温度测量与控制:掌握C51单片机温度传感器与编程,打造智能温控系统

发布时间: 2024-07-08 07:23:25 阅读量: 119 订阅数: 49
![c51单片机应用与c语言程序设计](https://img-blog.csdnimg.cn/20200603214059736.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NzQw,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 温度测量与控制基础** 温度测量与控制在工业自动化、环境监测和日常生活等领域有着广泛的应用。本章将介绍温度测量的基本原理、常见的温度传感器类型以及温度控制的基本概念。 **1.1 温度测量原理** 温度测量是基于物质的物理性质随温度变化的原理。常见的温度测量方法包括: * **热电效应:**不同金属接触时,温度差会在接触点产生电压。 * **电阻效应:**导体的电阻随温度变化。 * **热敏电阻效应:**热敏电阻的电阻随温度呈非线性变化。 * **热电偶效应:**不同金属丝连接时,温度差会在连接点产生电压。 **1.2 温度传感器类型** 根据测量原理的不同,温度传感器可分为: * **接触式温度传感器:**与被测物体直接接触,如热电偶、热敏电阻。 * **非接触式温度传感器:**通过辐射或对流方式测量温度,如红外温度计、热像仪。 # 2. C51单片机温度传感器 ### 2.1 温度传感器的原理与类型 温度传感器是一种将温度信号转换为电信号的器件。根据其工作原理,温度传感器可分为以下两类: - **数字温度传感器:**直接输出数字信号,无需额外的模数转换电路。常见的数字温度传感器包括: - DS18B20:采用单总线通信协议,精度高,功耗低。 - TMP102:采用I²C通信协议,体积小,响应速度快。 - **模拟温度传感器:**输出模拟电压或电流信号,需要通过模数转换电路转换为数字信号。常见的模拟温度传感器包括: - LM35:输出电压与温度成正比,精度高,线性度好。 - AD590:输出电流与温度成正比,精度高,响应速度快。 ### 2.2 C51单片机温度传感器接口电路 #### 2.2.1 数字温度传感器 数字温度传感器与C51单片机连接时,通常采用单总线或I²C通信协议。 - **单总线通信:** - 接线:DS18B20的数据线连接到单片机的P0口。 - 通信:单片机通过发送启动信号、地址信号和数据信号,控制DS18B20进行通信。 - **I²C通信:** - 接线:TMP102的数据线连接到单片机的SDA口,时钟线连接到SCL口。 - 通信:单片机通过发送起始信号、地址信号和数据信号,控制TMP102进行通信。 #### 2.2.2 模拟温度传感器 模拟温度传感器与C51单片机连接时,需要通过模数转换电路将模拟信号转换为数字信号。 - **模数转换电路:** - ADC0808:8位模数转换器,精度为8位,转换时间为13μs。 - ADC0809:10位模数转换器,精度为10位,转换时间为100μs。 - **连接方式:** - 模拟温度传感器的输出端连接到ADC的输入端。 - ADC的输出端连接到单片机的P0口。 ### 代码示例 **2.2.1 数字温度传感器(DS18B20)** ```c #include <reg51.h> void main() { // 初始化单总线 P0 = 0xFF; // 设置P0口为高阻态 P0 = 0xCC; // 发送启动信号 P0 = 0x44; // 发送地址信号(DS18B20地址为0x44) // 发送读温度命令 P0 = 0xBE; // 发送读温度命令 // 等待温度数据准备好 while (P0 != 0xFF); // 等待P0口为高阻态 // 读取温度数据 unsigned char temp_h = P0; // 读取温度高字节 unsigned char temp_l = P0; // 读取温度低字节 // 计算温度值 float temp = (temp_h << 8) | temp_l; // 将高低字节合并为温度值 temp ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

