(Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

95 6 0
(Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN NGỌC ĐỒN TỐI ƯU HĨA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THUẬT DỰ BÁO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN NGỌC ĐỒN TỐI ƯU HĨA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THUẬT DỰ BÁO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học TS VŨ QUANG HUY TP Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 PHẦN A GIỚI THIỆU Công nghệ ngày phát triển mạnh mẽ, ứng dụng công nghệ áp dụng rộng rãi cho nhà thông minh ngày nhiều tạo cho người dùng thuận tiện, linh hoạt thoải mái sống Các hệ thống nhà thông minh phải kết nối tập trung thống với giúp bảo trì, quản lý dễ dàng cho người dùng, đồng thời thiết bị hạ tầng nhà thông minh phải tuân theo tiêu chuẩn để mở rộng cho ứng dụng tương lai Vì vậy, hệ thống nhà thơng minh phải tương thích tiêu chuẩn quốc tế hành hỗ trợ cho công nghệ tương lai Thêm vào hệ thống phải phát xử lý tiêu chuẩn mà người dùng đặt tự xử lý độc lập với tình nguy hại tức thời để bảo vệ cho hệ thống thiết bị bên tòa nhà Trong luận văn tác giả đưa phương pháp xây dựng, thiết kế tối ưu hệ thống cho nhà thơng minh Xây dựng hệ thống giám sát theo dõi cảnh báo máy tính, điện thoại, hay máy tính bảng mạng nội hay đâu hòa mạng Internet Hệ thống điều khiển giám sát xây dựng dựa sở liệu MySQL kết hợp với thuật toán Machine Learning để phân tích xử lý đưa kết để có dẫn, cảnh báo, khuyến nghị cho nhà ii QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI iii LÝ LỊCH CÁ NHÂN I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: TRẦN NGỌC ĐỒN Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 20/08/1988 Nơi sinh: Phú Yên Q qn: Huyện Đơng Hịa, tỉnh Phú n Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 287 Võ Văn Ngân, phường Linh Chiểu, quận Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng: Fax: E-mail:doantn.tran@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Hệ đào tạo: Chính qui Thời gian đào tạo từ 09/2006 đến 09/2011 Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Ngành học: Công nghệ Điện tử - Viễn thông Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: BẢO MẬT MẠNG KHÔNG DÂY Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: năm 2011,tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Người hướng dẫn: Thầy Phan Thanh Toản III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 9/2015 – Công ty Kantar Media 5/2015 – 9/2105 Công ty Viễn thông Miền Nam Kỹ sư hệ thống 10/2013 – 7/2014 Công ty IMS Kỹ sư kỹ thuật 11/2011 – 10/2013 Trung tâm liệu iGreen Kỹ sư vận hành iv Kỹ sư hệ thống mạng LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tp Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015 Trần Ngọc Đoàn v CẢM TẠ Người thực đề tài xin chân thành cảm ơn q thầy Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật cung cấp cho người thực kiến thức môi trường để hoàn thành luận văn tốt nghiệp, đặc biệt giúp đỡ nhiệt tình thầy Vũ Quang Huy không ngừng đôn đốc, giúp đỡ, hướng dẫn cho người thực hướng Và động viên người thực đề tài lúc khó khăn Người thực đề tài cảm ơn gia đình khơng ngừng âm thầm giúp đỡ, làm chỗ dựa vững để người thực đề tài yên tâm làm luận văn Người thực đề tài cảm ơn bạn bè, tập thể lớp cao học 2013 – 2015 A đại học sư phạm kỹ thuật gắn bó suốt thời gian qua hỗ trợ người thực đề tài hồn thành luận văn Lần tơi xin chân