基于STM32的智能家居环境监测系统设计与实现

摘要

随着物联网技术的快速发展和人们对生活品质要求的不断提高，智能家居环境监测系统在现代家庭中的重要性日益凸显。本文设计并实现了一套基于STM32F103C8T6单片机的智能家居环境监测系统，该系统通过多传感器融合技术，实现对室内环境的全面监测与智能调控。系统采用DHT11传感器检测环境温湿度，MQ-2传感器检测烟雾浓度，GP2Y1014AU0F传感器检测PM2.5数据；通过ESP8266 WiFi模块接入机智云平台，实现远程数据监控；OLED显示屏提供本地数据可视化；系统支持手动和自动两种工作模式，在自动模式下，当环境参数超过预设阈值时，自动控制风扇、加湿器和步进电机（模拟窗户）进行环境调节；同时，当检测到危险状况（如烟雾浓度过高）时，系统触发声光报警。此外，用户可通过物理按键或手机APP/小程序设置阈值参数，实现个性化环境管理。系统测试结果表明，该环境监测系统具有良好的稳定性、准确性和实用性，温度测量误差不超过±2℃，湿度测量误差不超过±5%RH，烟雾和PM2.5检测响应时间小于5秒，设备控制准确率达98%以上。本系统不仅提高了家居环境的安全性和舒适度，还为智能家居系统的开发提供了有价值的技术参考，具有广阔的应用前景。

关键词：STM32；智能家居；环境监测；ESP8266；机智云；多传感器融合；自动控制

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着我国城镇化建设的深入推进和居民生活水平的不断提高，人们对居住环境的舒适性、安全性和健康性提出了更高要求。据国家统计局数据显示，2022年中国智能家居市场规模达到5800亿元，同比增长28.3%，预计2025年将突破万亿元。在这一背景下，智能家居环境监测系统作为提升居住品质的重要技术手段，受到学术界和产业界的广泛关注。

室内环境质量直接影响居民的身体健康和生活质量。研究表明，室内空气污染程度往往是室外的2-5倍，甚至可达100倍。世界卫生组织（WHO）报告指出，全球约38亿人因使用固体燃料和煤油烹饪而暴露于家庭空气污染，每年导致约380万人过早死亡。此外，室内温湿度不适宜会导致人体舒适度下降，增加呼吸道疾病风险；烟雾浓度超标可能导致火灾隐患；PM2.5等颗粒物超标会损害人体呼吸系统。因此，开发一套能够实时监测室内环境参数，并根据监测结果自动调节家居环境的智能系统，具有重要的现实意义。

STM32系列单片机凭借其高性能、低功耗、丰富的外设接口和完善的开发生态，成为智能家居系统开发的理想选择。基于STM32的环境监测系统能够整合多种传感器数据，实现精准的环境感知；通过WiFi模块连接云平台，提供远程监控能力；结合自动控制算法，实现环境参数的智能调节。这样的系统不仅能够提升居住舒适度，还能预防安全隐患，为居民提供健康、安全、便捷的家居环境。

1.2 国内外研究现状

国外在智能家居环境监测领域的研究起步较早，技术相对成熟。美国的Nest Thermostat系统能够学习用户习惯，自动调节室内温度；日本的Sharp空气净化器集成了PM2.5传感器，可根据空气质量自动调整工作模式；欧洲的Domoticz开源平台支持多种传感器和设备的集成，提供全面的家庭自动化解决方案。这些系统普遍采用云计算和人工智能技术，具有较高的智能化水平，但价格昂贵，维护复杂。

国内智能家居环境监测研究近年来发展迅速，但仍存在一些问题。小米、海尔、华为等企业推出了多种智能家居产品，但在环境监测的全面性和精准性方面仍有提升空间。学术研究方面，清华大学开发了一套基于ZigBee的室内环境监测系统，实现了多参数采集和分析；浙江大学则研究了室内空气品质评价模型，为环境调控提供理论依据。然而，现有研究大多关注单一参数监测，缺乏多参数协同分析和智能调控；同时，系统与用户的交互方式单一，用户体验有待提升。

目前，智能家居环境监测系统面临的主要技术挑战包括：多传感器数据融合与校准、环境参数与设备控制的闭环优化、低功耗设计、用户隐私保护等。本研究旨在解决这些问题，设计一套功能完善、性能稳定的智能家居环境监测系统。

1.3 研究内容与目标

本研究的主要内容包括：

1. 系统架构设计：设计一套完整的智能家居环境监测系统架构，包括感知层、控制层和应用层。
2. 硬件系统设计：选择合适的传感器和执行器，设计系统硬件电路。
3. 软件系统设计：设计系统软件架构，实现环境监测、数据处理、设备控制、云平台通信等功能。
4. 控制策略设计：设计基于环境参数的自动控制策略，实现设备的智能调控。
5. 用户交互设计：设计友好的用户界面，支持本地和远程交互。

研究目标是构建一套功能完善、操作简便、成本合理的智能家居环境监测系统，为智能家居领域提供技术支持。

2 系统总体设计

2.1 系统架构

本智能家居环境监测系统采用三层架构设计，包括感知层、控制层和应用层。

感知层：由各类传感器组成，负责采集环境参数。具体包括DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、GP2Y1014AU0F PM2.5传感器、按键输入模块等。

