度監測表，當由于突然停電、藍牙通信時移動設備接收數據中斷或人為失誤等，調試系統時數據的缺失會干擾到控制模型的準確性，所以需要針對時間段缺失數據進行合理預測，由于傳感采集的離散溫濕度參數較多，且在智能臥室系統調節中，當抽風機動作時，處于不同高度的溫濕度參數變化會有差別，如靠近抽風口的溫濕度變化速率更快、更明顯，所以采取系統平均值的方法進行數據合理預測，預處理思路為：

1)如果缺失時間段較短，則采用臨近時間段(0～1 min以內)溫濕度走向進行平均預測。

2)如果缺失時間段較長，則采用長時間段(1～5 min以內)溫濕度走向進行平均預測。

由以上思路進行缺失數據預測后，將所采集溫濕度變化參數進行基于最小二乘的多元擬合，將不同參數點進行建立坐標系擬合，將擬合的多元函數轉變為控制策略進行控制執行器動作，最后檢測相關度。

在建立的多元擬合算法模型中，溫度、濕度為算法輸入數據，假設UP為模型輸出變量，E為溫度與濕度參數偏差，Δe為溫濕度變化率，DL為溫度比預設參數大，DM為溫度在溫度預設參數范圍中，DS為溫度比預設參數小;KL為濕度比預設參數大，KM為濕度在濕度度預設參數范圍中，KS為溫度比預設參數小,由最小二乘法建立多元擬合，則系統調試過程中UP的影響參數為：

UP={DL,DM,DS,KL,KM,KS}

E= {DL,DM,DS,KL,KM,KS}

Δe= {DL,DM,DS,KL,KM,KS}

通過調試進行算法校正，將結構模型建立后，進行參數采集，調整算法在系統中聯控相關度。經過算法調試后，得出溫濕度調節變化量隨著抽風量的變化關系為趨近線性關系，擬合算法部分處理數據見圖2、圖3。

圖2 溫度基數擬合圖

圖3 濕度基數擬合圖

3 系統硬件研發

3.1 智能臥室定義及條件

臥室是用戶在居家中休息和所處時間最長的地方，臥室的舒適宜居性能直接影響用戶的睡眠質量。智能臥室為智能家居系統的一個分支，智能臥室系統可采集臥室的各類信息(如家電設備參數、溫濕度參數等)，根據這些參數的變化特征，來改變相應的控制順序，且通過智能物聯、人機信息交互等無線互聯技術，使用戶可實時掌握參數量且可操作控制順序。

設計的智能臥室系統可對臥室中的家電設備控制、環境參數適宜性和安全管理進行閉環聯合控制，滿足智能臥室條件。將系統硬件研發分為兩部分，即臥室結構模型與硬件電路兩部分。

3.2 結構模型設計

采用三維繪圖軟件Solid works建立三維結構模型，設計分為模擬家居、傳感器支撐、風機口支撐、控制主板支撐及加熱裝置支撐共5部分，每一部分完成預期支撐及展示功能。設計完成后對結構材料選型，考慮耐熱性、可塑性、碰撞系數、性價比等方面，選擇亞克力材料。三維結構模型見圖4，結構模型CAD見圖5。

圖4 三維結構模型圖

圖5 結構模型CAD圖

3.3 硬件模塊選型

使用AD軟件設計硬件系統，設計分為主控及基本電路設計、傳感器選型及電路、按鍵及顯示模塊、無線通信模塊、繼電器模塊、雙層故障預警模塊共6大部分進行，每部分設計完成預期功能，最后組合為系統整體硬件電路。部分硬件電路圖見圖6～圖7。

圖6 藍牙模塊電路接線圖

圖7 故障預警模塊電路圖

4 系統軟件設計

軟件編程使用基于Keil uVision4的開發平臺，采用C語言編寫程序，模塊化編程可以更加便捷地進行功能調試，在主程序中，各個功能模塊(如串口通信、按鍵掃描、溫濕度讀取、自動閉環調節、無線通信等)被依次調用，從而完成系統預設目標及功能。

