!!Identification and Model-based Compensation

Identification and Model-based Compensation of Striebeck Friction1

L?rinc Márton

Dept. of Electrical Engineering

Sapientia Hungarian University of Transylvania

Trandafirilor 61, 540053 Piata, Romania

martonl@ms.sapientia.ro

Béla Lantos

Dept. of Control Engineering and Information Technology

Budapest University of Technology and Economics

Magyar tudósok krt. 2, H-1117 Budapest, Hungary

lantos@iit.bme.hu

Abstract: The paper deals with the measurement, identification and compensation of low velocity friction in positioning systems. The introduced algorithms are based on a linearized friction model, which can easily be introduced in tracking control algorithms. The developed friction measurement and compensation methods can be implemented in simple industrial controller architectures, such as microcontrollers. Experimental measurements are provided to show the performances of the proposed control algorithm. Keywords: tracking control, friction modelling and identification, friction compensation

1 Introduction

Many industrial applications require precise positioning of a mechanical system, namely moving an object in a given position in space with a given orientation. Some common applications are material manipulation with industrial robots or cranes, positioning in Hard Disk Drives or optical drives. Other applications

1The research results from this paper originally were presented in the [10] and [11] conference papers.

require a controlled motion in space along a predefined path, for example welding, spray painting with robots (trajectory tracking).

These tasks are commonly solved with feedback control. The aim of the control algorithm is to calculate the command signal for electric motors or other type of actuators which drive the mechanical system in order to obtain zero or acceptably small difference between the real and desired position.

Nowadays many types of high resolution position sensors and precise, fast actuators are available at relatively low cost. With these devices very high precision position control tasks became achievable for industrial applications. However in many practical applications it was observed that the high precision position tracking control performances are severely influenced by friction in a negative sense. This is why the search for new friction modelling and identification techniques became a popular research trend.

Friction is a nonlinear phenomenon which is universally present in the motion of bodies in contact. In servo controlled machines friction has an impact in all regimes of operation. In high precision positioning systems it is inevitable to know the value of the friction force to assure good control characteristics and to avoid some undesired effects such as limit cycle and steady state error, tracking lags. The nonlinear and dynamic behavior of friction is accentuated near zero velocities. Many practical applications require precise motion control in low velocity regime. As examples can be mentioned the space telescopes that should track the motion of a star [1] and positioning applications, when the start point and the end point are near to each other.

Accordingly, in high precision position control systems the friction force should be taken into consideration at the formulation of the control law. To describe the friction phenomena, in [2] nonlinear models were proposed that can explain the nonlinear behavior of friction at low velocities. Form theoretical point of view an important result was formulated in [3], in which it was shown that the dynamics of a single input mechanical system with Coulomb friction has a well defined, absolutely continuous solution (Carathedory solution). To measure the frictional parameters, friction identification and measurement methods were also discussed in many studies. In [4] a time domain identification method is proposed for static friction models which are not necessarily linear in parameters. The method needs no information of acceleration and mass, the only assumption is that the initial and final velocity during the identification must be identical. Neural network based identification methods are also popular to capture the frictional behavior. In [5] Support Vector Machines were proposed for friction modelling and identification. The advantage of this approach is that it can identify nonlinearities from sparse training data. Genetic algorithm based identification for the Striebeck friction parameters was described in [8]. Frequency domain identification methods were also proposed to identify friction. The study [9] presents a frequency domain identification method for simultaneous identification of velocity and position

dependent friction. The compensation of the frictional effects in positioning systems is also discussed in many papers. In the paper [6] a nonlinear observer is developed to compensate the Coulomb friction. In the works of Laura et al. the extended Kalman filter technique is proposed for friction estimation [7].

In this paper a model based compensation method is presented. The rest of the paper is organised as follows: Section 2 is divided in three subsections. The first subsection presents the friction model, which is used in the control algorithm. Afterward, the second subsection presents a parameter identification for the introduced model. The third subsection in Section 2 presents the proposed tracking control algorithm. In Section 3 experimental measurements are given. The final Section sums up the conclusions of this study.

2 Friction Modelling, Identification and

Compensation

2.1 Friction Modelling near Striebeck Velocities

Many models were developed to explain the friction phenomenon. These models are based on experimental results rather than analytical deductions and generally describe the friction force (F f) in function of velocity (v).

The classical static + kinetic + viscous friction model is the most commonly used in engineering. This model has three components: the constant Coulomb friction term ()(v

F C), which depends only on the sign of velocity, the viscous

sign

component (v

F V), which is proportional with the velocity and the static term (S F), which represents the force necessary to initiate motion from rest and in most of the cases its value is grater than the Coulomb friction: (see Figure 1.)

Figure 1

Static+kinetic+ viscous and Striebeck friction

??

???=?=≠+=?+0,0,0,)(v F v F v v F v sign F F S S V C f (1) The servo-controlled machines are generally lubricated with oil or grace

(hydrodynamic lubrication). Tribological experiments showed that in the case of

lubricated contacts the simple static +kinetic + viscous model cannot explain some

phenomena in low velocity regime, such as the Striebeck effect . This friction

phenomenon arises from the use of fluid lubrication and gives rise to decreasing

friction with increasing velocities.

Figure 2

Striebeck Friction Regimes

To describe this low velocity friction phenomenon, four regimes of lubrications

can be distinguished (see Figure 2). Static Friction: (I.) the junctions deform

elastically and there is no excursion until the control force does not reach the level

of static friction force. Boundary Lubrication: (II.) this is also solid to solid

contact, the lubrication film is not yet built. The velocity is not adequate to build a

solid film between the surfaces. A sliding of friction force occurs in this domain of

low velocities. The friction force decreases with increasing velocity but generally

is assumed that friction in boundary lubrication is higher than for fluid lubrication

(regimes three and four). Partial Fluid Lubrication: (III.) the lubricant is drawn

into the contact area through motion, either by sliding or rolling. The greater the

viscosity or motion velocity, the thicker the fluid film will be. Until the fluid film

is not thicker than the height of aspirates in the contact regime, some solid-to-solid

contacts will also influence the motion. Full Fluid Lubrication: (IV.) When the

lubricant film is sufficiently thick, separation is complete and the load is fully

supported by fluids. The viscous term dominates the friction phenomenon, the

solid-to-solid contact is eliminated and the friction is 'well behaved'. The value of

the friction force can be considered as proportional with the velocity.

From these domains results a highly nonlinear behavior of the friction force. Near

zero velocities the friction force decreases in function of velocity and at higher

velocities the viscous term will be dominant and the friction force increases with

velocity. Moreover it also depends on the sign of velocity with an abrupt change

when the velocity pass through zero.

For the moment no predictive model of the Striebeck effect is available. Several

empirical models were introduced to explain the Striebeck phenomena, such as the

Tustin model [2]:

v F v sign e F F F F V v v C S C f S +?+=?)())((/|| (2)

The model introduced in this paper is based on Tutin friction model and on its

development, the following aspects were taken into consideration:

-

allows different parameter sets for positive and negative velocity regime -

easily identifiable parameters -

the model clearly separates the high and low velocity regimes - can easily be implemented and introduced in real time control algorithms

For the simplicity, only the positive velocity domain is considered, but same study

can be made for the negative velocities. Assume that the mechanical system

moves in 0 … v max velocity domain.

Consider a linear approximation for the exponential curve represented by two

lines: d 1+ which cross through the (0,F f (0)) point and it is tangent to curve and d 2+

which passes through the (v max , F f (v max ) point and tangential to curve. (see Figure

3.) These two lines meet each other at the v sw velocity. In the domain 0 … v sw the

d 1+ can b

e used for the linearization o

f the curve and d 2+ is used in the domain v sw

… v max . The maximum approximation error occurs at the velocity v sw for both

linearizations.

