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第20课反馈控制有算法
一、教学目标
1.学生能够掌握基于数据分析设计算法的基本流程。
2.学生能够熟练掌握执行器(如水泵、指示灯、蜂鸣器等)的使用方法。
3.学生能够理解系统整合的重要性,熟悉系统整合的一般方法。
二、教学重点与难点
教学重点
1.基于数据分析设计算法。
2.掌握执行器的使用方法。
3.学会系统整合的方法。
教学难点
1.设计复杂且合理的算法。
2.解决执行器与主控板连接时可能出现的硬件兼容性问题。
三、教学准备
1.教学设备:多媒体教室,配备电脑且安装好编程环境。
2.教学资料:制作包含基于数据分析设计算法、执行器使用、系统整合等内容的教学课件,准备灌溉条件决策表(表20.1、表20.2)、算法实现代码示例(图20.1、图20.2)、系统核心流程图(图20.3)等资料,打印执行器产品说明书及常见问题解答文档。
四、教学过程
(一)导入新课
1.回顾物联花盆系统的功能需求,提问学生:如何让物联花盆系统根据环境数据自动进行灌溉操作?引导学生思考实现自动控制需要的关键要素,引出本节课主题——反馈控制有算法,强调算法在实现物联系统自动控制中的核心作用。
2.展示一个简单的自动灌溉系统演示模型(可通过动画或实物模型展示),让学生观察系统如何根据土壤湿度等数据进行灌溉决策,激发学生的学习兴趣,明确本节课将学习如何基于数据分析设计算法以及如何控制执行器来实现反馈控制,最终完成系统整合。
(二)新课讲解
1.根据数据设计算法
结合物联花盆系统自动灌溉功能需求,讲解算法设计的基础——数据分析。以土壤湿度数据为例,展示如何分析数据的变化范围和规律,确定合适的阈值(如设定土壤湿度上限值为3000,下限值为2000),解释阈值设定的依据(可参考之前课程中采集的数据及实际植物生长需求)。
详细介绍灌溉条件与决策的制定过程:通过表格(表20.1)形式,列出不同土壤湿度条件(大于上限值、小于下限值、介于上下限值之间)以及其他相关因素(天气预报、光照强度)下的灌溉决策,引导学生思考各种条件之间的逻辑关系,如土壤湿度适中时,天气预报下雨和光照强度不同对灌溉决策的影响。
组织学生分组讨论灌溉条件,鼓励学生积极发言,提出可能影响灌溉决策的其他因素,并尝试将其纳入条件判断中。例如,学生可能提出季节因素(不同季节植物对水分需求不同)、植物种类因素(不同植物适宜的土壤湿度范围有差异)等,教师引导学生分析这些因素的合理性和可行性,拓展学生思维。
对学生提出的条件进行整理和归纳,优化灌溉条件与决策表(表20.2),形成清晰、合理的逻辑结构。讲解如何以土壤湿度为首要判断条件,然后嵌套天气预报和光照强度的条件判断,使决策更加科学准确,如在土壤湿度介于上下限值之间时,先判断天气预报情况,再根据光照强度进一步确定是否灌溉或调整土壤湿度下限值。
根据优化后的表格,讲解如何将条件与决策转化为程序代码(图20.1)。重点介绍使用分支结构(ifelifelse语句)实现条件判断,以及在代码中如何准确表示不同条件下的决策操作,如显示屏显示相应信息(“灌溉”或“不灌溉”)、调整土壤湿度下限值等,强调代码的逻辑严谨性和可读性。
引导学生理解算法设计是一个不断优化和完善的过程,随着对系统需求和环境因素的深入理解,可能需要进一步调整算法。例如,在实际应用中发现光照强度对土壤湿度影响较大时,可进一步细化光照强度的判断条件,优化灌溉决策。
2.控制执行器
介绍执行器在物联系统中的作用和类型,以物联花盆系统为例,讲解实现自动灌溉功能所需的执行器——水泵,以及用于显示土壤湿度情况的显示屏(可作为一种反馈执行器),拓展介绍其他常见执行器(如指示灯、蜂鸣器等)及其在不同物联系统中的应用场景(如指示灯用于指示设备状态、蜂鸣器用于报警提示等)。
详细讲解水泵与主控板的硬件连接方法:展示主控板和水泵的接口类型,说明连接所需的线材和连接步骤,强调连接时的注意事项,如正负极连接正确、接口牢固等,防止因连接不当损坏设备。对于主控板引脚输出电流不足以驱动水泵的情况,介绍解决方法(如使用内置电机驱动芯片的主控板或外接电机驱动模块),并讲解其原理和连接方式。
结合自动灌溉功能,讲解如何通过编程控制水泵的运行。展示控制水泵启动和停止的代码(图20.2),解释代码中函数(如speed()函数用于设置电机速度、time.sleep()函数用于控制灌溉时间)的作用和参数含义,演示如何根据灌溉决策在程序中准确控制水泵的运转,如当满足灌溉条件时,启动水泵并持续灌溉5秒,然后停止水泵。
指导学生进行显示屏显示土壤湿度数据的编程实现:讲解如何获取土壤湿度传感器采集的数据,并将其转换为适合在显示屏上显示的格式,通过代码示例展示如何在显示屏上实时更新土壤湿度信息,使学生理解数据采集、处理与执行器反馈之间的完整流程。
组织学生
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