thành cảm ơn Người thực đề tài Trần Ngọc Đồn vi TĨM TẮT Luận văn “TỐI ƯU HĨA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THUẬT DỰ BÁO”, người thực đề tài xây dựng hệ thống thu thập liệu theo phương pháp Wireless Sensor Network thu thập thông tin nhà sử dụng nút trạm kết nối khơng dây nút từ nút truyền hệ thống lưu trữ giám sát Hệ thống giám sát xây dựng mã nguồn mở tảng OSGi giúp dễ dàng cấu hình, mở rộng hệ thống, tương thích với nhiều chuẩn giao tiếp với nhiều thiết bị hành Đồng thời sử dụng môi trường Matlab ứng dụng giải thuật Machine Learning để xử lý, phân tích số liệu thu thập để đưa dự báo cho nhà Luận văn chia thành phần sau Chương 1: Giới thiệu tổng quan nhà thông minh định nghĩa, lịch sử phát triển, công nghệ sử dụng tương lai phát triển nhà thông minh Các thành tựu nghiên cứu nước đạt áp dụng Chương 2: Cơ sở lý thuyết áp dụng cho luận văn nhà thông minh đề tài bao gồm giới thiệu thuật toán áp dụng cho luận văn này, hiểu rõ công nghệ áp dụng cho nhà thông minh IoT, WSN, giới thiệu giao thức truyền, vi xử lý cảm biến sử dụng cho luận văn Chương 3: Xây dựng mơ hình mạng Wireless Sensor Network triển khai cho luận văn Chương 4: Trình bày mơ hình thực nghiệm, hoạt động thực tiễn mơ hình kết mà người thực đề tài đạt Chương 5: Kết luận cho đề tài hướng phát triển cho tương lai vii ABSTRACT Thesis "OPTIMIZE COLLECTION SYSTEM, MONITORING AND CONTROL FOR SMARTHOME USE THE PREDICTION ALGORITHM ", the author implement the project to build a system to collect data in Wireless Sensor Network methods of collecting information of homes using wireless station nodes on the main nodes and from the master node will transfer the storage system and monitoring interface The monitoring system is built on the OSGi platform makes it easy to configure and expand the system, with open source compatible with multiple interfaces with multiple devices Also using Matlab application environment machine Learning algorithms to process and analyze the collected data Thesis is divided into five sections as follows: Chapter 1: Introduction to the smart home of the definition, historical development, technology use and future development of the smart home The research achievements in reached and applied Chapter 2: The theory is applied to this thesis include algorithms , a better understanding of the technology currently being used for smart home IoT, WSN, Introduce communication protocols, microprocessors and sensors used for this thesis Chapter 3: Building Wireless Sensor Network model for deploying thesis Chapter 4: Present the result of the experimental on a real smart home, operation of the model and the results already achieved Chapter 5: Conclusions for thesis and development for study in future viii MỤC LỤC PHẦN A GIỚI THIỆU ii QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI iii LÝ LỊCH CÁ NHÂN iv LỜI CAM ĐOAN .v CẢM TẠ vi TÓM TẮT vii ABSTRACT viii MỤC LỤC ix DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT xi DANH SÁCH CÁC HÌNH xiii DANH SÁCH CÁC BẢNG xv PHẦN B NỘI DUNG CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan hướng nghiên cứu 1.2 Tính cấp thiết khoa học đề tài 1.3 Mục đích nghiên cứu, khách thể đối tượng nghiên cứu 1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu giới hạn đề tài 1.5 Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Thuật toán Learning Machine 2.2 Internet of Thing (IoT) .17 2.3 Mã nguồn mở openHab 