随着科学技术的迅猛发展,人们对居住环境的要求日趋丰富,开始追求舒适、安全、智能的生活环境。然而目前的智能家居系统存在产品成本过高,施工操作复杂,产品人性化程度不高等问题。针对这些问题,为满足现代家居生活的需求,本文以智能家居中的环境监测系统为研究对象,采用ZigBee无线网络技术与多传感器数据融合技术相结合的方式,研究并设计了一款智能家居环境监测与评估系统。论文根据系统的功能需求,设计了系统的总体方案。系统以PC机为控制中心,采用ZigBee无线网络完成节点间的数据传输,用户通过访问上位机界面查看家居环境信息和控制家电设备。研究了多传感器数据融合算法。通过对目前几种常用的数据算法的分析与比较,本文采用一种集模糊理论和神经网络优点为一体的T-S模糊神经网络算法建立了家居环境评估模型,对家居环境中PM2.5、光线、温度、湿度、以及CO₂信息进行融合处理,实现家居环境等级的科学评估。然后在Matlab环境下对该评估模型进行了建模与仿真,验证了模型的有效性及评估的准确性。设计了智能家居环境监测与评估系统。根据基于T-S模糊神经网络的家居环境评估模型的功能需求,构建了系统硬件部分的整体框架,并完成了ZigBee协调器、终端节点、传感器采集模块与家电控制模块的软硬件设计。然后利用Visual Studio 2010软件设计了上位机用户操作界面,便于数据的显示与处理操作。实现了系统的功能。以本论文所设计的智能家居环境监测与评估系统作为实验平台,对系统的整体功能和Zigbee无线通信性能进行测试,验证了系统运行的稳定性及可行性。通过分析实验与测试结果,本系统实现了对家居环境信息的实时监测、环境等级的科学评估以及家电设备的控制,当家中出现危情时也能第一时间通知用户,满足现代家居生活的需求。