If the positive part of the friction model (2) is considered (v>0), the obtained

equations for the d 1+ and d 2+, using Taylor expansion, are:

v v F F F F v v v F F v F d s C S V S v f S f L )/)(()

()(:011??+=??+==++ (3)

)

()/)(()()()

()()(:max /max max max 22max max v v e v F F F v F v v v v F v F v F d S v v s C S V f v v f f f L ???+=???+=?=++ (4)

Figure 3

Linearization of Striebeck friction

Thus the linearization of the exponential friction model with bounded error can be

described by two lines in the 0 … v max velocity domain:

+++≤≤+=++sw f L v v if v b a v F d 0,)(:1111 (5) max 2222,)(:v v v if v b a v F d sw f L ≤≤+=+++++ (6)

with:

)

1)(/)(()/)(()(/max 1221max max S S

s C S V v v s C S V f S sw e v F F F e v F F F v F F b b a a v ??++++++?????++?=??= (7) Same study can be made for negative velocities. Based on linearization, the

friction can be modelled as follows:

???????≤≤+≤≤+≤≤+≤≤+=?

?????+++

+++sw v sw v sw sw f v v v if v b a v v if v b a v v v if v b a v v if v b a v F max 2211max 2211,0,,0,)( (8) It can be seen that the model is linearly parameterized and it can be implemented

with low computational cost.

2.2 Friction Measurement and Parameter Identification

2.2.1 Friction Measurement

For the friction force measurements it is assumed that the load is driven by a servo

motor and the torque developed by the motor is proportional with the command

signal. The friction force can appear inside the motor, in the gearbox between the

load and the motor and at the load side. The friction to identify is the sum of all

these friction forces. As it was presented in the previous subsection, the

relationship between the friction behavior F f and the velocity v is a mapping F f =

F f (v). The identification task in this is to obtain the parameters of the model (8)

from a finite number (N ) available measurements (v i , F fmi ), i=1..N , where F fmi = F fi

+ d i . The term d i is the measurement error on the i 'th measurement data.

The method is presented for positive velocity regime.

The dynamics of the positioning system reads as:

)(v F u v

m v x f ?==&& (9) with m mass of the load and u is the control input force, x denotes the position.

It can be seen that if the velocity is kept constant, the friction force is proportional

with control signal u , F f (v) = u . Hence if the positioning system is stabilized to

different angular velocities v i , the value of the friction force will be proportional

with the command signal.

The method needs high precision velocity control. It is known that the linear PI

control algorithm assures only poor transient performances for velocity tracking

but guarantees precise final tracking accuracy, if the reference velocity is kept

constant. It suggests that for parameter identification it is enough to use standard

PI algorithm for velocity control: ))(/1)((dt v v T v v K u ref i ref P ∫

?+?=. The well

tuned PI controller guarantees precise velocity control.

The measurement algorithm can be summarized as follows: (see Figure 4.)

- Stabilize the velocity to v refi

- Wait a time period T1 to get rid of transients.

- After the transients, calculate the average of the speed (v) and the control signal

(u) over a time period T2 to get rid of measurement noise.

- Save the measurement data (v i , u i ).

- Repeat the sequence for the next velocity v refi+1

Figure 4

Velocity control for friction measurement Note that during the data collection the closed loop velocity control algorithm remains active.

For precise velocity stabilization, precise velocity measurements are needed. Denote the encoder resolution with N E . This value is generally given in Pulses Per Turn (PPT ). The velocity can be measured with the encoder by counting the encoder pulse over a period of time T (pulse counting method ). The velocity measurement accuracy is: sec]/[/2rad T N v E C π=Δ. However at low velocities higher accuracy can be obtained using the pulse timing method: count the number of pulses of a high frequency external timer over a single encoder pulse. In this case the accuracy of this measurement method is sec]/[2/2rad f Nv v T π=Δ where f is the frequency of the timer. For the better accuracy at low speed regime the pulse timing method and at the high speed regime the pulse counting method should be used. The optimal switching between the methods is at the speed sec]/[ //2rad T f N v E TC π=, where C T v v Δ=Δ. By combining these two methods the velocity can be measured using standard industrial encoders (N E ≤ 5000 PPT ) with high accuracy even at low speed regime.

2.2.2 The Parameters of the Lines

The first line (d 1+), given by (5), characterizes the friction phenomena at low velocities, where the friction force has a downward behavior in function of velocity. At high speeds the friction increases almost linearly with the velocity, the second line (d 2+), given by (6), should be fitted on this part of the Striebeck curve. Hence, let us consider two subgroup of measurement data: the first N 1 measurements at the decreasing part of the curve, and the final N 2 measurements where the friction force increases with velocity.

The parameters of d 1+ and d 2+ can be determined as a solution of the following optimization problems:

∑=+++?++1111211,))()((min N i i i fi b a b v a v F ∑=+++?++N N i i i fi b a b v a v F 222222,))()((min (10)

Applying standard optimization techniques such as the the Least Squares (LS) method, the friction parameters can easily be calculated.

2.3 Position Tracking Combined with Friction Compensation The tracking control problem for the system (9) can be formulated as follows: given a reference position trajectory x d =x d (t), a twice differentiable function of time, determine the command signal u which guarantees, that x(t)-x d (t) →0, as t →∞.

In order to solve the tracking problem, define the following tracking error metric, which combines the time dependent position and velocity errors: (d v d x v v e x x e ?=?=,):

x v e e S λ+= (11) where λ>1 is a constant parameter.

Based on the plant model (9), the tracking error dynamics reads as:

v d f

e x m v F u S λ+??=&&&/))(( (12) Consider the control law as:

0 ),(?)(>+++??=S K v f

F S S K v e d x m u λ&& (13) Note that if we have 0)()(?≈?v F v F f

f yields 0=+S K S S &, the combined position and velocity error converges to zero.

Hence the tracking problem can be solved, if the control algorithm contains a precise friction compensator term, which can ‘cancel’ the effect of frictional force

on the system dynamics. )(?v F f

can be modelled according to the relation (8) where the model parameters can be obtained as it was described in subsection 2.2.

3 Experiemental Results

3.1 Experimental Setup

The experimental setup consists of a permanent magnet 24V DC servo motor with 38.2 [mNm/A] torque constant. The motor drives a metal disc with known inertia (J = 0.015 kgm2) through a 1:66 gear reduction (N=66). Friction is introduced via a metal surface, which is held against the disc (see Figure 5). The contact between the disc and the metal surface is lubricated with grease. The reaction torque generated by the friction component related to the motor side also can be written as a sum of three terms F f = F fR + F fG + F fL/N, where F fR denotes the friction component inside the motor, F fG denotes the friction component inside the gearhead, F fL is the friction component at the load side.

Metal surface

Metal disc

Gear-head

Motor

Encoder

Figure 5

The experimental setup and the control circuit

The friction measurement and control algorithm are implemented on a PIC18 type microcontroller with 40 MHz clock frequency. The used C compiler for the implementation of the control algorithms allows floating point representation. The microcontroller is connected to an IBM-PC computer through RS232 serial port. The PC is used only for data monitoring and off-line data processing.

The DC servo motor is driven by a H-bridge amplifier. The armature current is controlled by a high speed, analog current controller. The microcontroller is interfaced to the current servo amplifier through a 11 bit DAC. The command signal calculated by the control algorithm running on the controller represents the reference for the current controller. Hence the positioning system is controlled by a cascade control architecture.

The angular position and velocity of the mechanical system are measured using a 5000 PPT two channel rotational encoder. The encoder is interfaced through a signal conditioner circuit to microcontroller which also determines the direction of rotation. The impulses of the encoder are counted using the embedded 16 bit timers of the controller. The pulse counting method uses the Timer 0 block of the controller which has external clock input. The counting period is set to 5 msec. The pulse timing method is implemented using the Capture block of the controller, which generates an interrupt when positive signal edge appears on its external input. The high frequency timer, necessary for the measurement in pulse timing mode is derived from the microcontroller clock frequency. The switching between the two methods are implemented in the velocity and position measurement software module.

