基于STM32和FFT的用电器分析识别装置

2022-08-19 06:18蔡婷婷吴俊尧李佳奕
电子测试 2022年15期
关键词:用电器电器电能

蔡婷婷,吴俊尧,李佳奕

(1.南京信息工程大学人工智能学院,江苏南京,210044;2.南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京,210044)

0 引言

随着时代的发展,用电器已经遍广泛应用于生活的各个领域。根据调查显示,由于热水壶、取暖器、电热毯等电器无人监管所引起的事故占据火灾事故的很大比例。因此,用电器的安全使用也成为亟待解决的问题,对用电器分析识别的研究,具有重要意义。

目前常见的用电器识别的方案:一是用电压电流互感器、ADE7763电能计量芯片测量7种电器的排列组合,根据这些数据来获取用电器状态。该方案思路较为简单,但需要测量的数据较多,中间存在很多不确定因素,容易造成较大误差。二是基于ADE7763芯片、电压与电流的相位差和各种不同用电器混叠使用时的电参数获取用电器状态。此类方法虽然较方案一加入了相位差的因素,准确率有所上升,但和方案一存在的问题相同。结合上述背景,本文提出一种基于STM32和FFT的用电器分析识别装置,通过电流互感器和I-V转换电路,将检测到的电流转换成电压后进行FFT变换,得到信号的频谱和谐波特性。同时通过SUI-101A电能计量模块检测电路的实时特性,得到电路中的实时数据。进而精确识别用电器的工作状态,用WiFi模块将数据传输给手机,实时显示工作状态。

1 核心部分电路分析

1.1 IV转换模块

选用OPA657进行IV转换,后接一个四阶低通滤波器滤除工频干扰,如图1、2所示。

图1 OPA657IV转换电路

图2 40Hz低通滤波器

1.2 IV转换后输出调理电路

选用OP07使用12V供电,一个OP07做加法电路,将IV转换输出电压转换为0-8V,另一个OP07做跟随器起到隔离的作用。如图3所示。

图3 输出调理模块

1.3 能量采集模块

使用电能采集芯片,通过电流互感线圈和电压互感线圈,可以测量有用功率和负载电流等。能量采集模块核心电路如图4所示。

图4 电能采集模块

2 架构设计

系统的整体架构分为8个部分,即STM32、外置AD模块ADS8688、IV模块、电能计量模块、电流互感线圈、TFT彩屏、WiFi模块和插座。将用电器插在插座上,使用电流互感器和IV模块将电流转换成电压,再用外置AD模块进行采集传到STM32后进行FFT变换,同时采用电能计量模块,结合以上数据得到用电器目前状态,将结果显示在TFT彩屏上,并使用WiFi模块将结果传到手机。系统总体结构框图和结构示意图如下。

图5 系统流程图

3 系统设计

3.1 系统流程分析

本系统默认上电是识别模式,且已预先存入七种电器的数据,可以直接测量自己的电器,只需打开排插对应口开即可显示当前参数和电器种类。若需要更换用电器,仅需按下学习按钮,则可进入学习模式,在学习模式下给需要学习的电器通电,再次按下学习按钮,屏幕会弹出学习完成的弹窗,当当前电器学习完成时,由于操作不当等原因导致数据异常,可以按取消键取消上次录入的数据,然后重新录入。当七种数据录入结束后,按下识别按键即可回到识别模式。

图6 系统流程图

3.2 学习算法分析

首先将电器进行二进制编码,例如1电器和7电器打开时编码结果为10000001,在学习模式下记录各个电器的参数,并建立一个简单的数据库,将有功功率等理论数值通过公式算出,在识别模式下计算负载的各项电参数,将该负载的每一个参数在数据库中进行遍历,找出最近的这组数情况的编码。本系统通过7种参数进行判断,最终得出七种电器组合,当七种电器组合的某一位出现有4次以上为1的情况,则认为该电器正在工作中,同理其他6位相同处理,最终可以得到计算判断结果。

4 测试

通过接入多种不同的电器,测量其各种电参数。数据如表1所示。

表1 七种电器各项电参数

然后我们通过选取多种组合进行作品测试。

表2 组合测试的准确率

本系统通过学习7种电器的电参数,然后对多种电器进行多次测试,随机在1-5种小电流用电器、1-3种用电器、4-7种电器各实验100次,最终准确率分别为98.54%、97.8%、96.9%。

5 创新特色总结展望

5.1 系统实现的功能及其创新性

实验数据表明,用电器分析测量是十分准确的,本系统的谐波可以测量到五阶谐波,与理论值相近,展现出了算法的优越性。本设计将电流特性和电功率等参数显示以及频谱图显示在TFT彩屏上,可以更直观的看到各个用电器的电参数,便于研究分析。还采用了WIFI无线传输模块,可以将本系统的数据无线传输给移动端,提高了系统的实用性。

5.2 未来展望

本设计后续可以优化功耗,使用低功率器件如TI公司的MSP432单片机等,使得该作品可以更加适合生活应用背景。同时可以优化学习算法模型,使用支持状态机等合适的方法,同时将计算部分部署云端,提高算法效率和功耗损失。最后还可以优化移动设备显示部分,交互界面更加人性化,使用流畅,参数种类更多。

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