Big黄勇

硬件工程师
广州大学计算机硕士,硬件开发资深技术专家,拥有超过10多年的工作经验。曾就职于全球知名的大型科技公司,担任硬件工程师一职。任职期间负责产品的整体架构设计、电路设计、原型制作和测试验证工作。对硬件开发领域有着深入的理解和独到的见解。
专栏简介
《C51 单片机应用与 C 语言程序设计》专栏深入浅出地介绍了 C51 单片机的各个方面,从入门指南到高级应用。专栏涵盖了寄存器详解、中断机制、定时器应用、串口通信、ADC 应用、PWM 应用、CAN 通信、LCD 显示应用、键盘扫描技术、LED 控制、电机控制、温度测量与控制、红外遥控应用、蓝牙通信、ZigBee 通信和 LoRa 通信等内容。通过深入的原理剖析、实战编程指导和丰富多彩的应用案例,专栏旨在帮助读者快速掌握 C51 单片机的使用,并将其应用于各种实际项目中,打造智能化、交互式和高效的嵌入式系统。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

硬件加速在目标检测中的应用:FPGA vs. GPU的性能对比

![目标检测(Object Detection)](https://img-blog.csdnimg.cn/3a600bd4ba594a679b2de23adfbd97f7.png) # 1. 目标检测技术与硬件加速概述 目标检测技术是计算机视觉领域的一项核心技术,它能够识别图像中的感兴趣物体,并对其进行分类与定位。这一过程通常涉及到复杂的算法和大量的计算资源,因此硬件加速成为了提升目标检测性能的关键技术手段。本章将深入探讨目标检测的基本原理,以及硬件加速,特别是FPGA和GPU在目标检测中的作用与优势。 ## 1.1 目标检测技术的演进与重要性 目标检测技术的发展与深度学习的兴起紧密相关

【商业化语音识别】:技术挑战与机遇并存的市场前景分析

![【商业化语音识别】:技术挑战与机遇并存的市场前景分析](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/80d0cb0fa41347160d0ce7c1ef20afad.png) # 1. 商业化语音识别概述 语音识别技术作为人工智能的一个重要分支,近年来随着技术的不断进步和应用的扩展,已成为商业化领域的一大热点。在本章节,我们将从商业化语音识别的基本概念出发,探索其在商业环境中的实际应用,以及如何通过提升识别精度、扩展应用场景来增强用户体验和市场竞争力。 ## 1.1 语音识别技术的兴起背景 语音识别技术将人类的语音信号转化为可被机器理解的文本信息,它

Pandas数据转换:重塑、融合与数据转换技巧秘籍

![Pandas数据转换:重塑、融合与数据转换技巧秘籍](https://c8j9w8r3.rocketcdn.me/wp-content/uploads/2016/03/pandas_aggregation-1024x409.png) # 1. Pandas数据转换基础 在这一章节中,我们将介绍Pandas库中数据转换的基础知识,为读者搭建理解后续章节内容的基础。首先,我们将快速回顾Pandas库的重要性以及它在数据分析中的核心地位。接下来,我们将探讨数据转换的基本概念,包括数据的筛选、清洗、聚合等操作。然后,逐步深入到不同数据转换场景,对每种操作的实际意义进行详细解读,以及它们如何影响数

优化之道:时间序列预测中的时间复杂度与模型调优技巧

![优化之道:时间序列预测中的时间复杂度与模型调优技巧](https://pablocianes.com/static/7fe65d23a75a27bf5fc95ce529c28791/3f97c/big-o-notation.png) # 1. 时间序列预测概述 在进行数据分析和预测时,时间序列预测作为一种重要的技术,广泛应用于经济、气象、工业控制、生物信息等领域。时间序列预测是通过分析历史时间点上的数据,以推断未来的数据走向。这种预测方法在决策支持系统中占据着不可替代的地位,因为通过它能够揭示数据随时间变化的规律性,为科学决策提供依据。 时间序列预测的准确性受到多种因素的影响,例如数据