3.2 Measurement and Identification Results

To obtain the low velocity friction characteristics, the friction force was measured in 0 ... 0.5 [rad/sec] velocity domain (at the load side). The speed resolution was chosen 5 [mrad/sec]. Accordingly, totally N=100 measurements data were collected. A PI type control algorithm stabilizes the motor speed for each reference speed with K P=15 proportional gain and T i=0.24 [sec] integral time constant. The algorithm was implemented with 5 [msec] sampling period. When the reference speed value is changed, for T1=50 sampling period no data was collected in order to get rid of transients, and after that for T2=16 sampling period the average of the velocity values and control signal values were calculated to obtain one measurement point.

The measurements clearly capture the increasing and decreasing part of the Striebeck curve. (See Figure 6.) On the first 15 measurements at low velocities a line was fitted using LS method, which optimized the cost function (10), to obtain the parameters a1+ and b1+. On the last 50 measurements another line was fitted to obtain the a2+ and b2+ parameters, which characterize the high velocity regime. The v sw+ parameter was determined from the relation (7).

Figure 6

Friction measurement results and the fitted lines

Note that the friction was determined at the load side and the velocity is the velocity of the load. It can be seen (Figure 6) that the obtained model fits well the measurement data.

For the positive velocity regime, the following parameter values obtained during the identification are: a 1+ = 11.6 [mNm], b 1+ = -61.2 [mNmsec/rad]. a 2+ = 5.7 [mNm], b 2+ = 4 [mNmsec/rad], v sw+ = 0.085 [rad/sec]

3.3 Compensation Results

In order to test the proposed friction compensation method, the control law (13) was implemented on the microcontroller, with the following parameters: K S =1, λ=10. Because the motion is rotational, the mass m is replaced by the inertia of system (J ). The desired track contains has acceleration, constant speed, and deceleration regimes in both positive and negative velocity regimes.

Two experiments were carried out. In the first experiment, the friction

compensator term ()(?v F f

) was neglected from the control law. In the second experiment, the friction compensator term was introduced in the control law according to the model (8). The experimental results are presented in Figures 7 and 8. For the numerical evaluation, the following error sum is considered.

∑==N i i S S

N E 11, where N represents the number of measurements (N=1000).

Without friction compensation, we obtained E S =0.3558. With friction compensation we obtained E S =0.0656. Accordingly, the proposed friction compensation method clearly outperforms the classical linear control algorithms, in which the friction is not taken into consideration.

Conclusions

A friction identification and comepensation method was proposed for mechatronic systems, which operates at low velocity regimes near Striebeck velocities. The introduced control algorithm is developed for position tracking tasks and it is based on a linearized friction model, which can easily be implemented on simple industrial controller and its parameters can be identified with standard LS techniques. Experimental measurements shows the proposed tracking control algorithm, modified with a friction compensator term guarantees more precise trajectory tracking than classical control algorithms.

Figure 7

Tracking without friction compensation

Figure 8

Tracking with friction compensation

Acknowledgement

The research was supported by the Hungarian National Research Program under grant No. OTKA T 042634. The first author research was also supported by Institute for Research Programmes from Sapientia Hungarian University of Transylvania.

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远程家庭监控系统

目录 目录 (1) 一. 概述： (2) 二.用户需求： (2) 三.家庭监控网络系统： (3) 1.解决方案： (3) 家庭内部监控 (3) 远程实时监控查看 (4) 2.系统示意图： (5) 3.产品介绍 (5) 家庭监控端： (5) 中维云视通平台： (8) 远程访问端： (9) 4.系统特点： (10) 部署灵活、建设低廉： (10) 操作方便、扩展性强： (10) 产品成熟度高、高效优质服务 (10) 5.推荐配置： (11)

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消防报警远程监控系统方案

消防报警联网监控系统 技 术 方 案 重庆领略科技有限公司 第一章系统概述 (4) 1.1前言 (4)

1.2需求分析 (4) 1.3建设目标 (5) 1.4指导思想 (6) 1.5设计目标 (6) 1.6设计原则 (7) 1.6.1系统性原则 (7) 1.6.2标准性原则 (7) 1.6.3先进性和实用性原则 (8) 1.6.4经济高效性原则 (8) 1.6.5开放性原则 (8) 1.6.6兼容性和延续性原则 (8) 1.6.7可扩展性和易维护性原则 (8) 1.6.8安全性和可靠性原则 (8) 1.7相关标准及规范 (9) 第二章技术解决方案 (10) 2.1系统简介 (10) 2.1.1信息采集系统 (11) 2.1.2计算机网络系统 (11) 2.1.3消防报警远程监控系统 (11) 2.2系统结构 (13) 2.2.1系统总体结构 (13) 2.2.2系统的功能逻辑结构 (14) 2.2.3系统的网络结构 (14) 2.2.4软件平台划分 (15) 2.2.5硬件平台划分 (16) 2.3系统设计思路 (17) 2.3.1高度应用集成和智能辅助决策的设计思想 (17) 2.3.2采用集成网络应用平台（INAP）的体系结构 (17) 2.3.3建立消防管理应用平台开发的层次模型 (19) 2.3.4针对不同的阶段优选应用开发工具 (21)

2.3.5设计用户界面设计原则 (21) 2.4软件平台方案 (23) 2.4.1系统组成 (23) 2.4.2软件架构 (24) 2.4.3监督控制层 (24) 2.4.4基础管理层 (25) 2.4.5数据层 (28) 2.4.6软件平台主要系统建设方案 (28) 2.5硬件平台方案 (43) 2.5.1.信息采集终端系统平台 (43) 2.5.2.信息监控处理平台 (43) 2.6系统工作原理 (44) 2.6.1消防报警智能收发终端的数据采集 (44) 2.6.2消防报警监控中心 (45) 2.6.3接警处理（原理图） (46) 第三章系统实施 (48) 3.1实施条件：（场地、环境、硬件、软件平台工具选择、系统功能、设计、 工程实施等） (48) 3.2 其他设备接口处理 (49) 3.3工程实施 (49) 3.3.1工程实施指导原则 (49) 3.3.2工程任务 (50) 第四章售后服务体系 (51) 4.1售后服务承诺书 (51) 第五章设备清单 (52) 第六章典型客户 (53)

