标题：基于STM32的智慧厨房多参数安全监测与预警系统设计-单片机物联网毕设项目

一、 项目概述与设计目标

本项目旨在设计并实现一套集多种传感器于一体，能够对厨房环境进行全方位、多参数实时监测的智能系统。系统核心在于通过STM32单片机对采集到的数据进行分析，在火灾、燃气泄漏、空气污染、水患等安全隐患发生初期及时发出预警，并通过物联网技术实现远程通知，从而将厨房安全风险降至最低。

设计目标：

1. 多参数监测： 同时监测烟雾（火灾）、可燃气体（燃气泄漏）、温度、湿度、PM2.5（油烟）、水流/积水等多种参数。

2. 智能预警： 建立分级预警机制，根据参数危险等级触发不同级别的报警（如提醒、警告、严重警报）。

3. 多方式联动：

   • 本地联动： 声光报警、自动开启通风设备（如继电器控制排风扇）。

   • 远程联动： 通过物联网平台向用户手机APP推送报警信息。

4. 人性化交互： 提供本地显示和设置界面，方便用户查看实时数据和系统状态。

二、 系统核心功能

1. 安全监测功能：

   • 火灾预警： 通过烟雾传感器和温度传感器双重判断，减少误报。

   • 燃气泄漏监测： 高灵敏度监测甲烷、丙烷等可燃气体浓度。

   • 空气质量监测： 监测PM2.5/PM10颗粒物浓度，反映油烟污染程度。

   • 水浸监测： 检测厨房地面是否漏水、积水。

   • （可选）门窗状态监测： 监测厨房门窗是否异常开启。

2. 智能报警与联动功能：

   • 多级声光报警： 不同频率的蜂鸣器和不同颜色的LED灯代表不同级别的警情（如蓝色-提醒、黄色-警告、红色-危险）。

   • 设备联动： 在检测到燃气泄漏或浓重油烟时，自动启动继电器模块控制的排风扇或窗户开关器。

   • 远程报警： 通过无线模块将警情实时推送至用户手机端。

3. 人机交互功能：

   • 实时显示： OLED屏幕循环显示各项环境参数的数值和状态。

   • 参数设置： 通过按键可以设置各传感器的报警阈值。

4. 数据记录功能（扩展）：

   • 将历史数据存储到STM32的Flash或外置SD卡中，便于事后追溯与分析。

三、 系统整体架构

系统分为现场监测终端和远程监控端。

1. 现场监测终端（厨房内）:

text

[感知层] --> [控制层] --> [执行与通信层]
感知层包括：
- 气体传感器 (MQ-2/MQ-5 for 可燃气体)
- 烟雾传感器 (MQ-2)
- 温湿度传感器 (DHT22/SHT30)
- 空气质量传感器 (GP2Y10xxx/SDS011 for PM2.5)
- 水浸传感器 (漏水检测模块)
控制层：STM32主控 (负责数据采集、融合、判断、控制)
执行与通信层包括：
- 声光报警器 (蜂鸣器+RGB LED)
- 继电器模块 (控制排风扇、电磁阀等)
- Wi-Fi/4G模块 (ESP8266/ESP32 or 4G Cat.1模块)
- OLED显示屏 (I2C)
- （可选）按键

2. 远程监控端（用户手机/云平台）:

• 通信方式： 现场终端通过Wi-Fi/4G将数据上传至MQTT云服务器（如阿里云IoT、ThingsBoard、EMQX）。

• 用户端： 用户通过自主开发的APP或微信小程序订阅云平台主题，即可接收报警和查看实时数据。云平台可提供数据可视化看板。

四、 硬件组成与选型

1. 主控芯片 (MCU):

   • 推荐型号： STM32F103C8T6（经典，资源够用）或 STM32F407VET6（性能更强，支持更多外设和复杂算法）。

2. 传感器组 (感知层):

   • 可燃气体 & 烟雾： MQ-2（对丙烷、烟雾敏感）或 MQ-5（对天然气敏感）。成本低，需注意校准。

   • 温湿度： DHT22 或 更高精度的SHT30。

   • 空气质量 (PM2.5): 夏普GP2Y10xx（模拟电压输出）或 攀藤SDS011（串口输出，更精准）。

   • 水浸检测： 简单的电极式/光电式水浸传感器，输出开关量信号。

3. 通信模块:

   • 首选： ESP8266（如ESP-01S）或 ESP32。兼具Wi-Fi连接能力和较强的处理能力，成本极低，社区支持好。

   • 备选（无Wi-Fi环境）： 4G Cat.1模块（如移远EC200S）或 NB-IoT模块（低功耗，但带宽低）。

4. 执行与交互单元:

   • 执行器： 5V继电器模块，用于控制220V的排风扇或电磁阀（可自动切断燃气阀门）。

   • 声光报警： 有源蜂鸣器、RGB全彩LED灯珠。

   • 显示： 0.96寸OLED SSD1306显示屏 (I2C接口)。

   • 输入： 若干轻触按键，用于切换界面、设置阈值。

5. 电源模块:

   • 方案： 220V AC转5V DC的电源适配器供电，稳定可靠。STM32和部分传感器需要3.3V，通过AMS1117-3.3等LDO芯片转换。

五、 软件系统设计框架

1. 主程序逻辑（现场终端）:

   • 初始化： 配置系统时钟、GPIO、ADC（用于模拟传感器）、I2C（OLED、SHT30）、UART（ESP8266、SDS011）、定时器等。

   • 主循环：

     1. 定时数据采集： 按预设周期（如每2秒）轮询读取所有传感器的数据。

     2. 数据滤波与处理： 对ADC读取的模拟值进行软件滤波（如均值滤波），并将模拟电压值转换为具体的物理量（如ppm、μg/m³）。

     3. 多传感器数据融合判断（核心算法）：

        • 建立分级预警模型。例如：

          • Level 0 (正常): 所有参数均在安全范围内。

          • Level 1 (提醒): PM2.5浓度升高，提醒开窗通风。

          • Level 2 (警告): 检测到少量可燃气体，或温度异常升高。触发黄色灯光，短促蜂鸣。

          • Level 3 (危险): 可燃气体浓度超危险阈值，或烟雾与温度同时超标（火灾特征）。触发红色灯光、长鸣蜂鸣、启动排风扇、并向手机发送紧急推送。

     4. 本地执行与显示： 根据判断结果驱动LED、蜂鸣器、继电器，并更新OLED显示。

     5. 数据上传： 将处理后的数据和系统状态封装成JSON格式，通过ESP8266以MQTT协议发布到云平台指定主题。

六、 可能的扩展与创新点

1. “AI”学习： 引入简单的算法，学习用户日常做饭时段的环境数据变化规律，从而在非做饭时间发生异常时提高报警灵敏度，减少误报。

2. 语音提示： 加入语音合成模块（如SYN6288），在报警时用语音播报具体警情（如“警告，检测到燃气泄漏！”）。

3. 视频联动： 接入一个低功耗摄像头，在发生严重警报时，抓拍一张现场图片并随报警信息一同推送到手机。

4. 能耗监测： 加入电量计量芯片（如HLW8032），监测厨房大型电器的用电情况，实现用电安全预警。

5. 区块链存证（概念性）： 将重要的报警事件哈希值上传至区块链，为可能的保险理赔或事故调查提供不可篡改的数据证据。

代码实现：