18、IoT 助力:太阳能辅助低成本陶瓷雨水净化系统的革新之路

IoT 助力:太阳能辅助低成本陶瓷雨水净化系统的革新之路

1. 全球水危机与解决方案

水短缺是一个全球性的严峻问题。2016 年世界经济论坛指出,未来十年最大的全球威胁便是水短缺,其优先级甚至高于气候变化、粮食危机等。在降雨频繁的地区,收集雨水并将其转化为饮用水,能有效缓解饮用水短缺问题,尤其是在发展中国家,夏季寻找安全饮用水更是难题。

为解决这一问题,基于物联网(IoT)的雨水收集和存储系统应运而生。该系统旨在将雨水转化为饮用水,其核心在于利用温度提升收集雨水的质量。此过程所需的组件包括:
- 合适容量的太阳能加热器
- 对应容量的 PVC 管
- 具备适当容量的温度控制电磁阀
- 相应容量的存储设备
- 用于过滤 PVC 管内水的陶瓷材料

2. 印度传统雨水收集系统

印度政府一直在探索复兴该国历史悠久的雨水收集系统,因为这些方法大多简单且环保,对依赖它们的个人和环境都有益。以下是一些主要的传统雨水收集系统:
|系统名称|描述|
| ---- | ---- |
|Talab|用于收集和储存雨水,供饮用和家庭使用。可以是人造的(如乌代浦尔的湖泊)或天然的(如本德尔坎德地区提卡姆加尔附近的波卡里扬池塘)。小湖泊称为 Talais,中等大小的称为 Bandhis,较大的称为 Sagars 或 Samands。|
|Taanka|拉贾斯坦邦塔尔沙漠最早使用的收集雨水的原始方法。雨水从屋顶、庭院或故意建造的集水区流入圆柱形、铺砌的地下坑中。一个 Taanka 一次可完全装满水,能为 5 - 6 人的家庭提供整个旱季的用水。|
|Johads|小型土制堰坝,是最早的地

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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