脐带干细胞综述

脐带间充质干细胞的研究进展 间充质干细胞（mesenchymal stem cells,MSC S ）是来源于发育早期中胚层 的一类多能干细胞[1-5]，MSC S 由于它的自我更新和多项分化潜能，而具有巨大的 治疗价值 ,日益受到关注。MSC S 有以下特点：(1)多向分化潜能，在适当的诱导条件下可分化为肌细胞[2]、成骨细胞[3、4]、脂肪细胞、神经细胞[9]、肝细胞[6]、心肌细胞[10]和表皮细胞[11, 12]；(2)通过分泌可溶性因子和转分化促进创面愈合；(3) 免疫调控功能，骨髓源（bone marrow ）MSC S 表达MHC-I类分子，不表达MHC-II 类分子，不表达CD80、CD86、CD40等协同刺激分子，体外抑制混合淋巴细胞反应，体内诱导免疫耐受[11, 15]，在预防和治疗移植物抗宿主病、诱导器官移植免疫耐受等领域有较好的应用前景；(4)连续传代培养和冷冻保存后仍具有多向分化潜能，可作为理想的种子细胞用于组织工程和细胞替代治疗。1974年Friedenstein [16] 首先证明了骨髓中存在MSC S ，以后的研究证明MSC S 不仅存在于骨髓中，也存在 于其他一些组织与器官的间质中：如外周血[17]，脐血[5]，松质骨[1, 18]，脂肪组织[1]，滑膜[18]和脐带。在所有这些来源中，脐血(umbilical cord blood)和脐带(umbilical cord)是MSC S 最理想的来源，因为它们可以通过非侵入性手段容易获 得，并且病毒污染的风险低，还可冷冻保存后行自体移植。然而，脐血MSC的培养成功率不高[19, 23-24]，Shetty 的研究认为只有6%，而脐带MSC的培养成功率可 达100%[25]。另外从脐血中分离MSC S ，就浪费了其中的造血干/祖细胞(hematopoietic stem cells/hematopoietic progenitor cells,HSCs/HPCs) [26, 27]，因此，脐带MSC S (umbilical cord mesenchymal stem cells, UC-MSC S )就成 为重要来源。 一．概述 人脐带约40 g, 它的长度约60–65 cm, 足月脐带的平均直径约1.5 cm[28, 29]。脐带被覆着鳞状上皮，叫脐带上皮，是单层或复层结构，这层上皮由羊膜延续过来[30, 31]。脐带的内部是两根动脉和一根静脉，血管之间是粘液样的结缔组织，叫做沃顿胶质，充当血管外膜的功能。脐带中无毛细血管和淋巴系统。沃顿胶质的网状系统是糖蛋白微纤维和胶原纤维。沃顿胶质中最多的葡萄糖胺聚糖是透明质酸，它是包绕在成纤维样细胞和胶原纤维周围的并维持脐带形状的水合凝胶，使脐带免受挤压。沃顿胶质的基质细胞是成纤维样细胞[32]，这种中间丝蛋白表达于间充质来源的细胞如成纤维细胞的，而不表达于平滑肌细胞。共表达波形蛋白和索蛋白提示这些细胞本质上肌纤维母细胞。 脐带基质细胞也是一种具有多能干细胞特点的细胞，具有多项分化潜能，其 形态和生物学特点与骨髓源性MSC S 相似[5, 20, 21, 38, 46]，但脐带MSC S 更原始，是介 于成体干细胞和胚胎干细胞之间的一种干细胞，表达Oct-4, Sox-2和Nanog等多

智能远程报警系统设计

辽宁工学院 毕业设计（论文） 开题报告 题目智能远程安防报警系统设计 电子与信息工程学院（系）电子信息工程专业081 班 学生姓名张岩 学号080404027 指导教师关维国 开题日期：2012 年3月17日

开题报告 一、毕业设计（论文）题目的来源、理论、应用或实际意义 1、题目：智能远程安防报警系统设计 2、题目来源：生产实践 3、意义：随着居民生活水平的提高，各种家用电器也得到了广泛的使用，人们 在享受这些现代化设施所带来便利的同时，却也增加了火灾隐患和有害气体中毒 的危险。因此人们迫切需要一种智能型的多功能安防报警系统，使其能可靠的进行日常安全防范工作，及时发现各种警情并做出相应处理，以便将警情消灭在萌芽状态，保障居民生命和财产的安全。 二、题目主要内容及预期达到的目标 1、题目的主要内容 智能远程安防报警系统基于安防报警检测，GPRS/GSM 报警等单元实现盗情，火情等安防。以采用单片机系统为智能远程安防报警系统的控制核心，结合红外检测及气体检测技术，设计智能远程安防报警系统的硬件电路和系统软件。设计红外发射及接收电路、有害气体监测电路、语音报警电路等硬件功能电路。编制软件实现安防监测、自动电话拨号报警、事件记录及语音报警等功能。 实现系统要求： 1)交、直流两种供电方式，220V AC /12V DC；低功耗电路设计。 2)系统具备红外监测盗情及有害气体检测功能；安防监测准确、高稳定性、长寿命、 警情排除自动复位。 3) 盗情检测装置采用主动式红外收发，气体检测采用专用有害气体传感器。 4）报警拨号及短信数据采用GSM移动网络，采用GPRS模块，报警电话号可设置一个或多个。可升级实现多点监测。 5）感应气体：煤气、天然气、液化石油气。报警浓度：0.1 ～ 0.5% 6）系统具有自检功能和良好的人机对话功能。 2、总体分析 本智能远程安防报警系统主要由系统处理器单元、警情监测模块、GPRS模块、语音电路、键盘和显示模块、实时时钟模块、蜂鸣器、电源电路、以及应急按键电路等几部分组成。 （注）开题报告要点：1、毕业设计（论文）题目的来源，理论或实际应用意义。2、题目主要内容及预期达到的目标。 3、拟采用哪些方法及手段。 4、完成题目所需要的实验或实习条件。 5、完成题目的工作计划等。 （开题报告不够用时可另附同格式A4纸）

家庭远程监控系统设计方案

家庭远程监控系统设计方案 一、概述 家庭监控的网络化、智能化、高清化已经是安防行业自我追求的另一高度。由于家庭监控的智能化依赖于网络技术与高清技术的发展，网络低速曾经阻碍了家庭安防的发展。但4G 网络的到来，为监控行业打开了新的局面，也为家庭安防实现一个阶段性发展，必然也将推动家庭网络监控的全面覆盖。 各地虐童案例、非法入侵、入室盗窃等事故的频频发生，自身安全和家庭财产成为民众关心的社会话题。这些恶性事件提高了民众对安全的防范意识。在众多智能家居系统中，家庭监控已经成为其中的一员了。看孩子、看父母、防保姆、防小偷……家庭监控俨然成为了家庭安全保障的得力智能助手。网络技术的普及也让众多不懂监控技术的大众能够安装和使用监控设备。技术人员不必亲自到场解决各种问题，只需要在网络进行指导就行。通过安装一套远程视频监控系统，就可以解除您的后顾之忧。在上班或出差时，您可以随时通过电脑或手机查看家中即时的实时影像，及时与家人面对面地沟通，了解家庭情况。 家庭安防监控系统主要是通过远程安防监控器，实现对家庭智能化系统中各种与信息相关的通讯设备、家用电器和家庭保安装置等进行集中的或异地的控制和家庭事务管理，实现对家庭中重要设备进行远程信息查询、安防报警、远程监控等功能。 二、系统设计目标 在进行家庭监控系统设计时，根据用户的实际需求，从架构合理、安全可靠、产品主流、低成本、安装简便为出发点，注重用户体验并为用户提供先进、安全、高效的系统解决方案。 三、系统设计原则与依据 1、设计原则 本系统是以孩子、老人的安全和财产安全为主，本着美观大方的理念，在孩子的卧室、老人的卧室、主要活动场所（客厅、阳台）、门口等安装监控摄像机，摄像机的图像通过视频线缆传送到监控主机上，设置好路由器将视频图像通过ADSL传送出去。在此方案设计中，以下原则贯穿于设计工作中的全部过程： （1）可靠性原则 （2）实时准确的原则

智能家居报警系统设计

前言 以智能中控主机为核心，采纳国际领先的室内无线组网技术，实现门禁、空调、地暖、灯光、热水器、家庭影院、窗帘、各类报警器等家庭电子设备与操纵主机之间的通讯组网，用户能够通过手机、座机、遥控面板以及互联网通信终端等方式，一键搞定所有家电设备，随时了解家中的实时信息，远程完成对家里各项设备的操纵。只要手指轻轻一触，家里所有电器都能够通过用手机平板电脑或者遥控面板一键操控，轻松对家居中的灯光、电视、空调、窗帘、摄像头等进行实时查看与操纵，让你提早享受以后生活，一切变化尽在你的指尖！

