【单片机毕业设计】基于 STM32 单片机的声光报警智能烧水系统研发 基于 STM32 的多场景烧水模式智能取水控制系统设计(012104）

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原创 2026-08-20 11:48:25 10 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
ARIMA模型的R实现 1.模型简介 ARIMA模型，全称差分自回归移动平均模型。可以看作是差分运算和ARMA模型的结合。主要是针对具有线性趋势的非平稳的时间序列，来进行建模预测。 ARIMA模型的形式如下： Φ(B)∇ 阅读详情

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文章目录

20 个相关毕业设计备选题目

  1. 基于 STM32 单片机的智能恒温出水饮水控制系统设计与实现
  2. 基于 STM32 的多模式智能烧水饮水装置控制系统设计
  3. 基于 STM32 单片机的红外感应智能取水设备研发
  4. 基于 STM32 的水位水温监测智能饮水控制系统设计
  5. 基于 STM32 单片机的防干烧多模式烧水控制系统设计
  6. 基于 STM32 的自动手动双模式智能出水装置设计
  7. 基于 STM32 单片机的人体感应智能饮水机控制系统开发
  8. 基于 STM32 的定量出水智能烧水设备控制系统设计
  9. 基于 STM32 单片机的多档位温控饮水装置设计与实现
  10. 基于 STM32 的 OLED 显示智能饮水监测控制系统设计
  11. 基于 STM32 单片机的声光报警智能烧水系统研发
  12. 基于 STM32 的多场景烧水模式智能取水控制系统设计
  13. 基于 STM32 单片机的传感器融合智能饮水终端设计
  14. 基于 STM32 的自动定量出水恒温烧水控制系统实现
  15. 基于 STM32 单片机的人机交互智能饮水设备控制系统
  16. 基于 STM32 的水位水温实时监测智能饮水机设计
  17. 基于 STM32 单片机的红外人体检测智能烧水装置开发
  18. 基于 STM32 的多模式温控取水智能硬件控制系统设计
  19. 基于 STM32 单片机的防干烧智能恒温饮水终端研发
  20. 基于 STM32 的按键交互智能烧水取水控制系统设计与开发

项目研究背景

物联网技术持续向智能家居、小型智能日用设备领域渗透，智能饮水设备逐步取代传统开水装置。传统烧水设备大多仅具备基础加热功能，缺少水温、水位实时监测能力，烧水档位单一，无法适配咖啡、泡茶、牛奶等不同饮品的温度需求；多数设备缺少人体感应识别，出水操作自动化程度较低，同时普遍缺少水位检测防护机制，干烧安全隐患突出。市面上部分高端饮水设备产品方案封闭，硬件拓展性差，控制逻辑固化，难以灵活切换手动、自动两种工作模式，无法实现定量出水功能。基于嵌入式单片机的硬件控制系统具备低成本、高实时性、部署灵活的优势，能够集成多种传感器完成环境数据采集与设备逻辑控制。本课题依托 STM32 单片机搭建智能饮水控制系统，集成温度、水位、人体红外检测模块，设计多模式烧水策略与双工作模式控制逻辑，配套防干烧声光报警机制，解决传统烧水设备智能化程度不足、功能单一、安全防护薄弱等痛点，为小型智能饮水终端提供一套低成本可落地的嵌入式控制方案。

摘要

本文设计一套基于 STM32F103C8T6 单片机的智能烧水饮水控制系统。系统搭载 DS18B20 温度传感器、水位传感器、E18-D80NK 红外光电传感器采集环境数据，通过 OLED 显示屏实时展示水温与水位信息。系统设置咖啡、泡茶、牛奶、常温四种烧水模式，支持手动、自动两种工作模式切换；手动模式下满足温度、水位、人体感应条件后手动触发出水，自动模式支持 200ml~500ml 多档位定量出水。系统集成蜂鸣器与指示灯实现缺水声光报警，有效规避设备干烧风险。本文完成硬件电路搭建、底层驱动程序开发与控制逻辑编写，实现多模式温控、人体感应取水、安全防护等完整功能。测试结果表明，系统运行稳定，能够满足多场景智能烧水取水需求，具备较强的实用性与推广价值。

总体方案

  1. 主控单元：STM32F103C8T6 单片机

    选型理由：该型号单片机资源充足，具备丰富 GPIO 引脚，支持多路传感器信号采集，运算速度能够满足本系统实时数据处理需求，资料丰富，适合本科生嵌入式开发。作用：作为系统核心控制器，完成传感器数据读取、按键逻辑解析、加热与出水器件控制、屏幕数据刷新、声光报警逻辑调度。

