[发明专利]一种自动识别电器运行状态的智能插座在审
申请号: | 201410803274.4 | 申请日: | 2014-12-23 |
公开(公告)号: | CN104597813A | 公开(公告)日: | 2015-05-06 |
发明(设计)人: | 李凤兰 | 申请(专利权)人: | 李凤兰 |
主分类号: | G05B19/042 | 分类号: | G05B19/042;H01R13/66;H01R13/70 |
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地址: | 075000 河北省张家口*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动识别 电器 运行 状态 智能 插座 | ||
技术领域
本发明涉及一种插座,特别是一种可以自动识别电气运行状态的智能插座。
背景技术
随着智能家居、物联网等先进技术的出现,传统的插座已经向智能化的方向发展。现有的智能化插座虽然具有一定的智能化能力,但还主要局限在基础的电量统计或者被动的控制通断等功能,并不具有进一步的智能化功能。同时为了降低电器的用电损耗,最好向用电用户实时显示电器的运行状态,并使得用户可以通过电子化手段实时控制电器的通断,并在频繁通断电路时提供防止瞬间电流过大的电路保护功能。
发明内容
为解决现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种自动识别电气运行状态的智能插座。
为了实现上述目标,本发明采用如下的技术方案:
一种智能插座控制方法,包括:采样固定时间窗内的电压/电流数据;采样数据去噪;计算去噪后的数据的特征量;获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配,获得电器运行状态,包括:判断固定时间窗内特征量是否存在变化;如果存在变化,则执行模糊模式匹配;将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示。
该方法进一步包括:采样固定时间窗内的电压/电流数据包括:对插座进线上的固定时间窗内的数据进行采样,可包括采样电压和采样电流,其中固定时间窗可由系统预先指定或由用户指定。
该方法进一步包括:采样数据去噪包括:利用小波变换法对获得的数据进行去噪声处理,小波变换法包括以下步骤:
(1)、含噪信号预处理和小波变换多尺度分解,得到相应的小波分解系数;预处理判断波形数据的完整度;选取db小波作为小波基函数,并采用Mallat算法对db小波进行多尺度分解,分解层次可依据实际电器情况选取;
(2)、小波分解高频系数阈值处理,低频信号保持不变,高频信号选择适当阈值进行量化处理,阈值选择固定的阈值形式,阈值函数选择软阈值函数(sgn(w)(|w|-λ),|w|>λ),该函数中,λ为最小极大方差的阈值,w是高频信号数值;
(3)小波逆变换,将进行阈值处理过的小波系数重构,得到恢复后的原始信号估计值。
该方法进一步包括:判断固定时间窗内特征量是否存在变化的具体步骤包括:选择固定时间窗内的特征量,以检测特征量的变化,即考虑式(1)是否成立,
X(k+1)-X(k)>ε 式(1),
在式(1)中,X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量,ε为设定阀值;相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量;ε的取值范围以及固定时间窗可由系统预先设定或由用户指定;如果式(1)成立,则表示存在异常数据波段,从而需要匹配预制电器运行模式库,变更显示模块的显示,则继续模糊模式匹配步骤;如果式(1)不成立,则不存在异常数据波段,可不匹配预制电器运行模式库,不变更显示模块的显示,继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。
该方法进一步包括:如果存在变化,则执行模糊模式匹配的步骤包括:
利用式(2),将表示异常数据波段的特征量与预制电器运行模式库中的特征量进行模糊模式距离计算,
式(2),
在式(2)中,d表示模式距离,xi表示预制电器运行模式库中的特征量,ci表示异常数据波段的特征量,i的取值范围是1至n的整数,n表示特征量的个数;将式(2)计算出的最小的模式距离d与设定的模式相似阀值β进行比较;设定的模式相似阀值β是用户系统给出的模式距离相似阀值;如果d≤β,则表示异常数据波段的运行模式与预制电器运行模式库中用于比较的模式是最接近的工况模式,则显示该最接近的工况模式;如果d>β,则继续选取预制电器模式库中的其他模式进行匹配,直至预制电器模式库的所有模式均不匹配,这时通过通信单元向用户告警。
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