[发明专利]一种基于物联网的用电器安全智能装置

说明书

技术领域

本发明属于电子通信领域，具体涉及一种基于物联网的用电器安全智能装置。

背景技术

室内用电最大的安全隐患是电气火灾，发生电气火灾的主要原因有漏电、短路和过载等，使用大功率违规电器、电线老化产生故障电弧等都会导致这些现象的发生。针对大功率电器识别和电弧检测，国内外已经有一些相关技术，如故障电弧检测中的Duffing振子信号探测、小波变换和违章电器检测中的功率分析、小波分析等。虽然现在有很多电器识别和故障电弧检测相关的技术，但是真正付诸于实践的少之又少，用电器识别和故障电弧检测的产品也为数不多，仅有的一些产品也仅限于对电流的瞬态监控，而瞬态特征存在很强的随机性和偶然性，存在误判的可能性很大。所以，开发一种安全性好、可靠性高的用电器安全控制装置变得十分迫切。

发明内容

本发明针对现有产品和技术的不足，设计了一种基于物联网的用电器安全智能装置，包括用电器识别、电弧检测、环境监测以及远程监控等功能。本发明采用如下技术方案实现发明目的：

(1)用电器智能识别技术

本发明利用以负载电流的傅里叶级数作为特征值的局部空间模式识别技术来进行用电器的识别。除了参考模式识别的结果外，还结合了用电器的其它一些信息比如功率、数字滤波器等进行多维信息的综合识别，以提高识别的准确率。分为三步进行识别，第一步将用电器的原始电流波形数据进行傅里叶级数运算，将运算结果与各用电器的样本数据进行匹配，得出第一相似度；第二步将原始电流数据进行数字滤波，滤波后的波形与第一相似度超过一定值的电器的样本数据进行匹配，得出第二相似度；第三步计算待测用电器的功率，并将该功率值与第二相似度满足一定范围的电器的样本数据进行比对，并得出识别结果。

(2)电弧检测技术

本发明的电弧检测方式采用基于模糊逻辑的多种信息结合技术，将采集的电流波形数据先进行特征值结合，计算其自回归模型系数，然后结合数据统计方法中的平均值和最大值进行检测判断。首先对电流采样数据建立自回归模型，利用三阶最大熵谱算法(Burg算法)计算出自回归模型参数；然后通过数据库中正常波形的自回归模型参数和待测电流信号的自回归模型参数计算出欧氏距离平方值，将该结果作为决策级结合的输入之一，计算和值与最大值的最大差值时，由于各用电器电流大小存在较大差异，所以单看该差值大小很难判断，定义和值的最大差值与两个周期和值的平均值之比作为最大和值差值比，按同样方式计算出最大峰值差值比，将这两个差值比作为决策级结合的输入；最后通过这三个输入关联，按照一定的规则进行决策级结合获得判断结果。

(3)环境监测技术

本发明能够综合监测室内的温度、湿度、PM2.5指数和噪声等环境数据。使用单总线数字温湿度传感器DHT11作为温湿度采集模块，采用夏普的GP2Y1010AU0F检测室内PM2.5指数，采用高灵敏度驻极体话筒及模拟放大电路来监测室内噪声强度。

(4)物联网技术

本发明引入了物联网技术用于实现远程监控功能，包括以太网技术和蓝牙技术，分别采用了单芯片快速以太网MAC控制器DM9000和2.4GHz低功率蓝牙系统单晶片CC2540。

有益的效果：本发明为解决室内电气火灾隐患提供了一个很好的方案。它能够综合采集室内用电器类型、电弧故障等用电信息和温湿度、PM2.5、噪声等环境信息，实时监控室内安全状况并进行报警或自动作出应急处理。使用户在任何地方，只要有网络，就可以通过电脑浏览器或者手机APP实时查看室内的用电器信息、环境信息及故障电弧信息。

附图说明

图1为本发明的电路结构图；

图2(a)为本发明的单片机模块电路原理图；

图2(b)为本发明的单片机晶振电路原理图；

图2(c)为本发明的单片机JTAG接口电路原理图；

图2(d)为本发明的单片机复位电路原理图；

图3为本发明的以太网模块电路原理图；

图4为本发明的蓝牙4.0模块电路原理图；

图5为本发明的温湿度传感器电路原理图；

图6为本发明的噪声检测模块电路原理图；

图7为本发明的PM2.5传感器电路原理图；

图8为本发明的电流互感器模块电路原理图；

图9(a)为本发明的5V和3.3V电源模块电路原理图；

图9(b)为本发明的A/D转换参考电压电路原理图；