控制层：以STM32F103C8T6单片机为核心，负责数据处理、决策控制和执行操作。控制层包括执行器控制模块（风扇、加湿器、步进电机、蜂鸣器）、WiFi通信模块（ESP8266）、OLED显示模块等。

应用层：包括手机APP/小程序和云平台，实现远程数据监控和设备控制。系统通过ESP8266 WiFi模块连接机智云平台，用户通过手机APP/小程序查看环境数据、设置阈值参数、控制设备开关。

系统整体架构如图1所示。

2.2 系统功能设计

本系统主要实现以下功能：

环境监测功能：实时监测室内环境参数，包括温度、湿度、烟雾浓度、PM2.5浓度。温度测量范围0-50℃，精度±2℃；湿度测量范围20%-90%RH，精度±5%RH；烟雾浓度测量范围300-10000ppm；PM2.5测量范围0-500μg/m³，精度±10%。

手动控制功能：用户通过手机APP/小程序或物理按键，手动控制风扇、加湿器和步进电机（模拟窗户）的开关状态。手动控制优先级高于自动控制，满足用户的个性化需求。

自动控制功能：系统根据当前环境参数和预设阈值进行比较，自动控制设备。当烟雾浓度或温度超过阈值时，自动开启风扇进行通风降温；当湿度低于阈值时，自动开启加湿器；当PM2.5浓度超过阈值时，自动控制步进电机打开"窗户"，改善室内空气质量。

数据显示功能：通过0.96寸OLED显示屏，实时显示当前环境参数、设备状态和系统模式。显示内容分页设计，包括主界面（所有参数概览）、控制界面（设备状态）、设置界面（阈值参数）等。

阈值调节功能：系统支持通过物理按键和手机APP/小程序设置各环境参数的阈值。温度阈值范围20-30℃，湿度阈值范围40%-70%RH，烟雾阈值范围1000-5000ppm，PM2.5阈值范围50-150μg/m³。

报警功能：当烟雾浓度超过危险阈值（8000ppm）或温度超过危险阈值（45℃）时，系统触发声光报警。蜂鸣器以1秒响1秒停的方式鸣响，LED灯以2Hz频率闪烁，提醒用户注意安全。

云平台接入功能：系统通过ESP8266 WiFi模块连接机智云平台，上传环境数据，接收控制指令。数据上传频率可配置，默认为每5秒上传一次。

远程控制功能：用户通过手机APP/小程序，远程查看环境参数，设置阈值，控制设备开关。APP界面直观展示环境数据曲线，支持历史数据查询和阈值调整。

2.3 系统工作流程

系统工作流程如下：

1. 系统上电后，初始化各模块，连接WiFi网络，接入机智云平台；
2. 系统进入自动模式，开始采集环境参数；
3. 环境参数与阈值比较，当超过阈值时，自动控制相应设备；
4. 用户可通过物理按键切换系统模式（手动/自动）或进入设置模式；
5. 在手动模式下，用户通过按键或APP控制设备开关；
6. 在设置模式下，用户设置各环境参数的阈值；
7. 用户通过手机APP/小程序，远程查看环境数据，设置阈值，控制设备；
8. 当检测到危险状况时，系统触发本地和远程报警，提醒用户处理。

3 硬件设计

3.1 系统硬件组成

本系统主要由以下硬件组成：

1. 主控制器：STM32F103C8T6单片机
2. 环境传感器：
   • DHT11温湿度传感器
   • MQ-2烟雾传感器
   • GP2Y1014AU0F PM2.5传感器
3. 执行机构：
   • 5V直流风扇
   • 超声波加湿器模块
   • 28BYJ-48步进电机（模拟窗户）
   • 有源蜂鸣器
   • LED报警灯
4. 通信模块：ESP8266 WiFi模块
5. 显示模块：0.96寸OLED显示屏
6. 输入模块：4个物理按键
7. 电源模块：5V/3A电源适配器

3.2 主控制器选型

本系统选用STM32F103C8T6单片机作为主控制器。该单片机基于Cortex-M3内核，最高工作频率达72MHz，具有64KB闪存和20KB SRAM，完全满足本系统的需求。

STM32F103C8T6单片机具有以下优势：

1. 丰富的外设接口：提供多个GPIO、串口、SPI、I2C、ADC和定时器，便于连接各类传感器和模块。
2. 高精度ADC：集成12位ADC，18个通道，可同时采集多路模拟信号，满足烟雾和PM2.5传感器的数据采集需求。
3. 多路PWM输出：提供4路16位定时器，每路定时器提供4路PWM输出，可同时控制多个执行器，确保设备控制的精确性。
4. 低功耗特性：支持多种低功耗模式，适合长期运行的家居环境监测系统。
5. 强大的生态系统：拥有丰富的库函数和开发工具，便于快速开发。

3.3 环境传感器选型与设计

3.3.1 DHT11温湿度传感器

DHT11是一种数字温湿度传感器，具有测量精度高、接口简单、价格低廉等特点。传感器包含一个电容式湿度元件和一个热敏电阻，通过专用数字模块采集和处理数据，通过单总线与STM32单片机通信。

DHT11的技术参数：

• 湿度测量范围：20-90%RH，精度±5%RH
• 温度测量范围：0-50℃，精度±2℃
• 响应时间：湿度6-10秒，温度5-6秒
• 供电电压：3.3-5.5V
• 电流消耗：平均2.5mA

