22、传感器项目实战:DHT11与HC - SR04的应用

传感器项目实战:DHT11与HC - SR04的应用

在传感器的应用领域,有许多类型的传感器可用于测量环境变量,如温度、湿度、距离等,这些传感器能让项目感知周围的环境。下面将详细介绍DHT11温度湿度传感器和HC - SR04超声波距离传感器的使用方法。

1. DHT11温度湿度传感器

DHT11是一种简单的数字温度和湿度传感器,它采用电容式湿度传感器和热敏电阻来测量周围空气,并在数据引脚上输出数字信号。微控制器通过该数字引脚接收温度和湿度值,无需额外处理。

1.1 DHT11传感器的工作原理

DHT11传感器包含一个电阻式湿度测量组件和一个NTC温度测量组件。NTC(负温度系数)温度测量组件是一种热敏电阻,其电阻值随温度升高而降低。其工作基于半导体材料的特性,通常由锰、镍或钴等金属氧化物制成。在较低温度下,半导体材料的自由电荷载流子较少,电阻较高;随着温度升高,热能激发材料中的原子,释放更多电荷载流子,电阻降低。NTC热敏电阻的电阻与温度关系通常是非线性的,常用Steinhart - Hart或更简单的Beta参数方程来近似计算温度。

1.2 DHT11传感器的技术特性
特性 详情
测量范围 温度:0°C至50°C(32°F至122°F),精度±2°C(±3.6°F);湿度:20%至90% RH,精度±5%
供电电压 3.
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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