基于科恩達效應的AI智能風扇的設計①

王鵬云 李麗 劉濤 邵淑娜 李文永

摘 ? 要：基于目前傳統風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扇市場仍存在手動調節風速、無法智能判斷風速并追蹤人物軌跡的問題，參照科恩達效應的基本原理，設計了一款以STM32為控制核心的無葉追蹤型風扇。采用翼型結構為該無葉風扇的基礎架構，并利用追蹤模塊與遺傳算法優化BP神經網絡實現自動追蹤人物軌跡與精準定位和風速調節等一系列功能，比傳統風扇更加智能和高效。

關鍵詞：科恩達效應 ?翼型結構 ?紅外感應 ?智能定向

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

伴隨生活條件的逐步提高，風扇成為人們夏日解暑的優選，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技術逐漸興盛，針對當代風扇的單一功能我們設計了一款人工智能無葉式風扇，即以科恩達效應，翼型結構和智能算法為基礎的智能無葉風扇。與傳統無葉風扇相比，該產品利用各傳感模塊并用遺傳算法優化BP神經網絡模型進行人物軌跡定位與預測，退火算法解決風速調節問題，通過歷史風速，障礙判斷，工作時間，室內溫度等條件判斷與條件適應的風速，本產品完全適合當代智能家居的選擇。

1 ?系統基本結構介紹

該產品以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、翼型結構外殼、微型電機和空氣增壓器，通過紅外模塊與紅外遙控器協同并通過WIFI無線傳輸模塊與手機APP聯系，以實現吹風系統對風速的調節、方向的調節、溫濕度數據的顯示和對人身體狀況的數據分析。

1.1 風速倍數放大

參照科恩達效應的基本原理，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，在增壓的基礎上放大流速效果。被增速的氣流將從環狀翼型出風口的窄縫處流出。獨特的環狀翼型結構如機翼一般利用了科恩達效應（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狀出風口后方的空氣一起沿其內壁流動，由于空氣與內壁之間的摩擦使空氣在流動過程中受到阻力產生了負壓效應，在壓力作用下大量的空氣從四周經環狀出風口內側流過實現了風速倍數放大的目的（見圖2）。

1.2 關于產品的硬件選擇

（1）LM393紅外傳感器。

為實現自動追蹤人物軌跡與精準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。

為實現對風速的實時調節，我們加入了可對產品周圍環境溫度和濕度精準測量的DHT11溫濕度傳感器。DHT11溫濕度傳感器有已校準的數字信號輸出，采用的數字模塊采集技術和溫濕度傳感技術，有極高的可靠性和穩定性。該傳感器響應速度快、抗干擾能力強、有極高的性價比優勢，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。

作為該產品的控制核心，選用STM 32單片機作為處理器。STM32的外設也比較豐富，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從繁忙的數據中轉中解脫出來。此外附帶FMSC的內存接口，外部的接口也是相當多的，比較先進的還具備連接攝像頭的接口和鏈接網絡的接口等。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。

（4）無刷式馬達。

無刷式電機去除了電刷以后，運行時不會因旋轉而產生電火花，電火花對遙控無線電是有干擾的，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，達到了我們設計產品時靜音的目的。

1.3 AI人物軌跡追蹤與定位及算法

實現AI智能化，解決市場上的風扇在控制和調節上的不足，我們借遺傳算法優化的BP神經網絡的預測模型做出一套智能化的預測調節和控制系統。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。AI結合神經網絡可以通過感知系統對外界的輸入信息進行標記和分類處理，一方面實現不同溫濕度環境下對風的速度大小和方向的自我調節處理;另一方面由深度學習完成對人的身體、職業、年齡等狀況信息的學習及經驗處理，做到不同用戶輸入不同的自身和環境信息時可以構建出相應的數學模型并由Cook距離圖生成不同的針對性吹風方案。系統的程序運行圖如圖 3。

2 ?關于該產品的特性、功能及創新點

為響應未來社會在節能和智能方面的發展需求，我們改變了傳統風扇用旋轉葉片送風和手動操作的方式，設計了渦輪增壓器制風，無扇葉式出風口和手機、遙控器、觸摸式液晶屏結合的多模式操控的產品。其主要功能有。

（1）無扇葉，易清洗、安全性高且無噪音。

（2）采用翼型結構為該無葉風扇的基礎架構，并利用追蹤模塊與遺傳算法優化BP神經網絡實現自動追蹤人物軌跡與精準定位和風速調節。

（3）“固定風速”，即在有效距離內，人感受的風速大小由產品自動調節不隨人與風扇的距離改變。

（4）結合科恩達效應和翼型結構采用空氣倍增技術擴大15倍風速（見圖2）。

（5）通過AI深度學習，并結合用戶手動輸入的年齡、職業、身體狀況等信息進行方案設計針對性吹風。

（6）采用WiFi數據傳輸的手機APP、紅外線信號傳輸的紅外遙控器、智能觸摸式的液晶屏幕實現多端控制。

參考文獻

[1] 錢成國，田志勇.基于STM32的無葉風扇控制器設計[J].電子技術與軟件工程，2019（7）：71-72.

[2] 葉雅玲.基于科恩達效應翼型空氣誘導器的氣流特性及其應用研究[D].南華大學，2017.

[3] 李長有，王文華.基于DHT11溫濕度測控系統設計[J].機床與液壓，2013，41（13）：107-108.

[4] DS18B20 Datasheet（PDF） Maxim Integrated Products，2008.