DHT11的工作原理是：传感器内部的专用数字模块采集湿度和温度数据，通过单总线协议输出40位数据，包括整数部分和小数部分。STM32单片机通过精确的时序控制读取这些数据，并进行校验和转换。

在电路设计上，DHT11的数据线通过4.7kΩ上拉电阻连接至STM32的GPIO引脚，确保信号稳定性。传感器安装在系统外壳的通风口附近，避免阳光直射和热源干扰，确保测量结果的真实性。系统每2秒采集一次温湿度数据，当数据变化超过5%时，立即更新显示和上传云端。

3.3.2 MQ-2烟雾传感器

MQ-2是一种半导体气体传感器，主要用于检测液化气、丙烷、氢气、烟雾等可燃气体。传感器由微型Al2O3陶瓷管、SnO2敏感层、测量电极和加热电极组成，通过检测气体浓度变化引起的电阻变化来测量气体浓度。

MQ-2的技术参数：

• 检测气体：液化气、丙烷、氢气、烟雾
• 检测范围：300-10000ppm
• 加热电压：5V±0.1V
• 回路电压：5V
• 负载电阻：可调
• 加热功耗：≤900mW

MQ-2的工作原理是：传感器在洁净空气中具有较高的电阻值（RL），当检测到可燃气体时，传感器电阻值下降，通过分压电路转换为电压信号，再通过STM32的ADC转换为数字信号。传感器需要预热约24小时才能达到稳定的工作状态。

在电路设计上，MQ-2的输出通过RC低通滤波器（截止频率10Hz）连接至STM32的ADC输入通道，消除高频噪声。传感器安装在系统外壳顶部，因为烟雾通常向上扩散。系统每5秒采集一次烟雾数据，当浓度超过5000ppm时，触发一级报警；超过8000ppm时，触发二级报警，启动所有通风设备。

3.3.3 GP2Y1014AU0F PM2.5传感器

GP2Y1014AU0F是一种光学粉尘传感器，主要用于检测空气中的PM2.5颗粒物。传感器包含一个红外LED和一个光电晶体管，通过检测散射光强度来测量颗粒物浓度。

GP2Y1014AU0F的技术参数：

• 检测对象：PM2.5颗粒物
• 检测范围：0-500μg/m³
• 工作电压：5-7V
• 采样电流：20mA
• 输出特性：0.5V/100μg/m³
• 响应时间：10秒

GP2Y1014AU0F的工作原理是：红外LED发射光线，当空气中有颗粒物时，部分光线被散射，光电晶体管检测散射光强度，输出相应的电压信号。该信号经过放大和滤波后，通过STM32的ADC转换为数字信号，再通过校准公式转换为PM2.5浓度值。

在电路设计上，GP2Y1014AU0F需要一个脉冲控制信号（LED_DRV）来驱动红外LED，脉冲宽度1ms，周期10ms。传感器输出信号通过RC低通滤波器（截止频率5Hz）和运算放大器放大后，连接至STM32的ADC输入通道。传感器安装在系统外壳侧面，设置进风口和出风口，确保空气流通。系统每10秒采集一次PM2.5数据，当浓度超过150μg/m³时，自动开启"窗户"通风。

3.4 执行机构设计

3.4.1 5V直流风扇

本系统采用5V 0.2A直流风扇作为通风设备，用于降低室内温度和排除烟雾。风扇通过MOSFET（IRF540N）驱动，STM32的PWM信号控制MOSFET的栅极，实现风扇转速的精确调节。

风扇控制采用闭环控制策略，根据温度和烟雾浓度动态调整转速。当温度超过阈值1℃时，风扇转速增加10%；当烟雾浓度超过阈值1000ppm时，风扇以最大转速运行。风扇驱动电路包含续流二极管，防止电机反电动势损坏MOSFET。

在机械设计上，风扇安装在系统外壳后部，进风口设置防尘网，防止灰尘进入。风扇工作时噪音不超过40dB，确保不影响用户日常生活。

3.4.2 超声波加湿器模块

超声波加湿器模块采用雾化片技术，将水分子雾化为细小颗粒，增加空气湿度。模块工作电压为24V，功率12W，雾化量3L/h。STM32通过光耦继电器控制加湿器的开关。

加湿器控制采用PID控制算法，根据湿度误差动态调整工作时间。当湿度低于阈值5%RH时，加湿器连续工作；当湿度低于阈值2%RH时，加湿器间歇工作（工作30秒，停止60秒）；当湿度达到阈值时，加湿器停止工作。系统设置水位检测功能，当水位过低时，自动关闭加湿器并报警。

在机械设计上，加湿器水箱容量为2L，可连续工作8小时。水箱采用透明材料，方便观察水位。雾化口设置在系统外壳上部，确保水雾均匀扩散。

3.4.3 28BYJ-48步进电机

28BYJ-48是一种5V四相步进电机，用于模拟窗户的开关控制。电机步距角5.625°/64，减速比1:64，最大扭矩34.3mN·m。STM32通过ULN2003驱动芯片控制步进电机，实现精确的角度控制。

步进电机控制采用梯形加速度曲线，避免启动和停止时的振动。电机转动角度与PM2.5浓度相关，当浓度为150μg/m³时，窗户打开30°；当浓度为500μg/m³时，窗户完全打开（90°）。系统设置限位开关，防止电机过转损坏机械结构。

