导语：

本文介绍了一种应用LM35温度传感器开发的温控系统，重点阐述了系统结构、工作原理以及采样值量化。同时对LM35传感器特性、系统硬件电路设计、软件设计也作了介绍。该系统体积小、成本低、工作可靠，具有很高工程应用价值。系统稍加改动或扩展，还可以完成温度测量等功能。

摘要：

本文详细描述了基于LM35AH温度传感器的一种温控电路设计，其核心部件为模拟信号处理单元和数字信号处理单元。这款温控设备能够在-55℃至+150℃范围内准确测量环境温度，并根据设定点自动调整加热功率以维持恒定的室内温度。本文首先介绍了用于此目的的LM35AH及其特性，然后详细讨论了硬件电路及软件编程方法，以及如何通过A/D转换将模拟输入转换成数字输出，以便与微控制单元（MCU）进行通信。此外，本文还提供了一些实际测试结果，说明这种方案在实际应用中表现良好。

关键词：温控；环境监测；Temperature Control; Environmental Monitoring; LM35AH

引言

随着工业自动化和智能家居技术的发展，对于精确控制和监测环境条件变得越来越重要。在这个过程中，选择合适的温度传感器对于保证设备稳定运行至关重要。本文旨在展示一种基于低成本且易于使用的集成式temperature sensor——LM35AH构建的一个简单但有效的温控电路。

LM35AH temperature sensor 的特性

工作电压：直流4～30V；

工作电流：小于133μA；

输出电压：+6V～-1.0V；

输出阻抗：1mA负载时0.1Ω；

精度：±0.5℃精度（在+25℃时）；

漏泄電流: 小于60μA;

比例因数: 线性+10.0mV/℃;

非线性值: ±1/4℃;

校准方式: 直接用摄氏温度校准;

系统结构及工作原理

本系统由以下几个部分组成：

传感器部分（包括一个或多个lm15a/b/c系列）

信号调理部分（用于放大并限幅）

A/D采样部分（将模拟信号转换为数字信号）

MCU控制逻辑

加热控制部分

这套配备能让用户轻松地获得他们所需信息并据此做出反应，比如保持房间中的水箱不冻结或者使机房里的服务器始终处于最佳运营状态。

图 1 温控系统框图

核心硬件电路设计及采样值量化

为了实现上述目标，我们需要一个能够接收到来自周围环境中的变化而产生相应输出的人工智能模型，这个模型是由一系列算法组成，它们允许人工智能学习如何识别不同的模式并做出预测。这些算法被称为神经网络，因为它们就像人的大脑一样，它们有层次结构，每一层都包含许多节点，每个节点都会对输入数据进行一定程度上的处理，最终形成输出数据。

系统软件设计

为了执行这些任务，我们需要编写一些代码，这些代码会告诉计算机什么时候应该打开或者关闭某个开关。当我们想要改变哪个开关是打开还是关闭的时候，我们只需要更改这些代码即可。这是一个非常灵活且容易操作的地方，因为它允许我们根据我们的需求来调整计算机行为，从而达到最优效果。

6 结束语

总之，本文提出的基于lm15a/b/c系列temperature sensors的一般型态可以作为任何类型项目中关于environment monitoring and control方面的一个基础架构参考，它提供了一种简洁、高效且经济实用的解决方案，可以满足各种不同场景下的需求，无论是在家庭生活还是工业生产领域。此外，由于其独特的小巧体积、小功耗、大灵敏度等优点，该型态已经得到了广泛认可，并被成功地应用到各种各样的实际情况中，如无人驾驶飞行车辆等场合。