1.总体设计方案 1.1 基于GSM安全系统简介 GSM安全系统是基于移动通信网络的监控报警技术，完全解决了一般防盗器、监控器无法解决的远程报警和易于破解的难题。利用通信加密技术，让用户的家居安全无忧，是继单向防盗器、双向防盗器后的新一代防盗产品。 GSM智能防盗器，是利用最新材料技术、最新信息技术、最新人工智能设计让防盗器具备智慧灵魂，使人与财产的安全保障突破时空限制。在性能上必须要在各种情况条件下的高可靠性，在功能上必须既要让用户有不可破解的最高安全等级，又要让用户操作方便，甚至系统为用户自动服务。 GSM网络智能防盗器符合全能的防盗技术特点： 及时通知：全球范围 最高安全：杜绝解码 操作方便：手动自动 有用功能：防盗防火 GSM防盗被喻为继第一代机械锁，第二代电子式防盗锁，第三代芯片式数码防盗器，第四代GPS防盗之后的第五代防盗器。本系统充分运用GSM移动通讯网络，结合数字通讯技术，实现对家居进行状态

监控、调度、防盗报警、防火报警等功能。GSM网络防盗要紧是突破了无距离的限制。无服务费、无月租、房屋遇到入侵，5秒钟通知到户主，户主能够第一时刻制止盗窃行为的发生，防止火灾蔓延。 1.2 基于GSM安全系统现状与进展趋势 都市规模迅速扩大，外来人口大量涌入，使本来就复杂的都市治理更加复杂。家庭被盗，住户被抢，常有发生。对此，公安部门虽作了大量投入，仍不尽人意。其缘故大体是： （1）有的家庭被盗，损失数目极少，公安部门没有用常规的方法立案侦察。 （2）有的住户尽管损失严峻，但法律意识浅薄，不能将当时的情况和线索作一个明确的表述，自然增加了破案难度。 （3）作案人诡计多端，狡猾、飘忽不定，没有固定的着落和去处。 （4）公安部门时时有专门多大案要案要办，使破案周期变长，破案率下降。 综上所述，GSM家庭防盗系统是一个尖端科技的安防产品，性能可靠操作简单，具有深远的进展意义。

脐带血造血干细胞库管理办法(试行)

脐带血造血干细胞库管理办法（试行） 第一章总则 第一条为合理利用我国脐带血造血干细胞资源，促进脐带血造血干细胞移植高新技术的发展，确保脐带血 造血干细胞应用的安全性和有效性，特制定本管理办法。 第二条脐带血造血干细胞库是指以人体造血干细胞移植为目的，具有采集、处理、保存和提供造血干细胞 的能力，并具有相当研究实力的特殊血站。 任何单位和个人不得以营利为目的进行脐带血采供活动。 第三条本办法所指脐带血为与孕妇和新生儿血容量和血循环无关的，由新生儿脐带扎断后的远端所采集的 胎盘血。 第四条对脐带血造血干细胞库实行全国统一规划，统一布局，统一标准，统一规范和统一管理制度。 第二章设置审批 第五条国务院卫生行政部门根据我国人口分布、卫生资源、临床造血干细胞移植需要等实际情况，制订我 国脐带血造血干细胞库设置的总体布局和发展规划。 第六条脐带血造血干细胞库的设置必须经国务院卫生行政部门批准。 第七条国务院卫生行政部门成立由有关方面专家组成的脐带血造血干细胞库专家委员会（以下简称专家委

员会），负责对脐带血造血干细胞库设置的申请、验收和考评提出论证意见。专家委员会负责制订脐带血 造血干细胞库建设、操作、运行等技术标准。 第八条脐带血造血干细胞库设置的申请者除符合国家规划和布局要求，具备设置一般血站基本条件之外， 还需具备下列条件： （一）具有基本的血液学研究基础和造血干细胞研究能力； （二）具有符合储存不低于1 万份脐带血的高清洁度的空间和冷冻设备的设计规划； （三）具有血细胞生物学、HLA 配型、相关病原体检测、遗传学和冷冻生物学、专供脐带血处理等符合GMP、 GLP 标准的实验室、资料保存室； （四）具有流式细胞仪、程控冷冻仪、PCR 仪和细胞冷冻及相关检测及计算机网络管理等仪器设备； （五）具有独立开展实验血液学、免疫学、造血细胞培养、检测、HLA 配型、病原体检测、冷冻生物学、 管理、质量控制和监测、仪器操作、资料保管和共享等方面的技术、管理和服务人员； （六）具有安全可靠的脐带血来源保证； （七）具备多渠道筹集建设资金运转经费的能力。 第九条设置脐带血造血干细胞库应向所在地省级卫生行政部门提交设置可行性研究报告，内容包括：

家庭视频监控系统

家庭视频监控系统 方案 西安东来科技发展有限公司 2014年6月

目录 一、概述 ..................................................................................... 错误！未定义书签。 1、系统的建设背景................................................................ 错误！未定义书签。 2、系统的总体功能设计........................................................ 错误！未定义书签。 二、设计规范和依据 ................................................................. 错误！未定义书签。 三、设计原则 ............................................................................. 错误！未定义书签。 四、系统的构成 ......................................................................... 错误！未定义书签。 1、系统结构............................................................................ 错误！未定义书签。 2、网络带宽的计算................................................................ 错误！未定义书签。 五、系统功能及特点 ................................................................. 错误！未定义书签。 1、主要功能：........................................................................ 错误！未定义书签。 2、技术特点：........................................................................ 错误！未定义书签。 六、设备参数 ............................................................................. 错误！未定义书签。 1、摄像机................................................................................ 错误！未定义书签。 2、网络硬盘录像机................................................................ 错误！未定义书签。 七、工程的培训及售后服务 ..................................................... 错误！未定义书签。 1、培训目的............................................................................ 错误！未定义书签。 2、培训内容及售后................................................................ 错误！未定义书签。 2

远程监控与防盗报警系统方案

远程监控与探测防盗报警系统方案 一、前言 监控与防盗报警系统采用摄像机和各种感应器给家庭提供全面防护，可以在家中无人的时候，自动监视所有的入侵行为。在发生情况时，电子防盗系统可以在现场发出警告。并且可以通过监控系统记录下所有的情 况，作为证据保存。 二、需求描述 ?通过手机APP可以轻松查看住宅周围和入户门的实时视频和历史录像。 1、在家可通过手机、平板、电脑在室内清楚的监控到室外的动静。 2、在外可通过手机或互联网监控到家里的情况。 ?通过手机APP可以实时接收已布防区域的异常信息； 只要有人企图从已经布防的地方进入时，声光报警器就会立刻报警； 三、设计目标 ?在室内安装硬盘录像机（用于存储监控录像），实现多路监控画面可保存，可回放，能够方便地选择显示模式。 ?在室内每层安装一套报警主机，可对各路报警信号进行处理，发现异常时声光报警器立刻发出声音和光。 ?住宅四周和入户门采用高清红外摄像机。 ?对重要出入口、窗户安装红外幕帘探测器；客厅、卧室和卫生间放置紧急按钮。?系统能够常年连续地稳定运行，保证监控报警系统的实时性和可靠性要求；?用户界面友好，易于操作和维护； ?系统具有良好的兼容性、扩充性和升级能力；

四、设计原则 1、可靠性 本着器材先进、可靠的原则，选择器材和设备，力求做到技术先进，安全可靠防范严密，做到万无一失。各配套设备的性能和技术要求应协调一致，所有的器材应符合国家标准和行业规范。 2、可操作性 系统设计应满足安全防范和安全管理的动态监控、实时报警的基本要求，并符合现场条件下运行可靠，同时又兼顾操作简便，维护方便。 3、扩充性 考虑节约资金的同时，并考虑建设和技术的发展，要有一定的灵活性和扩展能力，在相当长的时间内保持设备、系统具有一定的先进性。 4、经济性 在满足安全防范级别要求的前提下，确保系统稳定可靠、性能良好，并考虑系统先进性的同时，按需选择系统和设备，做到合理、实用，降低成本从而达到极高的性价比，降低安全管理的运营成本。

智能家居报警系统设计

前言 以智能中控主机为核心，采用国际领先的室内无线组网技术，实现门禁、空调、地暖、灯光、热水器、家庭影院、窗帘、各类报警器等家庭电子设备与控制主机之间的通讯组网，用户可以通过手机、座机、遥控面板以及互联网通信终端等方式，一键搞定所有家电设备，随时了解家中的实时信息，远程完成对家里各项设备的控制。只要手指轻轻一触，家里所有电器都可以通过用手机平板电脑或者遥控面板一键操控，轻松对家居中的灯光、电视、空调、窗帘、摄像头等进行实时查看与控制，让你提前享受未来生活，一切变化尽在你的指尖！

1.总体设计方案 1.1 基于GSM安全系统简介 GSM安全系统是基于移动通信网络的监控报警技术，彻底解决了普通防盗器、监控器无法解决的远程报警和易于破解的难题。利用通信加密技术，让用户的家居安全无忧，是继单向防盗器、双向防盗器后的新一代防盗产品。 GSM智能防盗器，是利用最新材料技术、最新信息技术、最新人工智能设计让防盗器具备智慧灵魂，使人与财产的安全保障突破时空限制。在性能上必须要在各种情况条件下的高可靠性，在功能上必须既要让用户有不可破解的最高安全等级，又要让用户操作方便，甚至系统为用户自动服务。 GSM网络智能防盗器符合全能的防盗技术特点： 及时通知：全球范围 最高安全：杜绝解码 操作方便：手动自动 实用功能：防盗防火 GSM防盗被喻为继第一代机械锁，第二代电子式防盗锁，第三代芯片式数码防盗器，第四代GPS防盗之后的第五代防盗器。本系统充分运用GSM移动通讯网络，结合数字通讯技术，实现对家居进行状态监控、调度、防盗报警、防火报警等功能。GSM网络防盗主要是突破了无距离的限制。无服务费、无月租、房屋遇到入侵，5秒钟通知到户主，户主可以第一时间制止盗窃行为的发生，防止火灾蔓延。 1.2 基于GSM安全系统现状与发展趋势 城市规模迅速扩大，外来人口大量涌入，使本来就复杂的城市管理更加复杂。家庭被盗，住户被抢，常有发生。对此，公安部门虽作了大量投入，仍不尽人意。其原因大体是： （1）有的家庭被盗，损失数目极少，公安部门没有用常规的方法立案侦察。 （2）有的住户虽然损失严重，但法律意识浅薄，不能将当时的情况和线索作一个明确的表述，自然增加了破案难度。 （3）作案人诡计多端，狡猾、飘忽不定，没有固定的着落和去处。 （4）公安部门时时有很多大案要案要办，使破案周期变长，破案率下降。 综上所述，GSM家庭防盗系统是一个尖端科技的安防产品，性能可靠操作简单，具

防盗报警系统方案

防盗报警系统方案 1.1设计说明 防盗报警系统主要由前端的门窗磁开关、双鉴探测器、紧急报警按钮等报警探测器、现场的报警信号接入模块、中心的控制主机键盘及多媒体工作站等设备构成。 本子系统主要用于防范重要房间（如财务室、领导办公室、贵重物品存放室等）、重要机房（如网络中心、数据中心、设备间）的入侵报警，在上述重要前端安装各种不同功能的报警探测装置，根据不同的需要设置门磁开关被动探测器、双鉴探测器、紧急报警按钮等，通过防盗报警主机的集中管理和操作控制，如布、撤防等，构成立体的安全防护体系。当系统确认报警信号后，自动发出报警信号，提示相关管理人员及时处理报警信息，并通过与电视监控子系统的联动等功能的实现，达到很高的安防水平。 采用报警信号与摄像机进行联动，构成点面结合的立体综合防护；系统能按时间、区域、部位任意设防或撤防，能实时显示报警部位和有关报警资料并记录，同时按约定启动相应的联动控制；系统具有防拆及防破坏功能，能够检测运行状态故障；系统与闭路电视监控系统联动，所有的控制集中在中心控制室管理，同时可以设置分控中心以便于区域管理。 防盗报警系统主要采用美国Honeywell公司（Vista系列）防盗报警产品,该系列防盗报警设备具有优良的品质及性能价格比。 防盗报警主机具有扩展功能，单台主机的防区数量为128（Vista－120）或250（Vista－250）个，为将来系统扩充预留了空间。 主要目标： ●通过在重要的室内设置各类探测器，构成了一套多层次全方位的安全防盗报警系统。只要有人非法闯入，即会触发报警信息。一方面，系统会自动把报警信号传送至控制中心，值班人员可通过报警键盘和电子地图的显示确定报警定位；而另一方面，也可以通过声光报警的形式提醒值班人员的注意。 ●控制中心报警控制器，可通过键盘进行编程，可设置布、撤防密码，可显示

远程智能报警器设计制作文档在线提供Word版

目录 摘要................................................ (Ⅲ) 引言 (1) 第一章：远程智能报警器的功能与方案 (2) 1.1 总体设计分析 (2) 1.2.1自动摘挂机 (2) 1.2.2数据存储模块 (2) 1.3 软件模块 (3) 1.3.1密码检测 (3) 1.3.2 电话报警 (3) 第二章总体设计 (5) 第三章硬件单元电路设计 (6) 3.1方案论证 (6) 3.1.1数据采集 (6) 3.1.2数据存储 (6) 3.1.3拨号芯片 (6) 3.2 信号检测电路 (6) 3.3 模拟摘挂机电路 (7) 3.4 双音调发生电路 (8) 3.5 电源电路 (8) 3.6行列式键盘 (9)

第四章软件设计单元 (12) 4.1键盘扫描程序的分析 (10)

4.2号码存储程序的分析 (12) 4.3显示程序的分析 (13) 4.4拨号程序的分析 (15) 4.5延时程序的分析 (16) 4.2软件系统的主模块设计 (18) 第五章产品的制作、安装与调试 (20) 5.1 产品的制作过程 (20) 5.1.1 硬件部分的制作 (20) 5.1.2软件部分 (20) 5.2 系统调试 (20) 第六章芯片简介 (22) 6.1字符液晶模块控制器介绍 (22) 6.2 拨号芯片的简介 (25) 6.2.1双音频编码 (25) 6.2.2 存储芯片AT24C02 (28) 总结 (30) 参考文献 (31) 致谢 (32) 附录1：PCB板（主板） (33) 附录2:元器件清单 (34) 附录3:主程序 (36)

卫生部办公厅关于印发《脐带血造血干细胞治疗技术管理规范(试行)

卫生部办公厅关于印发《脐带血造血干细胞治疗技术管理规 范(试行)》的通知 【法规类别】采供血机构和血液管理 【发文字号】卫办医政发[2009]189号 【失效依据】国家卫生计生委办公厅关于印发造血干细胞移植技术管理规范(2017年版)等15个“限制临床应用”医疗技术管理规范和质量控制指标的通知 【发布部门】卫生部(已撤销) 【发布日期】2009.11.13 【实施日期】2009.11.13 【时效性】失效 【效力级别】部门规范性文件 卫生部办公厅关于印发《脐带血造血干细胞治疗技术管理规范（试行）》的通知 （卫办医政发〔2009〕189号） 各省、自治区、直辖市卫生厅局，新疆生产建设兵团卫生局： 为贯彻落实《医疗技术临床应用管理办法》，做好脐带血造血干细胞治疗技术审核和临床应用管理，保障医疗质量和医疗安全，我部组织制定了《脐带血造血干细胞治疗技术管理规范（试行）》。现印发给你们，请遵照执行。 二〇〇九年十一月十三日