19 ix Phụ lục Sử dụng MySQL ODBC Kết nối MySQL tới Matlab Sử dụng MySQL ODBC 5.2a Driver phiên 5.0 để kết nối MySQL tới Matlab, phiên hệ hỗ trợ hai phiên 32 bit 64 bit Hình phụ lục 2.1 Hỗ trợ MySQL ODBC với Matlab ODBC phải cài đặt máy tính chung với phần mềm Matlab cài đặt Sau cài đặt xong mở Matlab chọn Database Explorer, chọn New > ODBC Hình Phục lụ 2.2 Định nghĩa sở liệu Matlab Tại hội thoại ODBC Data Source Administrator ta định nghĩa mã nguồn sở liệu cần kết nối 65 Hình Phụ lục 2.3 Kết nối với MySQL nguồn: mathworks.com/ Chọn System DSN bấm Add Trong phần cài đặt ODBC data source, ta sử dụng User DSN System DSN Trong danh sách có có đặt ODBC hộp thoại Create New Data Source Lựa chọn ODBC driver MySQL ODBC 5.2a Driver Có thể lựa chọn tên khác theo yêu cầu bạn bấm Finish Trong hộp thoại MySQL Connector/ODBC Data Source Configuration, điền thông tin để kết nối tới sở liệu MySQL Trong trường TCP/IP Server: máy chủ MySQL máy cài Matlab sử dụng : localhost, máy chủ MySQL máy chủ khác sử dụng địa chỉa IP ứng máy chủ Phần Port mặc định cho giao thức chạy dịch MySQL là: 3306 66 Hình Phụ lục 2.4 Khai báo thơng số, nguồn: mathworks.com Bấm Test để kiểm tra kết nối tới MySQL từ Matlab, xuất thông báo Connection successful.thì kết nối thành cơng Sau kết nối với sở liệu, bấm Connect Database Explorer, điền tên mật tương ứng MySQL ODBC để kết nối 67 Hình Phụ lục 2.5 Tài khoản kết nối, nguồn: mathworks.com Kết nối thành công Database Explorer kết nối tới liệu bạn hiển thị nội sở liệu từ MySQL Hình Phục lụ 2.6 Các liệu kết nối, nguồn: mathworks.com Ngồi ra, kết nối với sở liệu qua dòng lệnh theo cú pháp sau conn = database.ODBCConnection('MySQL','username','pwd'); Đóng kết nối close(conn) 68 Phụ lục Thông tin kỹ thuật thiết bị xây dựng mơ hình Phụ lục 4.1 Bo mạch Arduino Uno Arduino Uno bo mạch vi xử lý dựa ATmega328 Có 14 chân ngõ vào ra, chân ngõ vào tương tự, xung 16MHz, USB kết nối, nguồn cắm, khe cắm ICSP, nút khởi động lại Nó chứa tất thứ để hỗ trợ cho vi xử lý; kết nối đơn giản với máy tính USB kết nối với nguồn AC tới DC bin để bắt đầu [19] Hình phụ lục 4.1 Thiết kế bo mạch Arduino Uno, nguồn: arduino.cc Bảng phụ lục 4.1 Tổng quan cấu trúc bo mạch Arduino Uno Vi xử lý ATmega328 Điện áp ngõ 5V Điện áp ngõ vào (khuyến nghị) 7-12 V Điện áp ngõ vào giới hạn 6-20 V Các chân I/O số 14 ( có chân cung cấp ngõ PWM) Các chân tương tự ngõ vào Dòng DC chân I/O 40 mA Dòng DC cho chân 3.3V 50 mA Bộ nhớ Flash 32 KB (ATmega328) 0.5KB sử dụng cho bootloader SRAM KB (ATmega328) EEPROM KB (ATmega328) Vận tốc xung Clock 16 MHz 69 Chiều dài 68.6 mm Chiều rộng 53.4 mm Cân nặng 25 g Sơ đồ mạch điện Hình phụ lục 4.2 Mơ hình sơ đồ khối Arduino Uno, nguồn: www.pighixxx.com Phụ lục 4.2 Vi xử lý Arduino Mega 2560 Arduino Mega 2560 bo mạch vi xử lý dựa ATmega2560 Có 54 chân vào (trong 15 chân sử dụng ngõ PWM), 16 chân ngõ vào, chân UART, xung 16 MHz, cổng USB kết nối, khe cắm nguồn, ICSP, nút khởi động lại Nó chứa tất thứ hỗ trợ cho vi xử lý; kết nối đơn giản với máy tính với dây USB nguồn AC tới DC nguồn bin DC khởi động [20] 70 Hình phụ lục 4.3 Thiết kế bo mạch Arduino Mega 2560, nguồn: arduino.cc Bảng phụ lục 4.2 Tổng quan cấu trúc bo mạch Arduino Mega 2560 Vi xử lý ATmega2560 Điện áp ngõ 5V Điện áp ngõ vào (khuyến nghị) 7-12 V Điện áp ngõ vào giới hạn 6-20 V Các chân I/O số 54 ( có 15 chân cung cấp ngõ PWM) Các chân tương tự ngõ vào 16 Dòng DC chân I/O 40 mA Dòng DC cho