基于红外热释电传感器的人体追踪节能风扇.docx

    基于红外热释电传感器的人体追踪节能风扇    牛通之+武翀摘 要：针对现有风扇空转所导致的浪费，能量利用率低的问题，在对现有风扇调查研究的基础上，设计了一款人体追踪节能风扇，通过采用红外热释电传感器实现人体追踪，达到风扇始终面向人体工作的功能；同时结合测距/测温传感器调节风扇风速本设计中设计制作了落地扇与台式风扇两种家庭常用电扇，均达到了较理想的效果测试结果表明，本设计可有效地实现节能减排目的Key：节能减排；风扇；人体追踪；红外热释电：TN2 ：A 文章編号：1671-2064（2017）09-0066-021 项目背景电风扇是一种应用广泛的家用电器，主要用于清凉解暑与空气流通，具有低成本、低能耗的优势，广泛用于家庭、办公室、商店、医院和宾馆等场所，加之现有空调容易造成“空调病”等问题，不适合老人、小孩等体质较弱的人群使用，因而电扇仍是许多消费者的优先选择[1]中国年鉴统计数据表明，电扇销售量仍然非常巨大，每年约为350万台摆头式风扇有扫风和直风两种工作模式：扫风模式时，风扇以固定角度摆动送风，易造成空程浪费，能量利用率低；直风模式下，风扇朝固定方向送风，不能满足人体运动的特性。

另外，风扇风速一般不能根据人体远近、温度等实际使用情况进行调节，浪费电能的同时降低了风扇使用效果目前国内市场针对传统风扇的改进多体现在拓展了“摇头”，“自然风”等功能，而并不能满足当今社会日益增长的对于智能化的需求通过进行相关问卷调查，消费者也普遍反映风扇存在档位过少，转角固定等问题，因此，实现电风扇的智能化、人性化及节能效果十分有前景现有人体追踪的方式包括摄像头识别以及红外检测等方式，目前最常用且成本较低的方式为利用红外检测方式本文通过对红外热释电技术的应用创新，将红外热释电传感器应用于动态监测，进而应用于民用家居领域，为该领域的深入研究奠定基础2 系统设计2.1 系统整体组成及处理流程本系统以风扇追踪人体为目的，系统的主要组成模块是传感器检测模块、转动模块、信号处理控制模块、转速控制模块以及电源模块组成2.2 模块设计2.2.1 传感器检测模块红外热释电检测模块由光学透镜、红外热释电传感器以及传感器壳体组成光学透镜部分包括一个平凸透镜与一个菲涅尔透镜菲涅尔透镜与PIR探头搭配使用时的作用有两个：一是聚焦热释红外信号折射（反射）于PIR探头上；二是提高灵敏度菲涅尔透镜的结构特点决定其拥有大的探测视场，视场角一般大于100°，因此具有目标探测范围宽，产生的信号持续时间长，信号波形呈振荡衰减趋势等特点。

在本设计中，理想的传感器探测角度小同时又要求有一定的探测范围为满足以上要求，在菲涅尔透镜前加一凸透镜以使视场角减小在本设计中，物距为1m-2m，选择物距为1m，则视场角为17.06°，相距=33mm2.2.2 红外热释电信号处理模块PIR探头的输出信号非常微弱，大小只有几毫伏，因此输出的信号需要经过放大、滤波处理利用BISS0001芯片对红外热释电传感器传感信号处理，静态电流极小，可靠性较高2.2.3 转向模块设计转向模块设计的目标是使得传感器平面及风扇平面可以在一定范围内精确摆动风扇工作时，系统控制风扇以最大幅角摆头，同时红外传感器搜索人体信号，当传感器检测到人体红外信号时，单片机控制步进电机，使风扇头在有信号范围内摆动图1为押解智能调节框图2.2.4 风速智能调节模块风速智能模块由温度/距离传感器、信号处理电路、无刷直流电机组成，温度传感器实时检测环境温度，结合微气候环境PMV公式，得到不同环境温度下适宜的风速值，并通过调节直流电机转速，实现风速调节在自动模式下，风速随环境温度自动调节，在保证人体舒适度，尤其在保障夜间睡眠舒适度的同时，有效降低能耗图2为风速智能调节框图2.2.5 信号处理控制模块信号处理控制模块通过对传感器检测信号进行接受处理，控制电机控制转动，实现对人体的追踪以及电机调速。

