[发明专利]基于霍尔效应的电器特征识别方法及其安全预警系统在审

专利信息
申请号: 202011086625.6 申请日: 2020-10-12
公开(公告)号: CN112255480A 公开(公告)日: 2021-01-22
发明(设计)人: 严小敏;石昊;刘文成 申请(专利权)人: 浙江长元科技有限公司
主分类号: G01R31/00 分类号: G01R31/00;G01R19/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 311113 浙江省杭州市余杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 霍尔 效应 电器 特征 识别 方法 及其 安全 预警系统
【权利要求书】:

1.基于霍尔效应的电器特征识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

S110:霍尔传感器检测当前电路的电流信号;

S120:将所述电流信号与电器特征库内各预存电器的基准电流信号进行匹配,判断是否能够匹配成功;若是,则转入步骤S130;若否,则转入步骤S140;

S130:定义匹配成功的预存电器为当前电路所连接的电器;

S140:手动获取当前电器及对应的电流信号数据,并更新至所述电器特征库。

2.根据权利要求1所述的基于霍尔效应的电器特征识别方法,其特征在于,所述S120过程:

将所述电流信号与电器特征库内各预存电器的基准电流信号进行匹配;

判断所述电流信号是否与某一基准电流信号或两个及以上的基准电流信号叠加匹配成功;

若匹配成功,则判断结果为是;反之,则判断结果为否。

3.根据权利要求1所述的基于霍尔效应的电器特征识别方法,其特征在于,所述电器特征库的形成过程为:

采集流经若干电器的电流信号,分别作为训练样本;

以时间为X轴、电流为Y轴,构建不同电器训练用的电流信号-时间坐标图;

将构建后的不同电器的所述电流信号-时间坐标图时间坐标图分别输入神经网络进行训练,直至训练形成所述电器特征库。

4.根据权利要求1所述的基于霍尔效应的电器特征识别方法,其特征在于,所述电流信号为:电流、霍尔电势差。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于霍尔效应的电器特征识别方法,其特征在于,所述霍尔传感器利用卡扣装置接入所述当前电路中进行电流信号检测获取。

6.基于霍尔效应的安全预警系统,其特征在于,所述基于霍尔效应的安全预警系统包括:霍尔传感器、主控模块、手动更新模块;

所述霍尔传感器,用于检测当前电路的电流信号;所述主控模块与所述霍尔传感器电连接,用于将所述电流信号与电器特征库内各预存电器的基准电流信号进行匹配,判断是否能够匹配成功;当判断能够匹配成功,则定义匹配成功的预存电器为当前电路所连接的电器;所述手动更新模块与所述主控模块电连接,用于手动获取当前电器及对应的电流信号数据,并更新至所述电器特征库。

7.根据权利要求6所述的基于霍尔效应的安全预警系统,其特征在于,所述基于霍尔效应的安全预警系统还包括:后台;所述后台,用于根据当前电路的电流信号,获取到所述当前电路对应的用户使用电器习惯,并根据所述用户使用电器习惯判断是否存在异常使用情况。

8.根据权利要求7所述的基于霍尔效应的安全预警系统,其特征在于,所述异常使用情况包括:危险电器设备接入、异常用电行为、和/或电器故障。

9.根据权利要求7所述的基于霍尔效应的安全预警系统,其特征在于,所述后台,还用于分析多条电路的电流信号,并根据大数据分析进行相应的火灾信息的预测。

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