脐带血造血干细胞 治疗技术管理规范（试行） 为规范脐带血造血干细胞治疗技术的临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范为技术审核机构对医疗机构申请临床应用脐带血造血干细胞治疗技术进行技术审核的依据，是医疗机构及其医师开展脐带血造血干细胞治疗技术的最低要求。 本治疗技术管理规范适用于脐带血造血干细胞移植技术。 一、医疗机构基本要求 （一）开展脐带血造血干细胞治疗技术的医疗机构应当与其功能、任务相适应，有合法脐带血造血干细胞来源。 （二）三级综合医院、血液病医院或儿童医院，具有卫生行政部门核准登记的血液内科或儿科专业诊疗科目。 1.三级综合医院血液内科开展成人脐带血造血干细胞治疗技术的，还应当具备以下条件： （1）近3年内独立开展脐带血造血干细胞和（或）同种异基因造血干细胞移植15例以上。 （2）有4张床位以上的百级层流病房，配备病人呼叫系统、心电监护仪、电动吸引器、供氧设施。 （3）开展儿童脐带血造血干细胞治疗技术的，还应至少有1名具有副主任医师以上专业技术职务任职资格的儿科医师。 2.三级综合医院儿科开展儿童脐带血造血干细胞治疗技术的，还应当具备以下条件：

远程监控远程报警方案样本

远程监控+远程报警方案 采用”模拟摄像机+网络视频服务器+远程客户端”方式构建一个远程监控系统。本监控系统在本地不需要监控, 只需在客户端进行远程视频和报警监控; 前端设备由摄像机、云台、解码器、防护罩、支架、报警探测器、拾音器等组成, 负责视频信号、音频信号和报警信号的采集 1) 需求分析: a) 要求采用”模拟摄像机+网络视频服务器+远程客户端”方式构建一个远程监控系统。本监控系统在本地不需要监控, 只需在客户端进行远程视频和报警监控; b) 图像传输利用IP网络平台; c) 前端摄像机采用固定安装和带云台控制两种类型, 固定摄像机用于监控固定的监控区域; 带云台控制摄像机要求能够控制摄像机的转动和镜头的拉伸, 以便对现场进行全方位多角度的监看; d) 客户端能够随时访问任意前端的视频图像; e) 客户端能够进行本地录像, 能够设置、制定录像工作计划时间表。要求有多种录像检索方式; f) 客户端能够回放检索本地录像资料; g) 客户端能够控制前端摄像机云台; h) 客户端能够接收前端的报警信号, 同时能够进行报警录像;

i) 要求支持电子地图功能, 当前端报警探测器发生报警时, 客户端电子地图中能够显示报警点位置, 同时能够进行报警录像; j) 在客户端能够远程控制前端灯光照明、门禁等外部设备; k) 客户端能够和任意前端进行语音对讲。 2) 系统框图:

3) 系统组成和功能 该系统由前端设备、图像处理和传输设备、网络客户端三个部分组成。 前端设备由摄像机、云台、解码器、防护罩、支架、报警探测器、拾音器等组成, 负责视频信号、音频信号和报警信号的采集;

家庭远程智能控制系统

家庭远程智能控制系统 作者：power 来源：网络点击：803 日期：2007-09-02 前言遥控技术是通过一种手对被物体实施一定距离控制，常用的方式有无线电遥控、有线遥控、红外线遥控和超声波遥控等。无线电遥控须占用一定的无线电频率资源，造成电磁污染。有线遥控要专门布线，投入大、遥控距离短。而遥控距离也制约了红外线和超声波在远程控制上的发展。 随着我国信息产业的迅速发展，通信基础设施日臻完善，固定电话，移动电话用户总数接近两亿，这为电话远程控制提供良好的基础。基于电话网的远程控制，不需要占用无线电频率资料，不需要专门布线，具有较好的实时性和可靠性；可以充分各地联网的电话线路，实现跨省市，甚至跨国远程控制。 本文结合双音频解码技术、单片机的硬件和软件和语音技术等来实现远程智能控制。 第一章：系统设计要求及设计方案 1.1总体设计分析 电话远程家庭智能控制系统（以下简称控制系统）的功能以确定设计具体要求如下： （1）控制系统能通过电话终端通信设备对异地电器实现智能控制。 （2）控制系统可以实现自动模拟摘机，以实现双方通信。 （3）控制系统主人的身份校验、在线密码修改及存储。 （4）控制系统有语音提示，以方便主人操作。 1.2总体方案 为实现控制系统的功能，完成设计要求，采用模块化结构，设计电话远程家庭智能控制系统主要由单片机主控部分、双音频解码部分、电话接口电路和语音提示部分组成。 单片机主控部分主要完成信息处理和记录、控制调度其它部分正常工作、如电器的控制、密码校对和修改等工作。 双音多频解码部分对用户从远端发送来的DTMF（双音多频）信号进行解码，解码后的信号送给单片机进行处理。 电话接口电路主要完成振铃信号检测、模拟摘挂机、语音发送等。 语音提示部分发出语音提示信号，以实现人机互交式操作界面。 电话远程家庭智能控制系统构成方框图如图1-1所示 图1-1 电话远程家庭智能控制系统组成方框图 本装置并联于电话机的两端，不会影响到电话机的正常使用。用户通过异地的电话机拨通本装置所连接外线的电话号码，通过市局交换机向电话机发出振铃信号。本装置如果检测到振铃五次，即五次响铃后无人接，自动摘机，进入密码检测，输入正确后选择被控制电器，然后输入开或关进行遥控电器，完成后返回。 第二章系统设计可行性分析 2.1 总体设计分析 根据电话远程智能遥控系统的具体设计要求： ⑴通过电话网对异地的电器实现控制（开/关）； ⑵控制器可以实现自动模拟摘挂机； ⑶控制器设置密码校验；

防盗报警系统在国内外的发展

防盗报警系统在国内外的发展 从上世纪初，报警系统就已经在北美稍具雏形。在北美，报警呼救箱放置在街头巷尾，在呼救时发出声响提示，以寻求附近警察的帮助；同时，这种呼救箱直接连接到附近的警局，使得稍远一些的警察也能够收到呼救信息。随后，由于通信技术的发展，提供远程通信服务的电报公司加入到这个行业中，从而使得报警信息可以通达到更远的地方；不过，这种电报方式毕竟难以普及，所以稍后出现的电话理所当然地成为报警通讯的主要手段。而此后自动拨号系统的出现以及电话普及到千家万户，更使得通过电话线报警的方式得到了前所未有的发展。 从以上过程来看，报警行业的发展是以工业技术发展为基础的，只有具备良好的通信手段，才能够把各地的报警信息汇聚到相应的权威部门，然后由权威部门负责分配有限的警力来帮助到所有的社会个体。 国外智能监控防盗技术发展已处于一个较高水平阶段，从具有代表性的北美发展过程，可以清楚的看出世界智能监控防盗技术的发展概况。其具有以下特点，值得我们借鉴。 目前，对北美的安防产业来说，最成功的经营模式就是联网报警服务模式，联网报警将整个北美的安防产业从横向到纵向进行整合串并，形成了一个集中许多高科技手段和产业化管理水准的一体化综合

性产业。比如世界排名第一，北美最大的安防跨国公司--美国棋诺亚公司，它在世纪年代开始搞简单的防盗报警，其当时的业务范围和技术水平跟中国现在很多安防企业是相当的。到70年代，它对其产业的整体发展方向做了很大的调整，变为联网报警服务商，建立了首家网管中心，尤其是在年代引用了大量的网管技术、系统集成技术和电子技术，现己成为十分先进的联网报警服务平台，它在美国、加拿大、英国、香港、台湾等多个国家和地区都有分公司，北美的客户数已超过600万，2003年防盗报警收入总产值达105亿美元。