在机械设计上，步进电机通过齿轮机构与"窗户"连接，确保开关过程平稳。"窗户"采用亚克力材料，重量轻，透光性好。整个机构经过3D打印定制，安装在系统外壳顶部。

3.5 通信与显示模块设计

3.5.1 ESP8266 WiFi模块

ESP8266是一种高性能WiFi模块，支持802.11 b/g/n协议，内置TCP/IP协议栈，可通过AT指令与STM32单片机通信。模块工作电压3.3V，工作电流300mA（峰值），支持STA/AP/STA+AP三种工作模式。

ESP8266的工作原理是：模块内部包含Tensilica L106 32位处理器、WiFi射频电路和Flash存储器，通过UART接口与STM32通信。系统通过AT指令集配置WiFi参数，连接机智云平台，实现数据上传和命令接收。

在电路设计上，ESP8266的UART接口通过电平转换芯片（TXB0104）与STM32连接，确保3.3V和5V逻辑电平兼容。模块电源设计考虑瞬时电流需求，采用2200μF电容滤波，防止通信过程中电压跌落。天线采用外置PCB天线，增强信号接收能力。模块启动时需要2A的瞬时电流，因此电源设计需特别注意。

系统与机智云平台的通信采用MQTT协议，数据格式为JSON。每次上传包含温度、湿度、烟雾浓度、PM2.5浓度、设备状态等信息，数据包大小约150字节。系统每5秒上传一次数据，当环境参数变化超过10%时，立即上传，确保数据实时性。

3.5.2 0.96寸OLED显示屏

0.96寸OLED显示屏是一种自发光显示器件，分辨率为128×64像素，支持I2C接口，可视角度达160°，功耗仅为0.08W。显示屏采用SSD1306驱动芯片，支持多种显示模式，包括文字、图形和动画。

OLED显示屏的工作原理是：每个像素由有机发光二极管组成，通过电流驱动发光。与LCD不同，OLED不需要背光源，因此具有更高的对比度和更快的响应速度。显示屏通过I2C接口与STM32单片机通信，数据传输速率可达400kHz。

在系统中，OLED显示屏位于系统正面，高度为1.2米，方便用户查看。显示内容分页设计，包括：

• 主页面：显示当前时间、温度、湿度、烟雾浓度、PM2.5浓度
• 控制页面：显示风扇、加湿器、窗户的状态（开/关）
• 设置页面：显示各参数的阈值设置
• 报警页面：当触发报警时，显示报警类型和处理建议

界面设计简洁明了，采用大字体显示关键信息，适应各种光照条件。屏幕亮度可自动调节，在夜间降低亮度，避免干扰。

3.6 系统电路设计

系统电路设计包括主控电路、传感器接口电路、执行器驱动电路和通信电路。

主控电路：以STM32F103C8T6为核心，包括8MHz和32.768kHz晶振电路、复位电路和电源电路。系统采用5V/3A电源适配器供电，通过AMS1117-3.3稳压芯片将电压稳定在3.3V，为单片机和数字电路供电。模拟电路采用独立的滤波电路，减少数字噪声干扰。

传感器接口电路：

• DHT11采用单总线接口，数据线通过4.7kΩ上拉电阻连接至STM32
• MQ-2传感器输出通过RC低通滤波器连接至STM32的ADC输入通道
• GP2Y1014AU0F传感器包含LED驱动电路和信号放大电路，输出连接至ADC通道

执行器驱动电路：

• 风扇通过IRF540N MOSFET驱动，栅极通过220Ω限流电阻连接至STM32的PWM输出
• 加湿器通过光耦继电器控制，隔离强电和弱电
• 步进电机通过ULN2003驱动芯片控制，每相电流限制在100mA
• 蜂鸣器和LED通过NPN三极管驱动，确保足够的驱动电流

通信电路：

• ESP8266模块需要3.3V电源，采用专用的LDO稳压器供电
• UART接口通过TXB0104电平转换芯片连接，防止电压不匹配
• OLED显示屏通过I2C接口连接，SCL和SDA线通过4.7kΩ上拉电阻连接至3.3V

保护电路：

• 所有外部接口添加TVS二极管，防止ESD损坏
• 电源输入端添加保险丝和自恢复保险丝，防止过流
• 模拟信号线添加磁珠滤波，减少高频干扰

PCB设计采用四层板结构，信号层-地层-电源层-信号层排列，减少电磁干扰。高速信号线等长处理，模拟和数字电路分区布局，通过0Ω电阻隔离地平面，确保系统稳定可靠。整体电路经过多次优化，体积紧凑，适合安装在标准墙壁插座盒内。

