news 2026/2/13 21:12:24

基于STM32的智能空气加湿器设计(程序源码+实物+原理图+PCB+论文+答辩稿)

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张小明

前端开发工程师

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基于STM32的智能空气加湿器设计(程序源码+实物+原理图+PCB+论文+答辩稿)

博主介绍

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功能介绍

(1)空气加湿功能
本地按键控制:用户可通过按键手动开启或关闭加湿器。
远程控制:用户可通过手机APP或Windows上位机远程控制加湿器的开关,实时调节空气湿度。(2)温湿度检测功能
系统实时采集当前环境的温度和湿度数据。
在自动模式下,系统会根据设定的湿度阈值自动调节加湿器工作状态。当环境湿度低于阈值时,加湿器会自动开启;当环境湿度达到设定值时,加湿器会自动停止工作。(3)水位检测功能
通过水位传感器监控加湿器的水量。
当水位低于设定值时,加湿器会自动停止工作,以避免干烧,并且蜂鸣器会发出警报提示用户及时加水。
当水位充足时,加湿器恢复工作,蜂鸣器停止警报。(4)报警功能
当加湿器水位过低时,蜂鸣器会响起警报,提示用户补充水源。
当水位恢复正常后,蜂鸣器停止发声,系统继续加湿工作。(5)按键控制功能
系统设置有3个按键,分别实现以下功能:
按键1:实现OLED显示屏的翻页操作,用户可以查看不同的显示界面。
按键2:实现自动模式与手动模式的切换。
按键3:手动控制加湿器的开关状态,方便用户直接控制设备。(6)本地数据显示功能
OLED显示屏实时显示环境温湿度数据、当前水位、加湿器开启/关闭状态、运行模式和湿度阈值等信息。
用户可以方便地查看设备的运行状况,确保加湿器工作在最佳状态。(7)数据上云功能
设备通过ESP8266 Wi-Fi模块连接华为云IOT物联网平台,利用MQTT协议实现数据的上传与云端交互。
上传的数据包括实时温湿度、加湿器工作状态和水位信息等。
用户可以通过手机APP或Windows上位机,远程查看设备上传的数据,并进行远程控制,如开启/关闭加湿器。(8)远程控制功能
通过手机APP或Windows上位机,用户可以实时查看设备的工作状态,并进行远程操作。
远程控制功能包括加湿器开关、温湿度设定、加湿器状态查看等,确保用户随时都能掌握加湿器的工作情况。(9)模式选择功能
设备支持自动模式和手动模式切换。
自动模式下,加湿器根据实时温湿度自动工作,手动模式下,用户可以手动控制加湿器的开关。
按键2用于切换这两种工作模式,提升用户的操作灵活性。(10)系统安全性与稳定性功能
系统通过水位传感器和蜂鸣器有效预防因缺水而引起的加湿器损坏,确保加湿器在安全条件下运行。
此外,系统能够稳定运行于低功耗状态,延长设备的使用寿命。

实物原理图展示




代码示例

//查询设备属性 void Widget::Get_device_properties() { //label_time QDateTime current_date_time =QDateTime::currentDateTime(); QString current_date =current_date_time.toString("yyyy/MM/dd hh:mm:ss"); ui->label_time->setAlignment(Qt::AlignHCenter|Qt::AlignVCenter); ui->label_time->setText(current_date); function_select=0; QString requestUrl; QNetworkRequest request; //设置请求地址 QUrl url; //获取token请求地址 requestUrl = QString("https://%1:443/v5/iot/%2/devices/%3/shadow") .arg(IP_ADDR) .arg(PROJECT_ID) .arg(device_id); //设置数据提交格式 request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json")); //设置token request.setRawHeader("X-Auth-Token",Token); //构造请求 url.setUrl(requestUrl); request.setUrl(url); //发送请求 manager->get(request); }

框架说明

一般系统前端Vue、React开发,后端如果是Java语言采用SpringBoot居多,因为SpringBoot是Java语言比较流行的框架,如果是Python语言,采用Flask、Django居多,微信小程序可以原生,同时也支持Uniapp框架开发、安卓APP支持原生(支持Uniapp开发)、鸿蒙ArkTS等、大数据采用Hadoop、Spark等。
单片机题目基于Keil5、C语言等来编写

定做亮点功能、创新点功能

算法推荐、DES加密算法、AES加密算法、MD5算法、标签算法、机器学习之决策树算法、机器学习之随机森林算法分类算法、深度学习之LSTM算法、随机组卷算法、脱敏算法、竞拍、爬虫、地图定位、商城优惠券、积分、客服聊天、AI接入、DeepSeek接入、大数据、垃圾识别、百度识别、摄像头调用、文字识别、车牌识别、菜品识别、Redis缓存等


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