(消防培训)GUAL远程监控消防联动智能火灾报警控制系统终端

GU3/AL远程监控消防联动智能火灾报警控制系统终端 系统综述： GU3系列防火漏电报警系统终端有两类：标准型GU3/A和增强型GU3/AL。 GU3/A系列用途比较广泛，适用于所有三相四线制式用电环境的电气故障监控和报警通信，功能上本身只配备了漏电火灾预警功能。 GU3/AL系列是在GU3/A基础上进一步升级全功能保护产品，设计上它预留多个外围接口为用户提供多种选择，可以扩展过电流保护、过压欠压保护远程控制和消防联动功能等，以适应多种高要求的用户。 新型防火漏电电流动作报警系统引进德国技术，在功能上采用了CAN总线技术，具有丰富的软硬件接口，与上位PC机组网监控可达到足不出户而知道用户用电情况。还可与监控中心组网，准确的显示故障发生的时间和地点，及时排除故障，保证用电的安全性、可靠性。并能将故障报警记录储存便于查询，而且本机带有液晶显示模块，可现场对本机功能升级和查看实时用电情况和历史故障记录。该系统采用集散控制方案，一台微型计算机可以监控多台系统终端；一台数据集中控制器可以监控512台系统终端；现场监控终端能够独立工作，可以通过系统终端现场查看用电的各项参数，也可以通过监控主机随时了解各监控点的用电情况。 可外接消防烟感及消防中心信号，与消防联动，一旦发现险情，可以立即发出指令切断线路，可远程切断非消防用电设备，防止电气火灾的发生。在电气线路出现漏电、过载、缺相等故障形成火灾之前可迅速、自动切断负载线路电源，并发出声光报警。如果某些特定场合不允许切断电源，可依照需要自行设定，真正可以做到防患于未燃。

新型防火漏电电流动作报警系统容量大，抗干扰能力强，自检系统齐全，功能扩展方便。完全符合《高规》、《建规》，国家标准GB14287-2005(包括三个分型)等国家规范,全面防止火灾发生。 系统特点： 1、故障隐患一旦发现未雨绸缪事先预警：超前主动防护模式，并能迅速及时切断电源，不象普通空开漏开那样被动保护事后“诸葛亮”。 2、系统网络“巡警”一样24小时监控配电回路：漏电电流、三相电流、三相电压实时测量显示，用电状况一目了然成竹在胸。 3、设置参数易如反掌，而且免除用电变化更换电气的浪费和麻烦。保护等级可以自定义，保护参数智能整定，可以实现在线编程，产品升级非常方便。 4、随心所欲自助配套：产品标准配置加强配置一应俱全，打破大而全的行业传统。 5、“一网打尽”：灵活的集散监控方案，自动巡检提高系统的可靠性；远程控制消防联动，人性化远程监控界面易于操作，以静制动运筹帷幄于千里之外。 系统功能： 1、智能设定漏电电流、过电流过延时、过电流短延时和过电流瞬时的整定值及预警值，适应用电的变化。 2、过载保护：具有漏电电流、过电流长延时、过电流短延时和短路保护功能组成所需的保护特性。 3、漏电动作保护：(漏电动作电流200mA 到800mA之间可供用户根据实际情况设定合适的值)。 4、缺相保护：当系统检测到线路中出现相电压时小于160V时，系统会发出声光报警提醒用户，并可向断路器发出脱扣信号。（可选） 5、三相相电压和三相线电流可以在本机显示屏上随时查看，对三相用电情况一目了然，三相电平衡情况可以很明显的看到。（可选） 6、故障类型识别指示本机中文显示：显示并储存故障发生点的线路地址、故障类型、故障发生时间和故障发生时的漏电电流、三相电流值，储存各种操作试验信号和所发生的线路故障，可以参看本机显示的故障类型从而可迅速判断故障地点和原因。 7、本机历史动作情况记录：通过终端机本身自带的LCD显示屏，可以随时查看以前线路发生的故障类型和时间。(储存达2年) 8、远程控制：通过本公司所开发的系统软件GU-XF2008，与系统配合使用，可以实现微机远程控制台512个监控点进行监控和日常管理，通过监控主机的画面可以查看各监控点的负载，漏电及电压等情况，还可以远程切断任意监控点的电源，方便用户统一管理。采用了现场保护终端和PC机构成散监控方案，充分考虑了大、中、小不同客户的需求。现场保护终端能够独立工作，监控单个PC远程监控系统能够实现至多512个现场保护终端的分级管理，构成多级智能监控系统，实现区域选择性保护并具有存储、显示和打印功能；操作方便，具有友好的显示界面。采用现场总线通讯技术，快速自检不断地对所有的现场保护终端、系统布线进行故障检测提高了系统的可靠性。 9、消防联动：可与火灾自动报警系统联动，实现远程切断负载电源。（DC24V/DC12V）并且可以动作信号反馈到消防指挥中心，还可以外接两组烟感、温感、可燃气体探测器，当检测到有火灾险情时可以提前远程切断火灾发生点的负载和电源。 10、开机自检（包括对本机电路进行自检和对所监控线路的用电情况）没有隐患才能通电,实现未雨绸缪“事前诸葛亮”! 11、本机可以显示实时时间，所有故障记录和动作记录都可以在历史记录查看里看到发生故障的时间，可以作为事故分析依据。 12、可以利用PC机通过数据线直接对本机的控制程序升级，真正做到智能化。主机随时监控用电线路可以有效防止线路被人非法窃电。

智能家居监控报警系统

设计作品名称 基于物联网和Android的智能家居监控报警系统 学校名称：工业学院 团队名称：工院梦之队 第一导师：冶（副教授） 第二导师：（职称） 队长：翮誉 队员1：马鑫 队员2：路志福 队员3：薛梅 全国大学生物联网设计竞赛组委会 2015年5月

诚信承诺申明 本参赛队全体队员及指导教师已认真阅读《全国大学生物联网设计竞赛章程》关于竞赛作品的知识产权之全部条款，重申明，在参加全国大学生物联网设计竞赛时所呈交的竞赛作品及作品设计文档均为参赛队员在指导教师指导下独立完成。尽本参赛队所知，竞赛作品及作品设计文档中，除特别加以标注的部分外，不存在侵犯第三方知识产权的容。竞赛作品及作品设计文档并非由参加其他竞赛之作品及作品设计文档未经改动直接参赛；如作品确参加过其他竞赛的，本参赛队承诺参加本次比赛之作品已经过较大改动。 指导教师签名：冶 日期：2015 年5 月29 日

摘要 随着人们生活水平的不断提高，家居环境和小区的安全防需求日趋紧迫，传统的安防产品往往只具有现场报警、监控位置固定、监测参量单一、需综合布线等特点，无法实现多参量集中监测、自由布防、远距离报警、现场画面实时采集以及家用电器远程控制的功能。而随着无线传感网络技术应用的不断推广，可以将安防区域各种状态信息进行多点采集、无线连接、集中处理，在此基础上，进一步将无线传感网络、移动通信网络和互联网相结合，就可以实现安防区域状态信息的远程、多点、实时智能监控。 本系统在设计上采用了无线传感网+GPRS网络+智能手机监控终端+网络服务器的架构模式。在家居环境部，通过布置多个无线监测节点，实时采集各类监测数据及入侵状态并以无线方式汇总到主节点，然后主节点的数据通过GPRS模块分别以短信、彩信方式发送给多用户手机，以及以TCP/IP协议的方式上传至网络服务器；在用户智能手机端，通过android开发的程序界面实现家居环境数据及家电状态的实时监测和远程控制，同时通过GPS定位方式自动实现入侵监测的布防和撤防；在网络服务器端，实现了家居环境各参量