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基于遗传算法的热能搜集系统物联网控制平台设计

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资料介绍

物联网的基础框架选择性较多,导致热能搜集系统物联网控制平台的工作能耗较高,并无法有效提高热能搜集系统热能转化率.为此,设计基于遗传算法的热能搜集系统物联网控制平台.平台中的物联网基础框架使用WMNBM14s芯片和STM32F103芯片进行热能搜集系统中热能数据的采集和处理,得到热能数据处理结果.热能数据处理结果通过BCM43362无线芯片传输到物联网控制端.物联网控制端将遗传算法热能转化率优化函数、热能数据处理结果同时输入控制电路,经由控制电路对热能数据处理结果进行分类、解析和热能转化率的优化,给出控制指令,并通过BCM43362无线芯片,将控制指令反馈到热能搜集系统相应的被控区域,实现对被控区域的持续、高效控制.实验结果表明,所设计平台工作能耗低,可使热能搜集系统的热能转化率明显提高.

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2017年3月15日

第40卷第6期

Mar．2017

现代电子技术

Modem _Electronics

Technique

V01．40 NO．6

doi：10．166521j．issn．1004-373x．2017．06．006

基于遗传算法的热能搜集系统物联网控制平台设计

戴立坤1’2

21 1170)

(1．南京大学计算机科学与技术系，江苏南京210093；2．江苏海事职业技术学院信息工程学院，江苏南京

摘要：物联网的基础框架选择性较多，导致热能搜集系统物联网控制平台的工作能耗较高，并无法有效提高热能搜

集系统热能转化率。为此，设计基于遗传算法的热能搜集系统物联网控制平台。平台中的物联网基础框架使用

WMNBMl4s芯片和STM32F103芯片进行热能搜集系统中热能数据的采集和处理，得到热能数据处理结果。热能数据处理

结果通过BCM43362无线芯片传输到物联网控制端。物联网控制端将遗传算法热能转化率优化函数、热能数据处理结果同

时输入控制电路，经由控制电路对热能数据处理结果进行分类、解析和热能转化率的优化，给出控制指令，并通过BCM43362

无线芯片，将控制指令反馈到热能搜集系统相应的被控区域，实现对被控区域的持续、高效控制。实验结果表明，所设计平

台工作能耗低，可使热能搜集系统的热能转化率明显提高。

关键词：遗传算法；热能搜集系统；物联网控制平台；BCM43362

中图分类号：TN915．34；TN913．6

文献标识码：A

文章编号：1004．373X(2017)06—0021—04

for heat

based on

IOT control

system

algorithm

genetic

Design

platform

collecting

DAILikunl· 2

Science and

210093，China；

(1．Department

2．Department

Computer

Technology，Nanjing University，Nanjing

Information and

Maritime

211170，China)

Institute，Nanjing

Engineering，Jiangsu

Abstract：The

of IOT infrastructures is

causes

of lOT control

high energy consumption

more，which

platform

selectivity

for heat

results in

fact that the heat

conversion rate of the heat

based on

cannot be im—

collecting system，and

energy

coHecfing system

IOT control

for the heat

was

proved effectively．Therefore，an

infrastructure frameworks in the

platform

collecting system

genetic algorithm

design．IOT

and

acquisition processing

_employWMNBM14s

and STM32F103

to conduct

platform

collection

data in the heat

chip

results of the heat data．The results

energy

of the heat

transmitted

obtain the

energy

system，and

processing

to the IOT control end

the wireless

IOT control end transmits the heat conversion rate

BCM43362．The

through

chip

function of the

and the

of heat

data into the control circuit simultaneous-

energy

results

genetic algorithm

processing

optimization

data

of thermal

control circuit undertakes classification and

of the

results，and

analysis

processing

optimization

controlled

corresponding

energy

ly．The

the control

the wireless

fed back to the

of the ther-

conversion rate，and then

out

instruction，which is

gives

realize the sustainable and efficient control to the controlled

BCM43362 to

mal

energy gathering system through

chip

the

areas．The

result shows that the

has low

make

heat

conversion

energy

experimental

platform

consumption，and

rate of the heat

increased

significantly．

collecting system

collection

control

Keywords：genetic algorithm；heat energy

system；lOT

platform；BCM43362

网的基础框架选择性较多，导致热能搜集系统物联网控

制平台的工作能耗较高，并无法有效提高热能搜集系统

的热能转化率。为此，科研组织正致力于设计一种工作

能耗低、热能搜集系统热能转化率提高能力强的物联网

控制平台M。

引

言

近年来，热能搜集系统以其低耗、环保的优势在电

力、机械、电子等领域得到了广泛应用，为进一步提高热

能搜集系统的热能转化率，热能搜集系统物联网控制平

台随之产生。物联网控制平台的成本低、控制效果好且

控制流程简单，是较为普遍的控制实现方案o。31。但物联

文献[7】进行基于极限动态编程的热能搜集系统物

联网控制平台的设计，此平台针对耗能较低的极限动态

编程进行重点设计，并将它使用于物联网控制平台中，

提高热能搜集系统的热能转化率。但极限动态编程较

收稿日期：2016—07—26

基金项目：江苏省教育厅基金项目(201423)