軟件總控制流程為當系統完成初始化及參數設定后，在系統調控中，分布于臥室模型中不同高度的DHT11溫濕度傳感器將采集到的溫濕度信息傳遞給中央微處理器，處理器對溫濕度參數進行求取參數平均值，該平均值可在LCD 顯示屏及通過藍牙通信在手機上實時顯示，且作為系統調控影響參數，參與算法控制模型調控，調控可分為鍵盤掃描控制、自動閉環控制及藍牙無線通信控制共3個模塊，配以基本串口讀寫、溫濕度采集及計算、液晶顯示程序、故障預警及延時等程序設計，主控根據系統溫濕度設定值進行調控，調控過程及控制相關執行器次序根據基于最小二乘的多遠擬合算法建立調控函數，從而完成智能臥室系統溫濕度自動閉環均衡調控。溫濕度閉環控制流程見圖8、雙級報警流程見圖9。

圖8 溫濕度閉環控制流程圖

圖9 雙級報警流程圖

5 實驗分析及結果

5.1 調試實驗分析

調試實驗分析分為軟件調試實驗、硬件調試實驗及軟硬件聯合調試共3部分。

軟件調試實驗分為C語言源程序調試和藍牙模塊手機APP安卓程序調試兩個方面，C源程序調試可由Keil平臺進行在線調試，針對溫濕度采集、故障預警、自動閉環調節、延時程序等各個模塊進行單步運行調試，最后由所建工程進行整體編譯調試；藍牙模塊手機APP安卓程序調試可由安卓程序開發平臺E4a進行調試，E4a平臺集成了關于手機APP程序所需各個模組，只需尋找藍牙模組，然后設置相關界面、屬性參數、設置安裝文檔，然后進行主窗口代碼運行調試，最后生成APK文件進行手機程序安裝總調試即可完成手機APP安卓程序調試。藍牙模組安卓界面調試見圖10。

圖10 藍牙模組安卓界面調試圖

硬件調試實驗中有很多需要調試的注意點，每一個硬件調試不準確都會導致硬件電路無法完成預定功能及指標，本系統硬件調試進行分區域分功能調試，例如：通過萬用表逐個接口，逐個線路進行檢測焊接的萬用版電路是否會有各個引腳虛焊，如針對復位電路的復位按鍵引腳，如果引腳為虛焊狀態，在沒有按復位狀態時復位引腳電壓仍為高電平，這種硬件解決方案是需要重新進行引腳焊接，然后再用萬用表針對焊點再檢測是否還存在復位引腳錯誤。針對溫濕度傳感監測電路的調試，在調試溫濕度傳感監測電路的調試時，由于檢測比較復雜，所以采用人工哈氣的方式，先用DHT11溫濕度傳感器在控制萬用板上進行插接，用萬用表接一個高電平給檢測電路輸入端，然后檢測驅動狀態顯示電路是否有電壓，在面板上調試成功后再焊接到電路板上。

軟硬件聯合調試實驗為將控制程序下載進主控芯片中，對系統各項功能進行初步確定及完善，配合手機APP程序進行軟硬聯調步驟。

5.2 調試實驗結果

通過軟件調試實驗、硬件調試實驗及軟硬件聯合調試共3部分分析，對系統調試實驗的硬件及軟件各功能模塊進行單獨實驗調試處理，最后經軟硬件實物模型功能實驗，系統聯控模型完整，調試實驗后完成各項功能如下：

1)系統采用多個溫濕度傳感器分布于臥室模型不同高度進行參數采集，將所采集參數進行平均計算，完成在溫濕度均衡控制中準確傳導模型溫濕度功能，避免單一傳感器采集誤差。

2)系統由多元擬合算法進行參數模型建立聯控影響函數。

3)系統可完成與移動設備的無線信息交互功能(如藍牙)，可與移動設備(如手機)顯示密閉臥室模型中實時溫濕度顯示及適合溫濕度設定等功能。

4)系統控制主板可完成密閉臥室模型實時溫濕度顯示功能(如LCD顯示屏)。

5)當模型中溫濕度不在設置的舒適參考范圍時，系統根據算法給出的控制函數，進行聯控相關執行器，完成溫濕度回復設置參考值功能。

6)當聯控調節時間超出計算時間時，系統可啟動二級

故障報警功能。

6 結束語

將基于多元擬合算法控制的智能臥室系統分為算法控制模型、結構模型、硬件模塊及軟件模塊共4大模塊進行研發，傳感器將采集的溫濕度信號傳導回中央微處理器，中央微處理器對所接收信號處理后，將溫濕度參數顯示于顯示屏中，并將相關信息通過藍牙模組實時無線共享，根據算法建立的聯控模型，進行各類執行器的控制，完成系統溫濕度閉環調節功能。

對4大模塊完成設計，最后進行模型組裝及軟硬件調試，經實物模型功能測試，系統聯控模型完整，圓滿完成預期各項目標。