王鵬云 李麗 劉濤 邵淑娜 李文永

摘 ? 要：基于目前傳統(tǒng)風(fēng)扇存在的安全隱患以及高能耗低效率的問題與目前無葉風(fēng)扇市場仍存在手動調(diào)節(jié)風(fēng)速、無法智能判斷風(fēng)速并追蹤人物軌跡的問題，參照科恩達效應(yīng)的基本原理，設(shè)計了一款以STM32為控制核心的無葉追蹤型風(fēng)扇。采用翼型結(jié)構(gòu)為該無葉風(fēng)扇的基礎(chǔ)架構(gòu)，并利用追蹤模塊與遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)自動追蹤人物軌跡與精準(zhǔn)定位和風(fēng)速調(diào)節(jié)等一系列功能，比傳統(tǒng)風(fēng)扇更加智能和高效。

關(guān)鍵詞：科恩達效應(yīng) ?翼型結(jié)構(gòu) ?紅外感應(yīng) ?智能定向

中圖分類號：TU83 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）09（b）-0084-02

伴隨生活條件的逐步提高，風(fēng)扇成為人們夏日解暑的優(yōu)選，其功能、價格以及在安全和健康方面的問題是人們選擇時的必要條件。近年來人工智能AI技術(shù)逐漸興盛，針對當(dāng)代風(fēng)扇的單一功能我們設(shè)計了一款人工智能無葉式風(fēng)扇，即以科恩達效應(yīng)，翼型結(jié)構(gòu)和智能算法為基礎(chǔ)的智能無葉風(fēng)扇。與傳統(tǒng)無葉風(fēng)扇相比，該產(chǎn)品利用各傳感模塊并用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行人物軌跡定位與預(yù)測，退火算法解決風(fēng)速調(diào)節(jié)問題，通過歷史風(fēng)速，障礙判斷，工作時間，室內(nèi)溫度等條件判斷與條件適應(yīng)的風(fēng)速，本產(chǎn)品完全適合當(dāng)代智能家居的選擇。

1 ?系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)介紹

該產(chǎn)品以STM32作為核心，搭配LM393紅外傳感器、超聲波定位器、DHT11溫濕度傳感器、WIFI無線傳輸模塊、觸摸式液晶顯示屏、翼型結(jié)構(gòu)外殼、微型電機和空氣增壓器，通過紅外模塊與紅外遙控器協(xié)同并通過WIFI無線傳輸模塊與手機APP聯(lián)系，以實現(xiàn)吹風(fēng)系統(tǒng)對風(fēng)速的調(diào)節(jié)、方向的調(diào)節(jié)、溫濕度數(shù)據(jù)的顯示和對人身體狀況的數(shù)據(jù)分析。

1.1 風(fēng)速倍數(shù)放大

參照科恩達效應(yīng)的基本原理，我們選用了無刷式馬達放于基座中。無刷式馬達可以以30L/s的吸入速度吸入空氣并送入基座上方的空氣增壓器中增大氣流流速，在增壓的基礎(chǔ)上放大流速效果。被增速的氣流將從環(huán)狀翼型出風(fēng)口的窄縫處流出。獨特的環(huán)狀翼型結(jié)構(gòu)如機翼一般利用了科恩達效應(yīng)（流體有離開本來的流動方向，改為隨著凸出的物體表面流動的傾向）使流出的空氣帶動環(huán)狀出風(fēng)口后方的空氣一起沿其內(nèi)壁流動，由于空氣與內(nèi)壁之間的摩擦使空氣在流動過程中受到阻力產(chǎn)生了負(fù)壓效應(yīng)，在壓力作用下大量的空氣從四周經(jīng)環(huán)狀出風(fēng)口內(nèi)側(cè)流過實現(xiàn)了風(fēng)速倍數(shù)放大的目的（見圖2）。

1.2 關(guān)于產(chǎn)品的硬件選擇

（1）LM393紅外傳感器。

為實現(xiàn)自動追蹤人物軌跡與精準(zhǔn)定位的功能我們選取了LM393紅外傳感器。因為在我們生存的世界中任何生物都是有溫度的，凡是有溫度的物體自身就會輻射出紅外線。人類的身體也可以輻射出紅外線，其波長大約在10000nm上下。依據(jù)人體輻射出的固定波長，只要使用針對此波長的紅外探測器，就可以探測出專屬于人類的紅外線從而剔除了其他生物的干擾光波，以此達到探測人類活動的目的。同時LM393的紅外傳感器對比于其他傳感器來說其工作溫度范圍較廣，損耗的電流比較小。