chân 3.3V 50 mA Bộ nhớ Flash 256 KB KB sử dụng cho bootloader SRAM KB EEPROM KB Vận tốc xung Clock 16 MHz Sơ đồ mạch điện 71 Hình phụ lục 4.4 Mơ hình sơ đồ khối Arduino Mega 2560, www.pighixxx.com Phụ lục 4.3 Cảm biến siêu âm HC-SR04 HC-SR04 truyền sóng siêu âm chiều, bắt đầu thời gian bắt đầu hoạt động Sóng siêu âm lan truyền khơng khí, trở lại có chướng ngại đường đi.Cuối cùng, sóng siêu âm dừng lại nhận phản hồi sóng Vận tốc lan truyền sóng siêu âm 340𝑚/𝑠 khơng khí, cách ghi lại thời gian 𝑡, tính tốn khoảng cách 𝑠 chướng ngại thiết bị truyền, tức là: 𝑠 = 340𝑡⁄2, gọi nguyên lý đo khoảng cách dựa sai biệt thời gian 72 Hình phụ lục 4.5 Thiết kế HC-SR04, nguồn: hshop.vn Bảng phụ lục 4.3 Sơ đồ chân HC-SR04 Loại Ký hiệu chân Định nghĩa mô tả chân VCC Nguồn cung cấp 5V HC-SR01 Trig Chân Trigger Echo Chân Nhận GND Nối đất Thông số kỹ thuật Thông số kỹ thuật HC-SR04 Điện áp hoạt động DC-5V Dòng hoạt động 15mA Tần số hoạt động 40kHz Giới hạn xa 4m Giới hạn gần 2cm Góc đo 15 độ Ngõ vào tín hiệu Trigger 10us xung TTL Tín hiệu phản hồi ngõ Mức tín hiệu TTL ra, tương đương với dãy 73 Kích thước 45*20*15mm Phụ lục 4.4 Cảm biến nhận điện chuyển động PIR Cảm biến PIR cho phép cảm nhận hành động, hầu hết sử dụng để xác định di chuyển người vào dãy hoạt động cảm biến.Cảm biến nhỏ, rẻ, sử dụng nguồn thấp, dễ sử dụng khơng hao mịn Đó lý thiết bị ngày phổ biến ứng dụng phận nhà doanh nghiệp Hình phụ lục 4.6.Thiết kế cảm biến chuyển động PIR, nguồn: hshop.vn Hoạt động Cảm biến PIR bên có hai khe, khe làm vật liệu đặt biệt mà cảm nhận sóng hồng ngoại Các thấu kinh sử dụng thật khơng nhiều xác định khoảng cách bên dựa vào độ nhạy cảm biến Khi mà cảm biến rỗi, hai khe dò IR, xung quanh xạ phịng tường bên ngồi Khi có nóng từ thân thể giống người động vật qua, chặn nửa cảm biến PIR, nguyên nhân sai khác vị trí hai nửa Khi thân thể nóng rời khỏi vị trí vùng cảm biến, điều ngược lại xảy ra, cách cảm biến tạo thay đổi âm Những thay đổi xung mà dị tìm 74 Hình phụ lục 4.7.Hoạt động cảm biến PIR, nguồn: hshop.vn Phụ lục 4.5 Cảm biến dòng điện ACS712 Cảm biến dòng điện ACS712 20A Module cảm biến dòng điện ACS712 20A sử dụng ic ACS712ELC-20B dựa hiệu ứng Hall chuyển dòng điện cần đo thành giá trị điện ACS712 ic cảm biến dịng tuyến tính dựa hiệu ứng Hall chân ACS712 xuất tín hiệu analog chân Vout biến đổi tuyến tính theo Ip(dịng điện cần đo) lấy mẫu thứ cấp DC(hoặc AC) phạm vi cho phép Tụ Cf(theo sơ đồ) dùng để chống nhiễu Sơ đồ chân ACS712 75 Hình phụ lục 4.8.Hoạt động cảm biến PIR, nguồn: hshop.vn Hoạt động Đo dòng điện DC Khi đo DC phải mắc tải nối tiếp Ip+ Ip- chiều , dòng điện từ Ip+ đến Ipđể Vout mức điện 2.5 - 5V tương ứng dòng - 20A, mắc ngược Vout điện 2.5V đến 0V tương ứng với 0A đến -20A Cấp nguồn 5v cho module chưa có dịng Ip (chưa có tải mắc nối tiếp với domino) , Vout=2.5v dịng Ip( dịng tải) 5A Vout=5v, Vout tuyến tính với dòng Ip , khoản 2.5V đến 5V tương ứng với dòng đến 20A Để kiểm tra dùng đồng hồ VOM thang đo DC đo Vout Đo dòng điện AC Khi đo dòng điện AC, dòng điện AC khơng có chiều nên khơng cần quan tâm chiều Cấp nguồn 5v cho module chưa có dịng Ip (chưa có tải mắc nối tiếp với domino) , Vout=2.5v có dịng xoay chiều Ip(dịng AC) dịng xoay chiều độ lớn thay đổi liên tục theo hàm sin, nên điện Vout điện xoay chiều hình sin có độ lớn tuyến tính với dịng điện AC , đến 5V(thế xoay chiều xoay chiều) tương ứng với -20A đến 20A (dòng xoay chiều) 76 Để kiểm ta dùng VOM thang đo AC, để đo điện xoay chiều Vout Ưu điểm ACS712 Đường tín hiệu analog có độ nhiễu thấp Thời gian tăng đầu để đáp ứng với đầu vào 5µs Điện trở dây dẫn 1.2mΩ Nguồn : 5VDC Độ nhạy đầu từ 63-190mV/A Điện áp ổn định ACS 712 20A (x20B): Ip: 20A đến - 20A Độ nhạy: 180 - 190 mV/A Phụ lục 4.6 Cảm biến nhiệt độ độ ẩm AM2301 Mô đun cảm biến điện dung nhiệt độ độ ẩm số thiết bị chứa thành phần mà hiệu chỉnh với ngõ tính hiệu số cản biến theo độ ẩm nhiệt độ môi trường bên Cảm biến bao gồm cảm biến điện dung độ ẩm thiết bị đo nhiệt độ với độ xác cao, kết nối với vi xử lý bit hoạt động cường độ cao Giao tiêu chuẩn single-bus, hệ thống tích hợp nhanh chóng dễ dàng Kích thước nhỏ, nguồn tiêu thụ thấp, tín hiệu truyền lên tới 20 mét làm cho thiết bị lựa chọn tốt cho ứng dụng phổ biến chí có tiêu chí khắc khe Sản phẩm có chân giao tiếp dễ dàng kết nối thuận tiện Phụ lục 4.7.Màng hình hiển thị LCD Text LCD loại hình tinh thể lỏng nhỏ dùng để hiển thị dòng chữ số bảng mã ASCII Không giống loại LCD lớn, Text LCD chia sẵn thành ô ứng với ô hiển thị ký tự ASCII Cũng lý hiển thị ký tự ASCII nên loại LCD gọi Text LCD (để phân biệt với 77 Graphic LCD hiển thị hình ảnh) Mỗi ô Text LCD bao gồm “chấm” tinh thể lỏng, việc kết hợp “ẩn” “hiện” chấm tạo thành ký tự cần hiển thị Trong Text LCD, mẫu ký tự định nghĩa sẵn Kích thước Text LCD định nghĩa số ký tự hiển thị dịng tổng số dịng mà LCD có Ví dụ LCD 16x2 loại có dịng dịng hiển thị tối đa 16 ký tự Một số kích thước Text LCD thơng thường gồm 16x1, 16x2, 16x4, 20x2, 20x4…Hình ví dụ Text LCD 16x2 HD44780U điều khiển cho Text LCD dạng ma trận điểm (dot-matrix), chip dùng cho LCD có dịng hiển thị HD44780U có mode giao tiếp bit bit Nó chứa sẵn 208 ký tự mẫu kích thước font 5x8 32 ký tự mẫu font 5x10 (tổng cộng 240 ký tự mẫu khác nhau) Chân chân chân nguồn, nối với GND nguồn 5V Chân chân chỉnh độ tương phản (contrast), chân cần nối với biến trở chia áp hình 2.Trong hoạt động, chỉnh để thay đổi giá trị biến trở để đạt độ tương phản cần thiết, sau giữ mức biến trở Các chân điều khiển RS, R/W, EN đường liệu nối trực tiếp với vi điều khiển Tùy theo chế độ hoạt động bit hay bit mà chân từ D0 đến D3 bỏ qua nối với vi điều khiển 5.2.1 Phím bấm điều khiển Keypad 4x4 Keypad "thiết bị nhập" chứa nút nhấn cho phép người dùng nhập chữ số, chữ ký hiệu vào điều khiển Keypad không chứa tất bảng mã ASCII keyboard keypad thường tìm thấy thiết bị chuyên dụng Các nút nhấn máy tính điện tử cầm tay ví dụ keypad Số lượng nút nhấn keypad thay đổi phụ thuộc vào yêu cầu ứng dụng Trong giới thiệu cách điều khiển loại keypad đơn giản, keypad 4x4 Gọi keypad 4x4 keypad có 16 nút nhấn bố trí dạng ma trận hàng cột Cách bố trí ma trận hàng cột cách chung mà keypad sử dụng Cũng giống ma trận LED, nút nhấn hàng cột nối với nhau, với keypad 4x4 có tổng cộng ngõ (4 hàng cột) 78 S K L 0 ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THU? ??T THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN NGỌC ĐỒN TỐI ƯU HĨA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THU? ??T DỰ BÁO... thành luận văn Lần xin chân thành cảm ơn Người thực đề tài Trần Ngọc Đồn vi TĨM TẮT Luận văn “TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THU? ??T DỰ BÁO”, người... kế tối ưu hệ thống cho nhà thông minh Xây dựng hệ thống giám sát theo dõi cảnh báo máy tính, điện thoại, hay máy tính bảng mạng nội hay đâu hòa mạng Internet Hệ thống điều khiển giám sát xây dựng