本设计中采用STC89C52RC为控制芯片的控制系统3 目标信号采集分析与处理方法研究3.1 人体红外信号采集实验及特性3.1.1 PIR探头红外信号采集为探究人体红外参数与传感器响应关系，首先应对PIR探头的输出信号进行获取、分析，同时也便于后期信号处理实验方法：按如下所示连接电路，其中放大器增益设置为60dB测试时用手指靠近PIR的检测元表面，用示波器直接测量输出端对地电压实验结果表明，当检测对象（手指）远离探头，或是靠近不动时，传感器输出为一条直线，当目标靠近时，输出类似于一个正弦波周期的波形在检测对象没有靠近传感器时，探头的两个敏感元均没有感应到信号，因此输出为直线而检测对象在探头前静止时，两个敏感元件感应到的辐射能量基本相同，从而互相抵消，对外显示无信号，因此输出也为一条直线当检测对象出现在探头前端时（或者在探头前端移出），两个敏感元件感应到辐射能量不同，因此产生信号输出3.1.2 传感器模块输出信号采集分析在PIR探头后级加上信号调理电路后，使得传感器最终输出为数字信号，进而输入到控制器中进行运算处理利用逻辑分析仪检测获取传感器在不同输入情况下输出的数字波形，可以获取传感器模块的输入与输出之间的关系，为数字信号处理提供思路。

实验方法：将传感器模块供电后，置于1m高的位置；以人体为检测对象，在人未进入检测范围时、进入检测范围时、在检测范围内静止时与走出检测范围时提取波形进行分析 傳感器模块在人未进入范围时输出低电平；当人走进或走出检测范围时，才检测到有信号输入，输出高电平脉冲但是当人在检测范围内静止不动时则不产生电平变化，一直输出低电平3.2 信号处理方法及实验分析3.2.1 信号处理根据逻辑分析仪采集的波形信息，可以发现传感器的输出信号类似于机械按键摁下时发生的抖动，原因在于传感器的系统欠阻尼在信号的上升沿加入适当的延迟可以有效地避免这一影响3.2.2 实验分析将风扇安装好后，对其进行整机测试在室内环境下，夜晚8：00-9：00，室温为26℃条件，周围无其他热源条件下，在单人使用时，风扇可以较为准确地对人体进行跟踪，使用距离为2m3.2.3 节能效益分析以2014年武汉市气象统计数据为例进行分析，若家庭采用本作品取代现有风扇，在气温达到29摄氏度时，用户开始使用风扇，其日均使用时间为4小时，其中在7、8、9三月间温度达到32摄氏度时，用户整夜使用风扇因此本作品：全年日间节电量：W=42.3w×4h×89d×26.7%=4kw.h全年夜间节电量：W=（0.42-0.087）w×65d=21.645kw.h综上：若居民使用本作品代替现有普通风扇，年均节电量25.6kw·h左右。

如本作品批量生产，成本会进一步降低由于电风扇的需求量巨大，推广使用必将产生可观的节能效益4 结语在本设计中，主要目的是利用红外热释电传感器追踪人体，使风扇随人的移动而调整，正对人吹风，减少电扇空吹时能源浪费；其次还利用超声波传感器与温度传感器控制风扇转速，从而使风扇更为节能作品综合运用了智能控制、传感器、机电一体化等技术，通过武汉产品质量监督检验所对本作品进行的能耗及噪声检测，结果显示其功耗、风量、噪声等性能参数良好，达到了节能降噪的目的通过市场调研，市民对本作品期望值较高，存在购买意向作为一款家用型风扇，其能够在提升用户体验的同时节约电能，具有良好的应用前景和经济效益本设计虽实现了预期功能，但仍存在诸多问题，需进一步解决和完善Reference[1]吴华春，吕翔亘，杨一帆，等.基于 CFD 新型多层锯齿边缘扇叶优化[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程），2015，（6）：706-70.[2]刘云武.基于红外热释电传感器网络的动态定位技术研究[D].中北大学，2014.[3]Cucchiara R，Grana C，Piccard M，et al. Improving shadow suppression in moving object detection with HSV color informationProceedings of IEEE Intelligent Transportation System Conference（ITSC 2001）， 2001.   -全文完-。