（2）DHT11溫濕度傳感器。

為實現(xiàn)對風(fēng)速的實時調(diào)節(jié)，我們加入了可對產(chǎn)品周圍環(huán)境溫度和濕度精準(zhǔn)測量的DHT11溫濕度傳感器。DHT11溫濕度傳感器有已校準(zhǔn)的數(shù)字信號輸出，采用的數(shù)字模塊采集技術(shù)和溫濕度傳感技術(shù)，有極高的可靠性和穩(wěn)定性。該傳感器響應(yīng)速度快、抗干擾能力強、有極高的性價比優(yōu)勢，而且體積小、功耗低、信號傳輸距離相對較遠，因此在選擇溫濕度傳感器上成為了最好的選擇。

（3）STM32單片機。

作為該產(chǎn)品的控制核心，選用STM 32單片機作為處理器。STM32的外設(shè)也比較豐富，有很多個定時器，和強大性能的PWM，并且它的ADC精度很高甚至可以高達12位，特別是DMA控制器，將CPU從繁忙的數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)中解脫出來。此外附帶FMSC的內(nèi)存接口，外部的接口也是相當(dāng)多的，比較先進的還具備連接攝像頭的接口和鏈接網(wǎng)絡(luò)的接口等。STM32 MCU的功耗低、需求電壓低，同時，它的集成度很高也很容易開發(fā)。

（4）無刷式馬達。

無刷式電機去除了電刷以后，運行時不會因旋轉(zhuǎn)而產(chǎn)生電火花，電火花對遙控?zé)o線電是有干擾的，沒了電刷，這份干擾會被極大地減小。同時沒有電刷的存在，運轉(zhuǎn)時的摩擦力被最大化降低，對軸承的磨損減小，運行起來相對比較流暢，很大程度地降低噪音，達到了我們設(shè)計產(chǎn)品時靜音的目的。

1.3 AI人物軌跡追蹤與定位及算法

實現(xiàn)AI智能化，解決市場上的風(fēng)扇在控制和調(diào)節(jié)上的不足，我們借遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型做出一套智能化的預(yù)測調(diào)節(jié)和控制系統(tǒng)。AI是對人的智能的研究，并且對其進行模擬和延伸的一門技術(shù)。AI結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過感知系統(tǒng)對外界的輸入信息進行標(biāo)記和分類處理，一方面實現(xiàn)不同溫濕度環(huán)境下對風(fēng)的速度大小和方向的自我調(diào)節(jié)處理;另一方面由深度學(xué)習(xí)完成對人的身體、職業(yè)、年齡等狀況信息的學(xué)習(xí)及經(jīng)驗處理，做到不同用戶輸入不同的自身和環(huán)境信息時可以構(gòu)建出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型并由Cook距離圖生成不同的針對性吹風(fēng)方案。系統(tǒng)的程序運行圖如圖 3。

2 ?關(guān)于該產(chǎn)品的特性、功能及創(chuàng)新點

為響應(yīng)未來社會在節(jié)能和智能方面的發(fā)展需求，我們改變了傳統(tǒng)風(fēng)扇用旋轉(zhuǎn)葉片送風(fēng)和手動操作的方式，設(shè)計了渦輪增壓器制風(fēng)，無扇葉式出風(fēng)口和手機、遙控器、觸摸式液晶屏結(jié)合的多模式操控的產(chǎn)品。其主要功能有。

（1）無扇葉，易清洗、安全性高且無噪音。

（2）采用翼型結(jié)構(gòu)為該無葉風(fēng)扇的基礎(chǔ)架構(gòu)，并利用追蹤模塊與遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)自動追蹤人物軌跡與精準(zhǔn)定位和風(fēng)速調(diào)節(jié)。

（3）“固定風(fēng)速”，即在有效距離內(nèi)，人感受的風(fēng)速大小由產(chǎn)品自動調(diào)節(jié)不隨人與風(fēng)扇的距離改變。

（4）結(jié)合科恩達效應(yīng)和翼型結(jié)構(gòu)采用空氣倍增技術(shù)擴大15倍風(fēng)速（見圖2）。

（5）通過AI深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合用戶手動輸入的年齡、職業(yè)、身體狀況等信息進行方案設(shè)計針對性吹風(fēng)。

（6）采用WiFi數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖謾CAPP、紅外線信號傳輸?shù)募t外遙控器、智能觸摸式的液晶屏幕實現(xiàn)多端控制。

參考文獻

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