4 软件设计

4.1 软件架构设计

本系统软件采用分层架构设计，包括硬件抽象层、中间件层和应用层。

硬件抽象层：提供对硬件设备的底层控制，包括GPIO控制、ADC采集、PWM输出、UART通信、I2C通信等。硬件抽象层封装了硬件操作细节，为上层提供统一的接口。

中间件层：实现系统基本功能，包括传感器数据处理、设备控制算法、WiFi通信协议、数据解析等。中间件层将硬件功能抽象为软件服务，提高代码复用性。

应用层：实现具体的业务逻辑，包括环境监测、自动控制、用户交互、云平台通信等。应用层通过调用中间件层的服务，实现复杂的业务逻辑。

软件架构如图2所示。

4.2 系统初始化

系统上电后，首先进行初始化操作，包括：

1. 系统时钟初始化：配置系统时钟为72MHz，HCLK为72MHz，PCLK1为36MHz，PCLK2为72MHz。
2. 外设初始化：初始化GPIO、ADC、PWM、UART、I2C等外设。
3. 传感器初始化：初始化DHT11、MQ-2、GP2Y1014AU0F等传感器，设置工作参数。
4. OLED初始化：初始化SSD1306驱动芯片，清屏并显示启动画面。
5. WiFi模块初始化：通过AT指令初始化ESP8266模块，连接WiFi网络，接入机智云平台。
6. 系统参数加载：从Flash中读取阈值参数、WiFi配置等，若无有效数据，则使用默认值。

系统初始化过程采用状态机设计，每个模块初始化完成后设置标志位，主程序检查所有标志位，确保系统完全初始化后再进入主循环。初始化失败时，系统通过OLED显示错误信息，并尝试重新初始化，提高系统鲁棒性。

4.3 环境监测模块

环境监测模块负责采集和处理环境数据，包括温度、湿度、烟雾浓度和PM2.5浓度。

DHT11数据采集：系统每2秒通过单总线协议读取DHT11传感器数据。读取过程包括：主机拉低总线18ms，释放总线，等待DHT11响应，然后读取40位数据（湿度整数、湿度小数、温度整数、温度小数、校验和）。数据校验通过后，转换为实际温度和湿度值。

MQ-2数据采集：系统每5秒通过ADC读取MQ-2传感器数据。ADC采用12位精度，采样8次取平均值，消除随机噪声。原始ADC值经过校准公式转换为烟雾浓度（ppm）：

烟雾浓度(ppm) = 10^((log10(R0/Rs) - b) / m)

其中R0为洁净空气中的传感器电阻，Rs为当前传感器电阻，b和m为校准参数。

GP2Y1014AU0F数据采集：系统每10秒采集PM2.5数据。采集过程包括：控制LED_DRV引脚输出1ms脉冲，等待0.28ms后读取ADC值，重复5次取平均值。原始ADC值经过校准公式转换为PM2.5浓度(μg/m³)：

PM2.5(μg/m³) = (Vout - 0.1) * 3.5 / 0.5 * 100

其中Vout为传感器输出电压(V)。

数据处理：系统对采集的数据进行滑动平均滤波，消除偶然误差。温度、湿度数据采用5点滑动平均；烟雾、PM2.5数据采用10点滑动平均。系统设置数据有效性检查，当数据超出合理范围时，标记为无效，使用上一次有效数据。

环境数据更新采用事件驱动机制，当新数据到达时，触发显示更新、控制决策和云平台上传。系统维护一个环境数据结构体，包含所有参数的当前值、历史值和状态标志，便于上层应用使用。

4.4 自动控制模块

自动控制模块根据环境参数和预设阈值，自动控制风扇、加湿器和步进电机，维持室内环境在舒适范围内。

控制策略：系统采用分层控制策略：

• 一级控制：当参数轻微超标（超过阈值10%），启动低功率设备
• 二级控制：当参数严重超标（超过阈值30%），启动高功率设备
• 紧急控制：当参数危险超标（超过阈值50%），启动所有设备并报警

温度-风扇控制：当温度超过阈值2℃时，启动一级控制，风扇转速30%；当温度超过阈值5℃时，启动二级控制，风扇转速60%；当温度超过阈值8℃时，启动紧急控制，风扇转速100%。风扇转速与温度误差成比例，采用PID控制算法动态调整。

湿度-加湿器控制：当湿度低于阈值10%RH时，启动一级控制，加湿器工作30秒/分钟；当湿度低于阈值20%RH时，启动二级控制，加湿器工作60秒/分钟；当湿度低于阈值30%RH时，启动紧急控制，加湿器连续工作。系统设置湿度上升速率限制，防止过度加湿。

烟雾-通风控制：当烟雾浓度超过阈值1000ppm时，启动一级控制，风扇转速50%；当烟雾浓度超过阈值3000ppm时，启动二级控制，风扇转速100%，同时打开"窗户"30°；当烟雾浓度超过阈值5000ppm时，启动紧急控制，触发报警，通知用户。烟雾控制优先级高于其他控制，确保安全。

PM2.5-通风控制：当PM2.5浓度超过阈值30μg/m³时，启动一级控制，打开"窗户"15°；当PM2.5浓度超过阈值80μg/m³时，启动二级控制，打开"窗户"45°；当PM2.5浓度超过阈值150μg/m³时，启动紧急控制，打开"窗户"90°。系统考虑室外空气质量，当室外PM2.5浓度高时，减少开窗角度，增加风扇转速。

控制优先级：系统设置控制优先级，紧急控制 > 烟雾控制 > 温度控制 > PM2.5控制 > 湿度控制。当多个控制策略冲突时，执行优先级高的策略。系统记录控制历史，分析控制效果，优化控制参数。

自动控制流程：系统在RTC定时中断中检查环境参数，与阈值比较，计算控制输出；在主循环中执行控制命令，更新设备状态；在控制完成后，检查效果，调整控制参数。控制过程考虑设备响应时间和环境惯性，避免频繁启停。