  2. 显示模块：OLED 液晶显示屏

    选型理由：功耗低、显示清晰，驱动程序成熟，适配 STM32 单片机。作用：在设备主界面实时刷新展示采集到的水温、水位实时数据，展示当前烧水模式、系统工作模式。

  3. 温度采集模块：DS18B20 水温传感器

    选型理由：数字温度传感器，接线简单，测温精度满足饮水设备温控需求。作用：持续采集水体实时温度，为主控芯片提供温度阈值判断依据。

  4. 水位采集模块：Water Sensor 水位传感器

    选型理由：模拟量水位检测模块，成本低廉，适合水体液位监测场景。作用：实时检测容器内部水量，判定缺水状态，为防干烧报警、出水条件判断提供数据。

  5. 人体感应模块：E18-D80NK 红外光电传感器

    选型理由：远距离红外检测，抗干扰能力强，能够稳定识别前方是否存在人员。作用：检测取水区域是否有人，作为出水触发的必要条件，避免无人情况下误出水。

  6. 人机交互：独立按键模块

    选型理由：独立按键响应速度快，逻辑开发简单。作用：实现烧水模式选择、模式切换、参数增减、功能确认、出水触发等操作。

  7. 执行器件：加热模块、出水电磁阀、状态指示灯

    选型理由：继电器驱动方案成熟，方便单片机控制大功率外设。作用：完成水体加热控制、出水动作执行，利用指示灯区分手动 / 自动工作状态。

  8. 报警器件：蜂鸣器

    选型理由：无源蜂鸣器驱动简单，可实现声音告警。作用：水位为零时触发声光报警，实现防干烧安全提醒。

核心功能

  1. 主控数据处理功能

    功能说明：以 STM32F103C8T6 单片机作为核心，循环采集各路传感器数据，解析按键输入信号，执行预设控制算法，下发指令控制加热、出水、报警、屏幕显示等外设，统筹调度整套系统运行。实现目标：保障系统所有外设协同工作，实现数据实时采集与指令快速响应。

  2. OLED 实时数据显示功能

    功能说明：系统主界面持续刷新数据，展示 DS18B20 采集水温、水位传感器采集液位数值，同步显示当前选定烧水模式、手动 / 自动工作状态。实现目标：为操作人员直观展示设备运行参数，实现人机信息可视化交互。

  3. 水温检测采集功能

    功能说明：DS18B20 传感器周期性采集水体温度并传输至单片机，系统将温度数据用于加热阈值判断、出水条件判定。实现目标：持续监测水温，支撑多模式温控逻辑。

  4. 水位检测采集功能

    功能说明：水位传感器实时采集水量信息，单片机识别液位数值，判定缺水状态，同时作为出水允许条件之一。实现目标：实时监控储水容器水量，为安全防护与出水逻辑提供数据支撑。

  5. 人体红外感应检测功能

    功能说明：E18-D80NK 光电传感器持续检测取水区域人员存在状态，只有感应到有人时，系统才允许执行出水操作。实现目标：防止无人场景下设备误出水，提升使用安全性。

  6. 四种烧水模式选择功能

    功能说明：设备主页通过按键切换咖啡、泡茶、牛奶、常温四类烧水模式，不同模式内置独立温度阈值。实现目标：适配不同饮品冲泡所需水温，满足多样化用水场景。

  7. 模式参数调节功能

    功能说明：选定烧水模式后，按键 2 切换目标模式，按键 3 实现参数增加、按键 4 实现参数减少，按键 1 完成参数确认保存。实现目标：支持操作人员灵活修改系统运行参数。

  8. 手动 / 自动模式切换功能

    功能说明：主页第二个按键用于切换系统工作模式，切换完成后对应状态指示灯点亮，区分当前工作状态。实现目标：提供两套独立控制逻辑，适配不同使用需求。

  9. 手动模式出水控制功能

    功能说明：手动模式下，系统持续校验三项条件：水温超过设定阈值、水位非零、红外传感器检测到人；全部条件满足后，按下按键 4 即可启动出水。实现目标：由人工自主控制出水时机，适用于自定义用水场景。