万方数据

现代电子技术

2017年第40卷

间能够相互进行热能数据的调出和读取。STM32F103

芯片拥有协议分析、数据拆装和定时处理等功能，能够

低耗、高效地进行热能数据处理工作。STM32F103芯片

给出的热能数据处理结果将经由WMNBMl4s芯片传输

到通信模块中。

为复杂，需要花费较多的时间和金钱。文献【8]进行基于

Scrum的热能搜集系统物联网控制平台的设计，Scrum

是一种迭代式的物联网基础框架，具有较强的控制效

果，可有效提高热能搜集系统的热能转化率，但导致平

台耗能较高。文献[9】进行基于敏捷算法的热能搜集系

统物联网控制平台的设计，这个平台的工作能耗低，且

能够使热能搜集系统的热能转化率明显提高，但要求后

台开发人员具有较强的个人能力，导致平台价格昂贵。

串行外设接口

WMNBMl4s

通用异步收l_j

发传输器r]

L—一STM32F103

芯片

芯片卜—1

文献【10]进行基于极限静态编程的热能搜集系统物联网

控制平台的设计，比起文献【7]中的平台，此平台的实现

较为容易，且耗能较低，但无法有效提高热能搜集系统

图1采集处理模块硬件结构图

1．1．2通信模块

的热能转化率。

通过分析上述热能搜集系统物联网控制平台的优

缺点，设计基于遗传算法的热能搜集系统物联网控制平

台，其通过对物联网基础框架进行能耗优化设计，有效

减少了平台能耗，并利用遗传算法对热能搜集系统的热

能转化率进行合理优化。

物联网基础框架的通信模块负责将采集处理模块

的热能数据处理结果安全传输到物联网控制端，并有效

维持物联网控制端对热能搜集系统的持续、高效控制。

物联网基础框架通信模块的硬件结构如图2所示。

系统物联网控制平台设计

所设计的基于遗传算法的热能搜集系统物联网控

制平台由物联网基础框架和物联网控制端组成。

1．1物联网基础框架设计

图2物联网基础框架通信模块硬件结构图

基于遗传算法的热能搜集系统物联网控制平台通

过对物联网基础框架进行能耗优化设计，减少平台工作

能耗，并为物联网控制端提供基础硬件支持，是实现热

能搜集系统与物联网控制平台有效连接的“桥梁”。

物联网基础框架负责采集、处理热能搜集系统中的

热能数据，并对热能搜集系统与物联网控制端的数据交

互进行实现。

由图2可知，物联网基础框架使用BCM43362无线

芯片作为通信模块的核心元件，用户节点、软件开发工

具包和核心防火墙则作为BCM43362无线芯片的通信

支持组件，为其提供通信控制协议。BCM43362无线芯

片拥有高水准的通信支持协议，以及较强的兼容性和稳

定性，并且能耗较低，善于处理流程复杂的通信工作。

通信支持组件拥有4种通信接口，可减轻BCM43362无

线芯片的通信压力、避免BCM43362无线芯片发热现象

的产生，进而节约通信模块能耗。

物联网基础框架由采集处理模块和通信模块组成，

现对这两个模块进行设计。

1．1．1采集处理模块

物联网基础框架的采集处理模块的核心硬件为

WMNBMl4s芯片和STM32F103芯片。WMNBMl4s芯

片负责进行热能搜集系统中热能数据的采集，以及采集

处理模块同通信模块的连接；STM32F103芯片负责进行

热能数据的处理。整个采集处理模块所选用的元件工

作能耗均较低，能够满足设计初衷，图1是采集处理模

块硬件结构图。

通信模块将采集处理模块的热能数据处理结果传

输到物联网控制端，再将物联网控制端给出的控制指令

直接反馈到热能搜集系统的被控区域。对于上述复杂的

通信流程，所设计的通信模块能够较好地对其进行实现。

1．2物联网控制端设计

在物联网控制端中，遗传算法的热能转化率优化函

数将与热能数据处理结果同时输入到控制电路中，对热

能搜集系统的热能转化率进行优化。随后，控制电路对

热能搜集系统的控制指令进行制定，控制指令将经由物

联网基础框架反馈到热能搜集系统的被控区域。

图1中，WMNBMl4s芯片与热能搜集系统和通信模

块通过通用异步收发传输器进行连接。WMNBMl4s芯

Pe．

片与STM32F103芯片则通过串行外设接口(Serial

1．2．1

Interface，SPI)进行连接。SPI是一种双全工的

基于遗传算法的热能转化率优化函数

ripheral

通信接口，可使WMNBMl4s芯片和STM32F103芯片之

遗传算法于1975年在美国被提出，它以“物竞天

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