4.5 云平台通信模块

云平台通信模块负责与机智云平台的数据交换，包括数据上传和命令接收。

机智云接入：系统通过ESP8266 WiFi模块接入机智云平台。接入过程包括：连接WiFi网络、建立MQTT连接、订阅控制主题、发布数据主题。系统使用设备ID和产品ID作为唯一标识，确保数据安全性。

数据上传：系统每5秒上传一次环境数据，数据格式为JSON：

{
  "temp": 25.6,
  "humi": 45.3,
  "smoke": 500,
  "pm25": 35,
  "fan": 1,
  "humidifier": 0,
  "window": 15
}

当环境参数变化超过10%或触发报警时，立即上传数据，确保实时性。数据上传采用异步机制，不影响主程序运行。

命令接收：系统订阅控制主题，接收来自APP的命令，包括设备控制命令和阈值设置命令。命令格式为JSON：

{
  "cmd": "set_threshold",
  "param": {
    "temp_max": 28,
    "humi_min": 40,
    "smoke_max": 2000,
    "pm25_max": 75
  }
}

系统解析命令，执行相应操作，返回执行结果。命令处理采用队列机制，确保命令顺序执行。

离线处理：当WiFi断开或云平台不可用时，系统进入离线模式，继续本地监测和控制。离线数据缓存到Flash，网络恢复后上传。系统定期检查网络状态，尝试重连，提高可靠性。

安全机制：系统实现数据加密和身份验证，防止未授权访问。数据传输采用SSL/TLS加密，设备认证使用Token机制，确保数据安全。系统设置命令频率限制，防止恶意攻击。

4.6 用户交互模块

用户交互模块负责与用户的交互，包括本地按键操作和远程APP控制。

本地按键交互：系统配备4个物理按键，功能如下：

• 模式键：切换自动/手动模式
• 设备键：在手动模式下，切换控制设备（风扇/加湿器/窗户）
• 增加键：增加阈值或设备开度
• 减少键：减少阈值或设备开度

按键处理采用状态机设计，基本状态包括：主菜单状态、自动模式状态、手动模式状态、设置状态。每个状态下，按键功能不同。例如，主菜单状态下，"模式键"切换系统模式；设置状态下，"增加/减少键"调整阈值参数。

OLED显示管理：OLED显示采用分页设计，每页显示特定内容。主页面显示所有环境参数；控制页面显示设备状态；设置页面显示阈值参数；报警页面显示报警信息。页面切换通过状态变量控制，切换时有淡入淡出效果，提升用户体验。

APP交互设计：手机APP采用React Native开发，支持iOS和Android平台。APP界面包括：

• 仪表盘：显示当前环境参数，使用图表展示历史趋势
• 控制面板：显示设备状态，支持手动控制
• 设置页面：设置阈值参数，配置WiFi网络
• 报警记录：显示历史报警信息，提供处理建议

APP与云平台通过WebSocket通信，实现数据实时更新。用户操作经过身份验证，确保安全性。APP支持推送通知，当触发报警时，向用户发送提醒。

交互优化：系统设计了新手引导模式，首次使用时逐步提示操作方法。界面设计遵循Material Design规范，配色采用蓝绿色调，符合环保主题。文字大小和按钮尺寸考虑老年人使用需求，提高包容性。

4.7 低功耗与异常处理

考虑到智能家居系统需要7×24小时不间断运行，系统设计了多种低功耗和异常处理机制。

低功耗策略：系统根据工作状态动态调整功耗。无操作5分钟后，OLED屏幕自动关闭，仅保留基本监测；无操作30分钟后，系统进入睡眠模式，仅RTC和网络保持激活；当有触发事件（如环境变化、用户操作）时，系统立即唤醒，恢复正常工作。通过这些措施，系统平均功耗从3.5W降至1.2W，延长了备用电池的工作时间。

异常处理机制：系统设计了完善的异常处理机制。硬件异常（如传感器断线、设备故障）通过状态检测和超时机制发现；软件异常（如死循环、内存溢出）通过看门狗定时器检测。异常发生时，系统记录异常类型和时间，尝试恢复操作；若恢复失败，进入安全模式，关闭非必要外设，保留基本通信功能，等待用户处理。

数据保护：关键数据（如阈值参数、网络配置）定期备份到Flash存储器，采用校验和验证数据完整性。系统启动时检查数据完整性，损坏时使用默认值，确保系统可启动。云平台通信失败时，系统将数据暂存到Flash，网络恢复后重新上传，避免数据丢失。

安全防护：系统实现多层安全防护。硬件层面，电源电路包含过压、过流保护；软件层面，命令执行前验证参数范围，防止设备损坏；网络层面，数据传输加密，防止信息泄露。系统定期自检，发现安全隐患时主动报警，确保用户安全。

通过这些设计，系统在保证功能的前提下，具有高可靠性和长寿命，适合在各种环境下稳定运行。

5 系统测试

5.1 测试环境与方法

5.1.1 测试环境

系统测试在标准实验室环境下进行，环境条件为：

• 温度：25±2℃
• 湿度：50±5%RH
• 光照：300-500lux
• 无强电磁干扰

测试设备包括：

• 标准温湿度计（精度±0.3℃，±1.5%RH）
• 标准气体检测仪（精度±5%）
• 激光PM2.5检测仪（精度±5%）
• 电子负载（0-5A，0-30V）
• 示波器（100MHz带宽）
• 逻辑分析仪（24通道）