  10. 自动模式定量出水功能

功能说明：自动模式下，按键 3 可切换 200ml、300ml、400ml、500ml 出水档位；系统校验水温、水位、人体感应条件全部达标后，按下按键 4 启动定量出水。实现目标：实现标准化定量取水，提升用水便捷性。
  1. 缺水声光报警防干烧功能
功能说明：无论手动模式或自动模式，水位传感器检测水量为零时，立即触发蜂鸣器与灯光声光报警，禁止加热、出水相关操作。实现目标：防止设备无水干烧，保障硬件使用安全。

技术路线

  1. 开发语言：C 语言

    用途：作为 STM32 单片机底层开发语言，编写传感器驱动、按键扫描、外设控制、业务逻辑代码，完成嵌入式程序开发。

  2. 开发框架：STM32 标准库（StdPeriph_Lib）

    用途：提供单片机 GPIO、定时器、串口等底层硬件驱动封装，简化寄存器操作，加快嵌入式程序开发进度。

  3. 开发软件：Keil MDK5

    用途：项目代码编写、编译、调试，通过下载器将程序烧录至 STM32 开发板，嵌入式开发主流工具。

  4. 电路设计软件：Altium Designer

    用途：绘制系统硬件原理图、PCB 电路板，完成硬件电路方案设计。

  5. 仿真工具：Proteus（可选）

    用途：前期开展电路仿真调试，验证硬件电路连通性与控制逻辑可行性。

  6. 调试工具：ST-Link 下载器

    用途：实现程序烧录、在线调试，实时监控单片机内部变量与传感器采集数据。

  7. 测试工具：万用表、稳压电源

    用途：硬件上电调试，检测模块供电电压、信号引脚电平，排查硬件故障。

  8. 辅助绘图工具：Visio

    用途：绘制系统总体架构图、硬件框图、程序流程图，用于毕业设计文档撰写。

项目演示

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关于我们

博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、有自己的独立工作室，目前只专注做自己专业领域的事。团队人员有多年架构师设计经验、多人有参加校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作。

项目案例

下面是我们团队最新的定制开发的项目平台，广受到大家客户的喜爱！大家看看我们开发出来的部分效果图吧！！！
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Python爬虫-爬取汽车之家各品牌周销量榜数据，进行数据分析 本文是该专栏的第57篇，后面会持续分享python爬虫干货知识。本文中，笔者已经整理20篇汽车平台相关的爬虫项目案例。对此感兴趣的同学，可以直接翻阅查看。同样，笔者在本文中将继续以汽车之家平台为例子。基于Python爬虫，实现批量爬取“各品牌周销量榜单”的数据。废话不多说，具体实现思路和详细逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码） 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

单片机毕设项目：基于 STM32 单片机的红外人体检测智能烧水装置开发 基于 STM32 的多模式温控取水智能硬件控制系统设计(012104）

本文设计一套基于 STM32F103C8T6 单片机的智能烧水饮水控制系统。系统搭载 DS18B20 温度传感器、水位传感器、E18-D80NK 红外光电传感器采集环境数据，通过 OLED 显示屏实时展示水温与水位信息。系统设置咖啡、泡茶、牛奶、常温四种烧水模式，支持手动、自动两种工作模式切换；手动模式下满足温度、水位、人体感应条件后手动触发出水，自动模式支持 200ml~500ml 多档位定量出水。系统集成蜂鸣器与指示灯实现缺水声光报警，有效规避设备干烧风险。

2501_91703032的博客 15

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正

单片机毕业设计-基于 STM32 单片机的红外感应智能取水设备研发 基于 STM32 的水位水温监测智能饮水控制系统设计(012104）

本文设计一套基于 STM32F103C8T6 单片机的智能烧水饮水控制系统。系统搭载 DS18B20 温度传感器、水位传感器、E18-D80NK 红外光电传感器采集环境数据，通过 OLED 显示屏实时展示水温与水位信息。系统设置咖啡、泡茶、牛奶、常温四种烧水模式，支持手动、自动两种工作模式切换；手动模式下满足温度、水位、人体感应条件后手动触发出水，自动模式支持 200ml~500ml 多档位定量出水。系统集成蜂鸣器与指示灯实现缺水声光报警，有效规避设备干烧风险。

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计算机单片机毕设实战-基于 STM32 单片机的防干烧多模式烧水控制系统设计 基于 STM32 的自动手动双模式智能出水装置设计(012104）

