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文档简介

基于嵌入式系统水位报警设计报告五、系统测试与优化（一）测试环境搭建在实验室搭建测试平台：透明圆柱形容器（高度50cm，直径20cm），标记刻度（0~50cm）；将超声波传感器固定于容器顶部，确保垂直向下；STM32开发板、LCD、蜂鸣器、LED等外设按硬件设计连接。（二）功能与性能测试1.精度测试：在容器中加入不同高度的水（如10cm、20cm、30cm、40cm），记录系统显示值与实际刻度的误差。结果显示，平均误差≤±3mm，满足设计要求（≤±5mm）。2.报警响应测试：快速向容器加水至45cm（危险阈值），系统在1.2秒内触发高水位报警；快速排水至10cm以下，0.8秒内触发低水位报警，响应时间符合设计（≤2秒）。3.稳定性测试：系统连续运行72小时，每小时记录一次水位（静态水），数据波动≤±1mm，无死机或误报警现象。（三）优化方向1.算法优化：针对动态水流（如灌溉场景），引入卡尔曼滤波融合多传感器数据（如超声波+压力传感器），提升测量精度。2.硬件优化：在传感器与容器间增加防水罩（超声波）或防腐蚀涂层（压力传感器），适应恶劣环境；优化电源电路，降低纹波噪声。3.功耗优化：利用STM32的低功耗模式（如STOP模式），在无操作时进入休眠，由定时器唤醒采集数据，降低待机功耗至≤50μA。六、应用价值与未来展望（一）应用场景本设计可快速部署于：农业灌溉：监测蓄水池、沟渠水位，自动触发灌溉或报警，节约人力与水资源；城市排水：监测地下管网、雨水井水位，预防内涝；工业储罐：监测化工原料、油品储罐水位，避免溢流或空罐；家庭场景：监测太阳能热水器、水箱水位，防止缺水或溢水。（二）未来展望1.物联网升级：接入LoRa、NB-IoT等低功耗广域网络，实现多站点水位数据的云端聚合与可视化分析。2.AI预测：结合历史水位数据与天气、用水量等因素，训练LSTM模型预测水位变化趋势，提前预警潜在风险。3.自供电设计：集成太阳能电池板+超级电容，实现无外接电源的长期自主运行，适用于偏远地区监测。结语：本设计基于嵌入式系统实现了水位的高精度监测与智能报警，兼具成本低、易部署、可

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