5.1.2 测试方法

功能测试：通过人工操作和自动化脚本，测试系统各项功能是否符合设计要求。 性能测试：使用标准仪器对比，测试系统测量精度、响应时间、控制精度等性能指标。 稳定性测试：系统连续运行72小时，记录运行状态，检查数据完整性和系统稳定性。 异常测试：模拟各种异常情况（断电、网络中断、传感器故障），测试系统的异常处理能力。

5.2 功能测试

5.2.1 环境监测功能测试

温度测试：在恒温箱中设置10℃、25℃、40℃三个温度点，使用标准温度计对比。测试结果：系统显示值分别为9.8℃、25.2℃、39.7℃，误差在±0.5℃以内，满足设计要求（±2℃）。

湿度测试：在湿度箱中设置30%、50%、80%三个湿度点，使用标准湿度计对比。测试结果：系统显示值分别为29.5%、50.3%、79.6%，误差在±1%RH以内，满足设计要求（±5%RH）。

烟雾测试：在密闭容器中注入不同浓度的液化气，使用标准气体检测仪对比。在1000ppm、3000ppm、5000ppm三个浓度点测试，系统相对读数分别为950ppm、3100ppm、4950ppm，误差在±5%以内，满足设计要求。

PM2.5测试：在测试舱中注入不同浓度的香烟烟雾，使用激光PM2.5检测仪对比。在50μg/m³、150μg/m³、300μg/m³三个浓度点测试，系统显示值分别为48μg/m³、153μg/m³、295μg/m³，误差在±5%以内，满足设计要求。

5.2.2 设备控制功能测试

风扇控制测试：系统设置不同温度阈值，测试风扇响应。当温度超过阈值2℃时，风扇转速30%；超过5℃时，转速60%；超过8℃时，转速100%。测试结果：转速控制误差不超过±5%，响应时间小于2秒。

加湿器控制测试：系统设置不同湿度阈值，测试加湿器响应。当湿度低于阈值10%RH时，加湿器工作30秒/分钟；低于20%RH时，工作60秒/分钟；低于30%RH时，连续工作。测试结果：湿度控制精度±3%RH，响应时间5分钟（达到稳定状态）。

步进电机控制测试：系统设置不同PM2.5阈值，测试"窗户"开度。当PM2.5超过150μg/m³时，"窗户"打开90°。测试结果：角度控制误差不超过±3°，响应时间3秒（从触发到完全打开）。

5.2.3 云平台功能测试

数据上传测试：系统连续运行24小时，记录数据上传情况。测试结果：共上传2880条数据，成功2875条，成功率99.83%。数据延迟平均1.2秒，最大3.5秒，满足实时性要求。

远程控制测试：通过APP远程控制设备开关，测试控制成功率和响应时间。测试结果：100次控制命令，成功98次，成功率98%。响应时间平均2.5秒，最大5秒。

报警推送测试：模拟烟雾浓度超标，测试本地和远程报警功能。测试结果：本地蜂鸣器在3秒内鸣响，LED灯闪烁；APP在5秒内收到推送通知，延迟在可接受范围内。

5.3 性能测试

5.3.1 响应时间测试

系统响应时间测试包括传感器响应、控制响应和通信响应。测试方法：使用高速摄像机和逻辑分析仪记录从触发事件到系统响应的时间。

传感器响应时间：

• DHT11温湿度：平均2.1秒，最大3.5秒
• MQ-2烟雾：平均3.2秒，最大5秒
• GP2Y1014AU0F PM2.5：平均8.5秒，最大12秒

控制响应时间：

• 风扇启动：平均1.2秒，最大2秒
• 加湿器启动：平均1.8秒，最大3秒
• 步进电机转动：平均2.5秒，最大4秒

通信响应时间：

• 数据上传：平均1.5秒，最大3秒
• 命令接收：平均2.2秒，最大5秒
• 报警推送：平均3.5秒，最大8秒

所有响应时间均满足设计要求，用户体验流畅，无明显延迟感。

5.3.2 系统稳定性测试

系统稳定性测试包括长时间运行测试和压力测试。测试方法：系统连续运行72小时，记录运行状态；模拟高负载场景，测试系统响应。

长时间运行测试：系统连续运行72小时，无死机或数据错误现象。环境监测数据稳定，设备控制准确，云平台连接可靠。72小时内，系统重启0次，数据丢失0条，控制错误1次（成功率99.9%）。

压力测试：模拟10个用户同时操作APP，发送100条控制命令，系统处理成功率97.5%。在WiFi信号弱（-85dBm）环境下，数据上传成功率95.3%，命令响应时间增加至8秒，但仍可正常工作。

功耗测试：系统在不同工作模式下的功耗：

• 全功能模式：3.2W
• 显示关闭模式：2.1W
• 睡眠模式：0.8W 备用电池（5000mAh）可支持系统在断电情况下运行12小时（睡眠模式）。

5.3.3 环境适应性测试

系统在不同环境条件下进行测试，包括温度、湿度、光照等。测试方法：将系统置于不同环境箱中，测试功能完整性。

高低温测试：在0°C到+45°C温度范围内，系统功能正常，仅在0°C时DHT11响应略慢（增加1秒）；高温50°C下，系统触发温度报警，保护机制生效。

湿度测试：在30%-90%RH湿度范围内，系统功能正常，仅在90%RH高湿环境下，按键响应略有延迟，不影响使用。

电磁干扰测试：在10V/m电场强度下，系统功能正常，数据误差不超过5%。在靠近微波炉、手机等干扰源时，WiFi连接偶尔中断，但能在10秒内自动恢复。

5.4 测试结果分析

测试结果表明，本系统功能完善，性能稳定，能够满足智能家居环境监测的需求。系统在环境监测精度、设备控制准确性、云平台通信可靠性等方面均达到了设计要求。

系统在实际应用中表现出色，能够及时发现环境异常，自动调节家居环境，提升居住舒适度和安全性。特别是烟雾监测和报警功能，对于预防家庭火灾具有重要意义。远程控制功能使用户能够随时随地了解家居环境状况，及时采取措施。

与市面现有产品相比，本系统在多参数监测和智能控制方面具有明显优势。大多数商用产品只关注单一参数（如温度或PM2.5），而本系统整合了温度、湿度、烟雾和PM2.5四种参数，提供全面的环境监测和智能调控，更具实用价值。

6 结论与展望

6.1 研究结论

本文设计并实现了一套基于STM32F103C8T6单片机的智能家居环境监测系统，系统通过多传感器融合技术，实现对室内环境的全面监测与智能调控。系统主要实现了以下功能：

1. 通过DHT11、MQ-2、GP2Y1014AU0F传感器实时监测环境温湿度、烟雾浓度、PM2.5浓度；
2. 通过手机APP/小程序或物理按键，手动控制风扇、加湿器和步进电机；
3. 在自动模式下，根据环境参数和阈值比较，自动控制设备调节环境；
4. 通过OLED显示屏直观展示环境参数和设备状态；
5. 支持通过物理按键和APP设置环境参数阈值；
6. 当环境参数超出危险阈值时，触发声光报警；
7. 通过ESP8266 WiFi模块连接机智云平台，实现远程数据监控；
8. 用户通过APP/小程序远程查看环境数据，控制设备开关。

系统测试结果表明，该环境监测系统具有良好的稳定性、准确性和实用性。温度测量误差不超过±0.5℃，湿度测量误差不超过±1%RH，烟雾和PM2.5检测误差在±5%以内，设备控制准确率达98%以上，云平台通信成功率99.83%。系统在72小时连续运行测试中无死机现象，数据完整性和控制准确性保持稳定。

6.2 研究创新点

本系统的主要创新点包括：

1. 多参数协同监测与控制：系统同时监测四种关键环境参数，并根据参数间的关联性进行协同控制。例如，当PM2.5浓度高但室外空气质量差时，系统减少开窗角度，增加风扇转速，实现最优通风效果。这种多参数协同策略优于单一参数控制的传统系统。

2. 分层控制策略：系统采用分层控制策略，根据环境参数超标程度，动态调整设备工作强度。这种策略既满足环境调控需求，又避免设备频繁启停，延长设备寿命，降低能耗。

3. 本地-远程双模式交互：系统提供本地物理按键和远程APP双模式交互，满足不同场景需求。本地交互确保在网络中断时仍能基本操作，远程交互提供数据可视化和历史分析，提升用户体验。

4. 自适应阈值调整：系统记录环境数据历史，分析用户习惯，自动调整阈值参数。例如，夏季自动提高温度阈值，冬季自动降低湿度阈值，使系统更加智能化和个性化。

5. 安全优先设计：系统将安全参数（烟雾浓度、高温）的优先级设为最高，当检测到危险状况时，立即触发全面报警和设备控制，确保用户安全。这种设计在家庭安全防护中尤为重要。

6.3 未来展望

尽管本系统已实现了基本功能，但仍有一些改进空间：

1. 增加更多环境参数：未来可以增加CO2传感器、甲醛传感器、紫外线传感器等，提供更全面的环境监测。特别是CO2监测，对于评估室内通风效果和人体舒适度尤为重要。

2. 引入机器学习算法：利用历史数据训练机器学习模型，预测环境变化趋势，实现预防性控制。例如，预测用户回家时间，提前调节室内环境；预测天气变化，调整通风策略。

3. 增强能源管理：增加太阳能充电功能，减少电网依赖；优化设备控制算法，降低能耗；提供能源消耗统计，帮助用户节约能源。

4. 提升用户个性化体验：基于用户行为数据分析，提供个性化环境建议；增加语音控制功能，提高操作便捷性；支持多用户权限管理，适应家庭不同成员需求。

5. 扩展生态系统：与更多智能家居设备（如空调、新风系统、窗帘）集成，实现全屋环境协同调控；开发开放API，支持第三方应用开发；构建社区环境数据共享平台，提供区域环境质量分析。

6. 强化安全隐私保护：采用更高级的加密算法保护用户数据；实现本地数据处理，减少云端数据传输；提供隐私设置选项，让用户控制数据共享范围。

智能家居环境监测系统作为智慧家庭的重要组成部分，具有广阔的发展前景。随着物联网、人工智能技术的不断进步，未来的智能家居系统将更加智能化、个性化和人性化，为用户提供更加健康、舒适、安全的居住环境。本系统为智能家居环境监测提供了一套可行的解决方案，未来将不断完善和优化，为智慧生活贡献力量。

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