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项目帮 11

【单片机毕业设计推荐】基于 STM32 单片机的智能恒温出水饮水控制系统设计与实现 ,基于 STM32 的多模式智能烧水饮水装置控制系统设计(012104）

本文设计一套基于 STM32F103C8T6 单片机的智能烧水饮水控制系统。系统搭载 DS18B20 温度传感器、水位传感器、E18-D80NK 红外光电传感器采集环境数据，通过 OLED 显示屏实时展示水温与水位信息。系统设置咖啡、泡茶、牛奶、常温四种烧水模式，支持手动、自动两种工作模式切换；手动模式下满足温度、水位、人体感应条件后手动触发出水，自动模式支持 200ml~500ml 多档位定量出水。系统集成蜂鸣器与指示灯实现缺水声光报警，有效规避设备干烧风险。本文完成硬件电路搭建、底层驱动程序开发与控制逻

bishe7_is_vx的博客 135

单片机毕设选题推荐：基于 STM32 单片机的人体感应智能饮水机控制系统开发 基于 STM32 的定量出水智能烧水设备控制系统设计(012104）

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项目帮 16

【计算机毕业设计单片机案例】基于 STM32 单片机的人机交互智能饮水设备控制系统 基于 STM32 的水位水温实时监测智能饮水机设计(012104）

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【单片机课程设计/毕业设计】基于 STM32 单片机的多档位温控饮水装置设计与实现 基于 STM32 的 OLED 显示智能饮水监测控制系统设计(012104）

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【单片机课设毕设项目】基于 STM32 的自动定量出水恒温烧水控制系统实现 基于 STM32 单片机的人机交互智能饮水设备控制系统(012104）

本文设计一套基于 STM32F103C8T6 单片机的智能烧水饮水控制系统。系统搭载 DS18B20 温度传感器、水位传感器、E18-D80NK 红外光电传感器采集环境数据，通过 OLED 显示屏实时展示水温与水位信息。系统设置咖啡、泡茶、牛奶、常温四种烧水模式，支持手动、自动两种工作模式切换；手动模式下满足温度、水位、人体感应条件后手动触发出水，自动模式支持 200ml~500ml 多档位定量出水。系统集成蜂鸣器与指示灯实现缺水声光报警，有效规避设备干烧风险。

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单片机计算机毕设之基于 STM32 单片机的传感器融合智能饮水终端设计 基于 STM32 的自动定量出水恒温烧水控制系统实现(012104）

本文设计一套基于 STM32F103C8T6 单片机的智能烧水饮水控制系统。系统搭载 DS18B20 温度传感器、水位传感器、E18-D80NK 红外光电传感器采集环境数据，通过 OLED 显示屏实时展示水温与水位信息。系统设置咖啡、泡茶、牛奶、常温四种烧水模式，支持手动、自动两种工作模式切换；手动模式下满足温度、水位、人体感应条件后手动触发出水，自动模式支持 200ml~500ml 多档位定量出水。系统集成蜂鸣器与指示灯实现缺水声光报警，有效规避设备干烧风险。

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【基于STM32F103C8T6的智能饮水机系统设计】

使用STM32F103C8T6微处理器作为主控芯片，通过DS18B20温度传感器、HX711压力传感器、OLED显示屏、HLK-V20智能语音，红外传感器、光敏传感器、蜂鸣器报警、按键，LED灯等模块，做出一个智能饮水机的模拟系统。下面不做过多介绍，毕竟模块的介绍都是大同小异。

qq_64565288的博客 6637

【STM32毕业设计实战】-基于蓝牙模块的智能饮水机系统开发

本文详细介绍了基于STM32单片机和蓝牙模块的智能饮水机系统开发全过程，涵盖硬件选型、传感器集成、蓝牙通信协议设计及多页面交互控制。项目采用STM32F103C8T6作为主控，结合DS18B20、DHT11等传感器实现水温、水质监测，并通过蓝牙模块与手机APP通信，适合作为物联网方向的毕业设计实战案例。

brandy的博客 419

【STM32项目开源】基于STM32的智能饮水机系统

使用DS18B20传感器检测饮水机水温。使用两个非接触式水位传感器检测水位的上下限加热片实现加热水温，水泵实现加水功能，继电器实现开关功能数据显示：0.96OLED屏幕显示全部的传感器数据以及传感器的阈值等数据。接入云平台：系统通过ESP8266 WIFI联网后，接入机智云平台。App远程监控：通过App远程监控全部传感器数据；App远程控制加热和加水。阈值数据设定：按键设定阈值水位和水温的阈值，也可以通过手机App远程设定。可以通过按键或者手机App实现自动/手动模式的切换。手动模式。

qq_42936232的博客 1514
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