Ngày đăng: 02/12/2021, 08:59

Hình ảnh liên quan

Hình 2.2 Hình minh họa về cách tính toán theo Gini-index. Các ưu tiên được chia theo Gini-index chia tách, nơi các lớp được tách ra [8] - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 2.2.

Hình minh họa về cách tính toán theo Gini-index. Các ưu tiên được chia theo Gini-index chia tách, nơi các lớp được tách ra [8] Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 2.4 Hai hàm kích hoạt phổ biến cho mạng Neural [9]. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 2.4.

Hai hàm kích hoạt phổ biến cho mạng Neural [9] Xem tại trang 29 của tài liệu.
Hình 2.5 Kết nối "Things" với con người. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 2.5.

Kết nối "Things" với con người Xem tại trang 33 của tài liệu.
Hình 2.7 Ứng dụng các chuẩn không dây cho IoT - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 2.7.

Ứng dụng các chuẩn không dây cho IoT Xem tại trang 35 của tài liệu.
Hình 2.9 Tổng quan cấu trúc của openHab [12] - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 2.9.

Tổng quan cấu trúc của openHab [12] Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 2.12 Thiết lập các điểm nút cho hệ thống IoT [16] - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 2.12.

Thiết lập các điểm nút cho hệ thống IoT [16] Xem tại trang 40 của tài liệu.
Hình 3.2 Lưu đồ hệ thống an ninh giám sát - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 3.2.

Lưu đồ hệ thống an ninh giám sát Xem tại trang 46 của tài liệu.
Hình 3.3 Lưu đồ hệ thống phòng cháy chữa cháy - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 3.3.

Lưu đồ hệ thống phòng cháy chữa cháy Xem tại trang 47 của tài liệu.
Bảng 3.1 So sánh các chuẩn truyền thông không dây - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Bảng 3.1.

So sánh các chuẩn truyền thông không dây Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 3.4 Mô hình mạng cảm biến không dây với nRF24L01+ [17]. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 3.4.

Mô hình mạng cảm biến không dây với nRF24L01+ [17] Xem tại trang 49 của tài liệu.
Hình 3.6 Đụng độ xảy ra khi nhận cùng một lúc hai gói tin từ hai Node [17]. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 3.6.

Đụng độ xảy ra khi nhận cùng một lúc hai gói tin từ hai Node [17] Xem tại trang 51 của tài liệu.
Hình 3.7 Hỗ trợ của NRF24L01+ cho mô hình WSN [17]. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 3.7.