NumPy在金融数据分析中的应用:风险模型与预测技术的6大秘籍

![NumPy在金融数据分析中的应用:风险模型与预测技术的6大秘籍](https://d31yv7tlobjzhn.cloudfront.net/imagenes/990/large_planilla-de-excel-de-calculo-de-valor-en-riesgo-simulacion-montecarlo.png) # 1. NumPy基础与金融数据处理 金融数据处理是金融分析的核心,而NumPy作为一个强大的科学计算库,在金融数据处理中扮演着不可或缺的角色。本章首先介绍NumPy的基础知识,然后探讨其在金融数据处理中的应用。 ## 1.1 NumPy基础 NumPy(N

【循环神经网络】:TensorFlow中RNN、LSTM和GRU的实现

![【循环神经网络】:TensorFlow中RNN、LSTM和GRU的实现](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/f488af97d3ba2386e46a0acdc194c390.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. 循环神经网络(RNN)基础 在当今的人工智能领域,循环神经网络(RNN)是处理序列数据的核心技术之一。与传统的全连接网络和卷积网络不同,RNN通过其独特的循环结构,能够处理并记忆序列化信息,这使得它在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等多

【图像分类模型自动化部署】:从训练到生产的流程指南

![【图像分类模型自动化部署】:从训练到生产的流程指南](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6277d3878adf8c165509e7a923b1d305.png) # 1. 图像分类模型自动化部署概述 在当今数据驱动的世界中,图像分类模型已经成为多个领域不可或缺的一部分,包括但不限于医疗成像、自动驾驶和安全监控。然而,手动部署和维护这些模型不仅耗时而且容易出错。随着机器学习技术的发展,自动化部署成为了加速模型从开发到生产的有效途径,从而缩短产品上市时间并提高模型的性能和可靠性。 本章旨在为读者提供自动化部署图像分类模型的基本概念和流程概览,

PyTorch超参数调优:专家的5步调优指南

![PyTorch超参数调优:专家的5步调优指南](https://img-blog.csdnimg.cn/20210709115730245.png) # 1. PyTorch超参数调优基础概念 ## 1.1 什么是超参数? 在深度学习中,超参数是模型训练前需要设定的参数,它们控制学习过程并影响模型的性能。与模型参数(如权重和偏置)不同,超参数不会在训练过程中自动更新,而是需要我们根据经验或者通过调优来确定它们的最优值。 ## 1.2 为什么要进行超参数调优? 超参数的选择直接影响模型的学习效率和最终的性能。在没有经过优化的默认值下训练模型可能会导致以下问题: - **过拟合**:模型在

Keras注意力机制:构建理解复杂数据的强大模型

![Keras注意力机制:构建理解复杂数据的强大模型](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ed553376b28447efa2be88bafafdd2e4.png) # 1. 注意力机制在深度学习中的作用 ## 1.1 理解深度学习中的注意力 深度学习通过模仿人脑的信息处理机制,已经取得了巨大的成功。然而,传统深度学习模型在处理长序列数据时常常遇到挑战,如长距离依赖问题和计算资源消耗。注意力机制的提出为解决这些问题提供了一种创新的方法。通过模仿人类的注意力集中过程,这种机制允许模型在处理信息时,更加聚焦于相关数据,从而提高学习效率和准确性。 ## 1.2

【数据集加载与分析】:Scikit-learn内置数据集探索指南

![Scikit-learn基础概念与常用方法](https://analyticsdrift.com/wp-content/uploads/2021/04/Scikit-learn-free-course-1024x576.jpg) # 1. Scikit-learn数据集简介 数据科学的核心是数据,而高效地处理和分析数据离不开合适的工具和数据集。Scikit-learn,一个广泛应用于Python语言的开源机器学习库,不仅提供了一整套机器学习算法,还内置了多种数据集,为数据科学家进行数据探索和模型验证提供了极大的便利。本章将首先介绍Scikit-learn数据集的基础知识,包括它的起源、

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )