电子科技
0 引言
智能家居已成为家庭信息化的一种潮流，它的目标是通过各种技术手段实现对居家环境、家用电器的智能控制。随着计算机科学与信息技术的不断发展，人们为了解放生产力，追求高质量的生活，不断地发展智能家居控制技术。温度是人类生活环境中基本的参数之一，温度的改变会对人们的日常生产生活产生很大的影响。随着人们物质生活水平的提高，人们对生存环境的要求也愈加苛刻，通过对空气环境中温度进行控制调节，就能创造舒适的工作和生活环境。利用信息技术可以使得室内温度控制朝着智能化、自动化方向发展，因而具有实际意义。 本设计是以开源设计平台Ardunio单片机系统为主控核心，结合人体红外感应传感器，能实时检测室内温度，并能根据季节温度的高低来自动开启温度控制系统。系统使用人体红外感应器能够以非接触的方式检测出人体辐射出的红外线，当检测到室内有人时，自动控制系统开启；当检测到室内无人时，自动控制系统关闭。这样做不仅使使用者享受高科技带来的便捷，也体现了节能的时代主题，使家居环境更加适合人们的生活。 1 系统硬件设计
智能温度控制系统以Arduino单片机为核心，是由温度的采集、处理、显示和控制设定值组成的闭环控制系统。用温度传感器来获取室内环境的温度值，把获取的温度转换成数字的形式，并传输到单片机中为液晶显示器的显示提供数字量。同时，单片机将获取的温度和设定的高温、低温及舒适温度值进行比较，若温度超过设定高温值或低温值，则控制继电器的吸合使风扇转动或者加热电阻丝。用人体红外感应传感器作为系统总控制开关。
系统硬件以Arduino UNO单片机作为主机，采用人体红外感应传感器模块、温度传感器模块、按键模块、液晶显示模块、报警模块、继电器模块、风扇模块、电热丝等多个模块构成整个系统。系统采用5V电源供电。整体结构图如图1所示。
人体红外感应传感器可以检测人体红外信号的有无，通过处理将红外信号转化为电信号，在本系统中做开关使用。红外感应传感器对人体的敏感程度和人运动的方向有很大的关系，对垂直方向移动最不灵敏，而对横切方向移动最为敏感。
温度传感器采用LM35芯片，可将读取的室内环境温度数据转换为数字量。设计采用单电源模式接法，工作电压与温度的关系是：
10/
out
V mV T
= ×(1)
按键模块电路中有上调键、下调键及确认键三个按键，通过按键模块可以根据实际情况修改高温值、低温值及舒适温度值。系统默认舒适温度为25°，高温为31°，低温为18°。风扇模块采用微型130直流电机电动小马达和风扇叶组成。
2 系统软件设计
根据智能家居温度控制系统的要求，结合如图1所示的系统整体结构图，设计采用c语言编程，其主流程图如图2所示。系统的工作原理是：给系统上电后，温度传感器通过对室内的温度进行检测，将检测到的数据发送到Arduino 主控板上，Arduino主控板将数据传到LCD液晶显示器上进行显示。然后通
过人体红外感应传感器检测室内是否有人，若无人时LCD液晶显示器显示当前室内温度信息；若
颗粒级配基于人体红外感应的智能家居温度控制系统设计
柳景彦
（陕西省西安市航天中学，陕西西安，710100）
摘要：为了解决家用温度控制系统智能化、自动化、节能的问题。本文设计了一种基于人体红外感应的智能家居温度控制系统。系统采用Arduino单片机作为控制核心，通过人体红外感应传感器采集室内人体红外线信息，当检测到室内有人时，夏季当温度超过设定高温时，蜂鸣器报警，同时风扇转动实现降温，直到温度降到舒适温度以下，风扇停止转动；在冬季，当温度低于设定低温时，蜂鸣器报警，同时启动电热丝工作实现升温，直至温度高于舒适温度以上。当检测到室内无人时，温度控制系统停止工作。经测试，本控制系统一定程度上满足了智能家居的有效控制需求。
关键词：人体红外感应传感器；温度；智能控制；Arduino
℃℃
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6 | 电子制作 2019年11月
当温度低于低温值18°时，蜂鸣器报警，电热丝开始加热升温，直到舒适温度值25°，电热丝停止加热。当红外传感器检测到室内无人时，温度控制系统停止工作，仅LCD 显示
器显示环境温度信息。
图4 实物搭建电路图
4 结语
本系统是基于人体红外感应的智能家居温度控制，具有
智能化、自动化及节能等优势，实现了对家居环境的温度调节。
耐高温毛毡
（下转第28页）
2NP，NP通常在5N和10N之间，但不小于4N。最后，实验还需要确定适当的交叉概率CR，变异概率F和变异策略，CR和F主要决定差分进化算法的优化能力和收敛速度。本文选择的变异策略是“DE/rand/1”。而“初始化”操作主要通过在[-1.5,1.5]范围内随机分配每个个体的每个基因的值，以产生第一代初始体P1。
■3.4 进化
在进化过程中，我们主要使用“Pareto排序”以获得具有多层支配解的集合L，并计算每个支配层的“个体距离”。从第一层支配层中，选择较优的个体填充至种R g+1，直至体R g+1的大小为NP。然后差分进化算法对体R g+1执行进化操作，包括变异、交叉和选择，以生成大小也是NP的新体O g+1。最后，将R g+1和O g+1组合成下一代体R g+1，并且优化继续。在满足终止条件之前，输出最佳卸载策略。密钥索引
4 相关工作
近年来，随着移动设备上多媒体应用的发展，具有更快数据处理速率的MCC有利于处理来自多媒体应用的数据。此外，转移具有复杂功能的多媒体工作流程，以节省多媒体应用的能量和处理时间。
Deng等人提出并优化了与移动设备相关的工作流程的计算计算策略。Liu等人提出了一种通过多个无线网络传输数据的混合模型[3]，并制定了混合无线网络中的转移问题。Shah-Mansouri等人开发了一个动态任务调度程序，可以决定云服务提供商方（CSP）上的转移策略，并通过利润最大化确定最优定价策略[4]。
由于将计算转移到远程云的延迟导致，将计算转移到云端在许多方面是有希望的，例如减少能量消耗和延迟时间。与本地MCC相比，cloudlet提供了更强大的计算资源，可以提高云系统的效率。
张等人模拟了朵云的等待时间，并提出了一种混合计算转移算法，该算法最大限度地减少了移动设备所造成的所有能量消耗[3]。此外，Rimal等人提出了一种新颖的云端感知资源管理方案，以减少转移延迟[5]。
据我们所知，通过多目标优化将多媒体工作流转移到云上，对多媒体工作流调度的研究很少。通过上述观察，实现一种有效的多媒体工作流转移方法仍然是一个挑战，该方法降低了能量消耗并满足时间约束。针对这一挑战，提出了一种基于差分进化算法的多媒体工作流转移方法。空调架
5 结论和未来的应用
现有的多媒体工作流转移方法几乎不考虑时间和能量消耗。 本文提出了一种基于云的多媒体工作流节
能计算转移方法。 我们分析执行时间并构建移动设备的能量和时间计算模型。基于云计算的差分进化算法设计用于在截止期限内优化移动设备的能耗。通过充分的实验评估和比较分析，验证了我们提出的方法的有效性。
基于本文所做的工作，我们将调整和扩展我们的多媒体工作流转移方法，以减少多媒体应用的能量和时间消耗。我们将实施转移方法，以改善用户上传视频时的体验，并根据实际性能不断更新我们的方法。
参考文献
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Smart Home Automation in Mobile Cloud Computing. Personal and Ubiquitous Comput ing 22(1), 121-134 (2018).
＊ [4]S Xue, Y Peng, X Xu, J Zhang, C Shen, F Ruan.: DSM: a Dyn amic Scheduling Method for Concurrent Workflows in Cloud Environment. Cluster Computing (3), 1-14 (2017).
＊ [5]R Li, C Shen, H He, Z Xu, CZ Xu.: A Lightweight Secure Data Sharing Scheme for Mobile Cloud Computing. IEEE Transactio ns on Cloud Computing 6(2), 344-357 (2018).
在未来还可实现对智能家居各种环境指标进行更全面的智能控制，使人们可以更好地感受科技改变人们的生活质量。参考文献
工位管理系统＊ [1]高晓苗.浅谈智能家居的设计[J].信息与电脑(理论版),
2012 (01) : 36-37.
＊ [2]蔡睿妍.Arduino的原理及应用[J].电子设计工程, 2012, 20 (16) : 155-157.
＊ [3]王维斌.基于单片机的温度控制系统的设计[J].电子世界, 2016 (17) : 49-50.
（上接第6页）
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