Hỗ trợ của NRF24L01+ cho mô hình WSN [17] Xem tại trang 52 của tài liệu.
Hình 4.3 Sơ đồ kết nối Vi xử lý Client Arduino Uno kết nối với các cảm biến - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 4.3.

Sơ đồ kết nối Vi xử lý Client Arduino Uno kết nối với các cảm biến Xem tại trang 55 của tài liệu.
Hình 4.4 Sơ đồ kết nối vi xử lý Master Arduino Mega2560 - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 4.4.

Sơ đồ kết nối vi xử lý Master Arduino Mega2560 Xem tại trang 55 của tài liệu.
Hình 4.5 Giao diện web giám sát và điều khiển - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 4.5.

Giao diện web giám sát và điều khiển Xem tại trang 57 của tài liệu.
Hình 4.11 Quản lý cơ sở dữ liệu MySQL của WampServer - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 4.11.

Quản lý cơ sở dữ liệu MySQL của WampServer Xem tại trang 62 của tài liệu.
Hình 4.12 Mối tương quan giữa các thành phần của ngôi nhà - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 4.12.

Mối tương quan giữa các thành phần của ngôi nhà Xem tại trang 63 của tài liệu.
Hình 4.15 Xây dựng mô hình xác suất dạng cây - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình 4.15.

Xây dựng mô hình xác suất dạng cây Xem tại trang 65 của tài liệu.
Hình Phục lụ 2.2 Định nghĩa cơ sở dữ liệu trong Matlab - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

nh.

Phục lụ 2.2 Định nghĩa cơ sở dữ liệu trong Matlab Xem tại trang 81 của tài liệu.
Hình phụ lục 2.1 Hỗ trợ MySQL ODBC với Matlab - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình ph.

ụ lục 2.1 Hỗ trợ MySQL ODBC với Matlab Xem tại trang 81 của tài liệu.
Hình Phụ lục 2.3 Kết nối với MySQL. nguồn: mathworks.com/ - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

nh.

Phụ lục 2.3 Kết nối với MySQL. nguồn: mathworks.com/ Xem tại trang 82 của tài liệu.
Hình Phụ lục 2.4 Khai báo thông số, nguồn: mathworks.com. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

nh.

Phụ lục 2.4 Khai báo thông số, nguồn: mathworks.com Xem tại trang 83 của tài liệu.
Hình Phục lụ 2.6 Các dữ liệu đã kết nối, nguồn: mathworks.com. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

nh.

Phục lụ 2.6 Các dữ liệu đã kết nối, nguồn: mathworks.com Xem tại trang 84 của tài liệu.
Hình Phụ lục 2.5 Tài khoản kết nối, nguồn: mathworks.com. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

nh.

Phụ lục 2.5 Tài khoản kết nối, nguồn: mathworks.com Xem tại trang 84 của tài liệu.
Hình phụ lục 4.1. Thiết kế của bo mạch Arduino Uno, nguồn: arduino.cc. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình ph.

ụ lục 4.1. Thiết kế của bo mạch Arduino Uno, nguồn: arduino.cc Xem tại trang 85 của tài liệu.
Bảng phụ lục 4.2. Tổng quan cấu trúc của bo mạch Arduino Mega2560 - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Bảng ph.

ụ lục 4.2. Tổng quan cấu trúc của bo mạch Arduino Mega2560 Xem tại trang 87 của tài liệu.
Hình phụ lục 4.4. Mô hình sơ đồ khối của Arduino Mega 2560, - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình ph.

ụ lục 4.4. Mô hình sơ đồ khối của Arduino Mega 2560, Xem tại trang 88 của tài liệu.
Hình phụ lục 4.7.Hoạt động của cảm biến PIR, nguồn: hshop.vn. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình ph.

ụ lục 4.7.Hoạt động của cảm biến PIR, nguồn: hshop.vn Xem tại trang 91 của tài liệu.
Hình phụ lục 4.8.Hoạt động của cảm biến PIR, nguồn: hshop.vn. - (Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

Hình ph.

ụ lục 4.8.Hoạt động của cảm biến PIR, nguồn: hshop.vn Xem tại trang 92 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan