CN116758721A - 一种消防设备用电信息采集终端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种消防设备用电信息采集终端,涉及用电信息采集技术领域,主要解决对电能信息采集的问题。消防设备用电信息采集终端包括主处理器、通信模块、电能采集模块、存储模块、供电模块、计算分析模块和显示模块,通过Wi‑Fi无线通信方式实现各个模块以及和外部设备之间的连接,通过Kalman滤波算法模型过滤电力数据中的噪声,从而得出更加准确的电能数据,通过所述供电模块为消防设备用电信息采集终端提供电源保护和管理,保证消防设备用电信息采集终端正常运行,节约了使用成本,提高了数据处理的准确性和可靠性,为消防设备用电信息采集终端的用电提供了保护,提高了用电采集终端的使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及用电信息采集技术领域,且更确切地涉及一种消防设备用电信息采集终端。
背景技术
消防设备用电信息采集终端是指用于采集消防设备用电信息的设备,通常安装在消防设备旁边,用于将消防设备的用电信息传输到消防控制中心或数据中心进行监控和管理。消防设备用电信息采集终端在具体工作时,通过消防设备的开启状态判断消防设备用电信息采集状况,比如消防是否打开、是否处于工作状态等。还能够采集消防设备的用电量等情况,比如消耗的电量、电费等。消防设备的温度、湿度等环境信息。将这些信息传输到消防控制中心或数据中心进行监控和管理,可以帮助消防部门更好地掌握消防设备的运行情况,及时处理异常情况,提高消防工作的效率和安全。
消防设备用电信息采集终端虽然可以用于对电力系统的电流、电压、功率和功率因数等参数进行监测和实时采集,从而实现对电力系统状态的全方位实时监控。但是现有技术消防设备用电信息采集终端在工作过程中仍旧存在一些技术弊端,比如:
消防设备用电信息采集终端需要进行大量的通信和数据传输,有线通信需要通过电缆进行物理布线,提高了一定的成本,且容易受到地形和环境等因素。消防数据信息采集过程中容易受到外界数据信息的影响,数据传输能力滞后。
消防设备用电信息采集终端在不同环境条件下对采集到的数据处理结果有偏差,数据处理准确性有待提高,消防设备数据信息处理能力滞后。
普通的消防设备用电信息采集终端缺少对电源的控制和管理,大大降低了消防设备用电信息采集终端的使用寿命。消防数据信息管理能力滞后,难以实现数据信息的采集与应用。
综上所述,消防设备用电信息采集时,容易出现诸多问题,导致消防设备数据采集能力滞后,应用效率低下。
发明内容
针对上述技术的不足,本发明公开一种消防设备用电信息采集终端,通过Wi-Fi无线通信方式实现各个模块以及和外部设备之间的连接,通过Kalman滤波算法模型过滤电力数据中的噪声,从而得出更加准确的电能数据,通过所述供电模块为消防设备用电信息采集终端提供电源保护和管理,保证消防设备用电信息采集终端正常运行,节约了使用成本,提高了数据处理的准确性和可靠性,为消防设备用电信息采集终端的用电提供了保护,提高了用电采集终端的使用寿命。
为了实现上述技术效果,本发明采用以下技术方案,
一种消防设备用电信息采集终端,其中包括主处理器、通信模块、电能采集模块、存储模块、供电模块、计算分析模块和显示模块;
主处理器用于控制和管理消防设备用电信息采集终端的各个模块的工作状态;
通信模块用于实现消防设备用电信息采集终端各个模块之间和外部设备的通信;
电能采集模块负责采集电压、电流、功率和功率因数;所述电能采集模块包括电流互感器、电压采样单元、模数转换单元和信号处理单元,所述电流互感器通过电磁感应原理将高电流变换为低电流,以便电能采集模块对处理过的小电流信号进行采集和测量,所述电压采样单元采用分压器对电力系统的电压进行采样,所述模数转换单元采用A/D转换器将所述电流互感器和所述电压采样单元采集到的模拟信号转换成数字信号,以便进行后续的信号处理和分析,所述信号处理单元通过数字信号处理技术对数字信号进行采样、滤波、积分和计算操作处理,所述电流互感器和所述电压采样单元的输出端连接所述模数转换单元的输入端,所述模数转换单元的输出端连接所述信号处理单元的输入端;
存储模块对采集到的电能数据进行存储;
供电模块对消防设备用电信息采集终端进行供电和管理;
计算分析模块负责对电能数据进行计算和分析;所述计算分析模块包括数据清洗单元、数据预处理单元、数据诊断单元、数据计算模块和数据输出单元,所述数据清洗单元用于对采集的原始数据进行校验、过滤、去重、补漏和整理,所述数据预处理单元采用Kalman滤波算法模型对电能数据进行数据分析前的处理,所述数据诊断单元采用模式识别技术,通过和历史数据进行比较对采集的数据进行能耗评估、能源消耗统计、能耗对比分析和质量分析操作,所述数据计算模块包括用电量计算单元、负载分析单元和统计处理单元,所述用电量计算单元用于计算不同时间段内的用电量信息,所述负载分析单元通过聚类分析和决策树分析对电力负载类型、负载水平、峰谷差进行分析和计算,所述统计处理单元通过采用回归分析法、平均值、中位数、方差和相关系数的方法对用电数据进行统计处理,并通过数据的规律辅助数据决策,所述数据输出单元采用Wi-Fi无线通信方式将处理好的数据信息传输到所述显示模块进实现数据信息的显示,所述数据清洗单元的输出端连接所述数据预处理单元的输入端,所述数据预处理单元的输出端连接所述数据诊断单元的输入端,所述数据诊断单元的输出端连接所述数据计算模块的输入端,所述数据计算模块的输出端连接所述数据输出单元的输入端;
显示模块用于显示消防设备用电信息采集终端的工作状态和数据信息;
所述主处理器的输出端分别连接通信模块、电能采集模块、存储模块、计算分析模块和显示模块的输入端,所述供电模块的输出端连接所述主处理器的输入端,所述电能采集模块的输出端连接所述计算分析模块的输入端,所述计算分析模块的输出端连接所述存储模块输入端,所述存储模块的输出端连接所述通信模块的输入端,所述通信模块的输出端连接所述显示模块的输入端。
作为上述技术方案的进一步描述,所述主处理器包括微处理器、控制器和通信接口,所述微处理器采用AT89S51单片机,所述AT89S51单片机的引脚通过连接其他组件,以实现控制、处理和计算功能,所述控制器采用PIC18F4550型号控制芯片控制和管理消防设备用电信息采集终端各个模块之间的交互和协作,所述通信接口通过和各个模块以及外部设备连接实现数据交换和通信,所述微处理器的输出端连接控制器的输入端,所述控制器的输出端连接通信接口的输入端。
作为上述技术方案的进一步描述,所述通信模块包括数据传输单元、通信协议处理单元和通信接口,所述数据传输单元采用Wi-Fi无线通信方式对采集到的电能数据进行传输,所述通信模块采用TCP/IP通信协议,所述通信协议处理单元通过处理和解析TCP/IP通信协议实现对数据传输协议的处理和管理,所述通信接口通过电缆的连接用于电能信息采集终端与外部设备连接,所述数据传输单元的输出端连接所述通信协议处理单元的输入端,所述通信协议处理单元连接所述通信接口。
作为上述技术方案的进一步描述,所述存储模块包括存储芯片、ARM处理器和电源管理单元,所述存储芯片采用EEPROM芯片,所述EEPROM芯片对采集到的电能数据进行储存和管理,所述ARM处理器通过控制所述存储模块的工作流程,实现数据的写入、读取、删除和备份,所述电源管理单元通过电容、稳压器和开关电源的调节保证正常的工作电压,所述存储芯片的输出端连接所述ARM处理器的输入端,所述电源管理的输出端连接所述存储芯片和所述ARM处理器的输入端。
作为上述技术方案的进一步描述,所述供电模块包括电池、适配器和电源管理单元,所述电池采用锂电池为消防设备用电信息采集终端提供电源,所述适配器用于将外部交流电源转换为消防设备用电信息采集终端所需的直流电流,保证消防设备用电信息采集终端正常运行,所述电源管理单元通过充电器、稳压器和开关电源的调节确保电池充电、放电、保护和管理控制的正常运行。
作为上述技术方案的进一步描述,所述显示模块为LED显示器,所述LED显示器包括LED芯片、驱动电路、控制单元和框架,所述LED芯片通过将电能转换成光能实现所述显示模块的亮度显示,所述驱动电路控制LED灯珠的亮度和闪烁频率实现信息的显示,所述控制单元通过将输入的数据转换为LED屏幕可识别的控制信号,实现对LED屏幕的直接控制,所述框架用于固定所述LED显示器中各组件,确保LED显示器的稳定性和安全性。
作为上述技术方案的进一步描述,所述Kalman滤波算法模型包括数据接收模块、数据编码模块、数据预测模块、数据更新模块、数据处理模块和数据输出模块,所述数据接收模块通过RS485通信技术接收消防设备用电信息采集终端采集的数据,所述数据编码模块通过数据数字化和二进制编码技术对接收到的数据进行解析和编码处理,所述数据预测模块基于状态空间模型的预测方法,利用状态转移矩阵和控制矩阵进行状态向量的预测,所述数据更新模块基于观测矩阵和观测噪声,利用Kalman增益对状态向量进行优化和滤波,所述数据处理模块通过数字信号处理技术和Kalman滤波算法对数据进行降噪、滤波和平滑处理,所述数据输出模块将处理后的数据输出到可视化平台、存储设备和其他模块进行下一步处理,所述数据接收模块的输出端连接所述数据编码模块的输入端,所述数据编码模块的输出端连接所述数据预测模块的输入端,所述数据预测模块的输出端连接所述数据更新模块输入端,所述数据更新模块的输出端连接所述数据处理模块的输入端,所述数据处理模块的输出端连接所述数据输出模块的输入端所述数据输出模块通过连接通信接口实现数据的输出。
作为上述技术方案的进一步描述,所述Kalman滤波算法模型的工作方法为:首先通过当前模型和先前的数据进行观察,对当前状态进行预测,由于随机过程噪声未知,做一步递推得到关于k-1时刻的先验估计:
(1)
(2)
式(1)-(2)中,表示k时刻的状态,A表示状态转移矩阵,/>表示K时刻外界对系统的作用,H表示观测矩阵,R表示测量噪声协方差矩阵,P表示误差矩阵;
接着根据观测方程和预测状态估计值,得出卡尔曼增益技术算公式:
(3)
最后采用加权平均法计算状态估计值,所述加权平均法根据卡尔曼增益数据、历史信息和新的观测信息,经过加权平均,得到更新后的状态估计值,同时更新协方差矩阵:
(4)
(5)
式(3)-(5)中,Q表示预测噪声协方差矩阵,B表示输入控制矩阵,表示K时刻的kalman增益,/>表示K时刻的观测。
综上所述,本发明的积极有益的技术效果在于:本发明公开一种消防设备用电信息采集终端,通过Wi-Fi无线通信方式实现各个模块以及和外部设备之间的连接,通过Kalman滤波算法模型过滤电力数据中的噪声,从而得出更加准确的电能数据,通过所述供电模块为消防设备用电信息采集终端提供电源保护和管理,保证消防设备用电信息采集终端正常运行,节约了使用成本,提高了数据处理的准确性和可靠性,为消防设备用电信息采集终端的用电提供了保护,提高了用电采集终端的使用寿命。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的目的、技术方案和优点,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显而易见,所描述的实施案例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例,其中:
图1为本发明总体架构示意图;
图2为电能采集模块结构示意图;
图3为计算分析模块结构示意图;
图4为通信模块结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本文实施例中的附图,对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例,而不是全部的实施例。应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本发明的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1-图4所示,一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:包括主处理器、通信模块、电能采集模块、存储模块、供电模块、计算分析模块和显示模块;
主处理器用于控制和管理消防设备用电信息采集终端的各个模块的工作状态;
通信模块用于实现消防设备用电信息采集终端各个模块之间和外部设备的通信;
电能采集模块负责采集电压、电流、功率和功率因数;所述电能采集模块包括电流互感器、电压采样单元、模数转换单元和信号处理单元,所述电流互感器通过电磁感应原理将高电流变换为低电流,以便电能采集模块对处理过的小电流信号进行采集和测量,所述电压采样单元采用分压器对电力系统的电压进行采样,所述模数转换单元采用A/D转换器将所述电流互感器和所述电压采样单元采集到的模拟信号转换成数字信号,以便进行后续的信号处理和分析,所述信号处理单元通过数字信号处理技术对数字信号进行采样、滤波、积分和计算操作处理,所述电流互感器和所述电压采样单元的输出端连接所述模数转换单元的输入端,所述模数转换单元的输出端连接所述信号处理单元的输入端;
存储模块对采集到的电能数据进行存储;
供电模块对消防设备用电信息采集终端进行供电和管理;
计算分析模块负责对电能数据进行计算和分析;所述计算分析模块包括数据清洗单元、数据预处理单元、数据诊断单元、数据计算模块和数据输出单元,所述数据清洗单元用于对采集的原始数据进行校验、过滤、去重、补漏和整理,所述数据预处理单元采用Kalman滤波算法模型对电能数据进行数据分析前的处理,所述数据诊断单元采用模式识别技术,通过和历史数据进行比较对采集的数据进行能耗评估、能源消耗统计、能耗对比分析和质量分析操作,所述数据计算模块包括用电量计算单元、负载分析单元和统计处理单元,所述用电量计算单元用于计算不同时间段内的用电量信息,所述负载分析单元通过聚类分析和决策树分析对电力负载类型、负载水平、峰谷差进行分析和计算,所述统计处理单元通过采用回归分析法、平均值、中位数、方差和相关系数的方法对用电数据进行统计处理,并通过数据的规律辅助数据决策,所述数据输出单元采用Wi-Fi无线通信方式将处理好的数据信息传输到所述显示模块进实现数据信息的显示,所述数据清洗单元的输出端连接所述数据预处理单元的输入端,所述数据预处理单元的输出端连接所述数据诊断单元的输入端,所述数据诊断单元的输出端连接所述数据计算模块的输入端,所述数据计算模块的输出端连接所述数据输出单元的输入端;
显示模块用于显示消防设备用电信息采集终端的工作状态和数据信息;
所述主处理器的输出端分别连接通信模块、电能采集模块、存储模块、计算分析模块和显示模块的输入端,所述供电模块的输出端连接所述主处理器的输入端,所述电能采集模块的输出端连接所述计算分析模块的输入端,所述计算分析模块的输出端连接所述存储模块输入端,所述存储模块的输出端连接所述通信模块的输入端,所述通信模块的输出端连接所述显示模块的输入端。
进一步地实施例,所述电能采集模块包括电流互感器、电压采样单元、模数转换单元和信号处理单元,所述电流互感器通过电磁感应原理将高电流变换为低电流,以便电能采集模块对处理过的小电流信号进行采集和测量,所述电压采样单元采用分压器对电力系统的电压进行采样,所述模数转换单元采用A/D转换器将所述电流互感器和所述电压采样单元采集到的模拟信号转换成数字信号,以便进行后续的信号处理和分析,所述信号处理单元通过数字信号处理技术对数字信号进行采样、滤波、积分和计算操作处理,所述电流互感器和所述电压采样单元的输出端连接所述模数转换单元的输入端,所述模数转换单元的输出端连接所述信号处理单元的输入端。
所述电能采集模块的工作原理为:所述电流互感器将高电流电气设备的电流变换为小电流,以便于所述电能采集模块的检测和处理,所述电压采样单元将高电压电气设备的电压信号降低成为所述电能采集模块所需的电平信号,并进行放大补偿,接着模数转换单元通过A/D转换器将电压和电流信号转换成数字信号,最后,所述信号处理单元对采集的电能数据进行分析处理并通所述通信模块进行传输,在不同时间和不同负载情况下,通过多次的采集比较,确保了所述电能采集模块在不同环境中都能保持一定的准确度和稳定性。
进一步地实施例,所述计算分析模块包括数据清洗单元、数据预处理单元、数据诊断单元、数据计算模块和数据输出单元,所述数据清洗单元用于对采集的原始数据进行校验、过滤、去重、补漏和整理,所述数据预处理单元采用Kalman滤波算法模型对电能数据进行数据分析前的处理,所述数据诊断单元采用模式识别技术,通过和历史数据进行比较对采集的数据进行能耗评估、能源消耗统计、能耗对比分析和质量分析操作,所述数据计算模块包括用电量计算单元、负载分析单元和统计处理单元,所述用电量计算单元用于计算不同时间段内的用电量信息,所述负载分析单元通过聚类分析和决策树分析对电力负载类型、负载水平、峰谷差进行分析和计算,所述统计处理单元通过采用回归分析法、平均值、中位数、方差和相关系数的方法对用电数据进行统计处理,并通过数据的规律辅助数据决策,所述数据输出单元采用Wi-Fi无线通信方式将处理好的数据信息传输到所述显示模块进实现数据信息的显示,所述数据清洗单元的输出端连接所述数据预处理单元的输入端,所述数据预处理单元的输出端连接所述数据诊断单元的输入端,所述数据诊断单元的输出端连接所述数据计算模块的输入端,所述数据计算模块的输出端连接所述数据输出单元的输入端;
所述计算分析模块的工作原理为:首先,通过所述数据清洗单元对数据进行初步处理,包括数据去重、数据格式化、异常数据的删除,所述数据清洗单元可以有效地减少异常数据的干扰,从而提高数据的准确性和可信度;进而通过数据预处理单元对采集到的原始数据进行预处理,包括数据的去噪、数据的归一化处理、数据的平滑处理,数据的平滑处理可以去掉数据中的突变点,使数据更加平稳,便于后续分析处理;所述数据诊断单元通过数学统计方法对预处理后的数据进行分析,包括时间序列分析、相关性分析、趋势分析等,以获得更加精准的数据,所述数据计算模块包括用电量计算单元、负载分析单元和统计处理单元,所述用电计算单元对采集到的数据进行分析处理,计算不同时间段的内的用电量,所述负载分析单元对电力负载进行分析和评估,所述统计处理单元对用电数据通过统计整理,总结出更适合消防设备用电信息采集终端的数据决策,接着,所述数据输出单元对处理过后的数据信息通过通信接口进行传输,所述计算分析模块通过对采集到的用电信息进行全面有效的处理和分析,进行科学合理的节能用电措施预测与应用,在电能信息采集的使用时,经过周期性地分析处理测试,对采集到的数据和其他电力设备采集的数据进行对比发现,本电能信息采集终端得出的数据具有稳定的精准性,同时,利用所述计算分析模块生成报表,对数据进行统计和分析,以便实现用电的管理和控制。
进一步地实施例,所述主处理器包括微处理器、控制器和通信接口,所述微处理器采用AT89S51单片机,所述AT89S51单片机的引脚通过连接其他组件,以实现控制、处理和计算功能,所述控制器采用PIC18F4550型号控制芯片控制和管理消防设备用电信息采集终端各个模块之间的交互和协作,所述通信接口通过和各个模块以及外部设备连接实现数据交换和通信,所述微处理器的输出端连接控制器的输入端,所述控制器的输出端连接通信接口的输入端。
所述主处理器的工作原理为:所述微处理器采用AT89S51单片机,其他模块以及外部设备通过和所述AT89S51单片机进行连接,实现所述微处理器对其他模块的控制工作,所述控制器用于控制各个模块的运作,并将整体状态反馈给微处理器进行处理和管理,保证设备工作的稳定性和可靠性,同时保障数据的准确采集和传输,所述通信接口用于连接终端的其他模块以及外部设备,以特定的数据格式进行电能信息的传输,所述主处理器可以通过用户的输入和配置,对终端设备进行各种参数的设置和调整,同时,所述主处理器可以对本终端设备进行监控和诊断,在使用本终端设备时,通过所述主处理器监测终端设备的状态,及时发现并处理故障,。
进一步地实施例,所述通信模块包括数据传输单元、通信协议处理单元和通信接口,所述数据传输单元采用Wi-Fi无线通信方式对采集到的电能数据进行传输,所述通信模块采用TCP/IP通信协议,所述通信协议处理单元通过处理和解析TCP/IP通信协议实现对数据传输协议的处理和管理,所述通信接口通过电缆的连接用于电能信息采集终端与外部设备连接,所述数据传输单元的输出端连接所述通信协议处理单元的输入端,所述通信协议处理单元连接所述通信接口。
所述通信模块的工作原理为:所述通信模块的通信方式采用Wi-Fi无线通信,通信协议采用TCP/IP通信协议,所述计算分析模块将处理过后的数据传输到所述通信模块,所述通信模块将接收到的数据解析成上层系统所识别的信号格式,所述数据传输单元通过传输接口接收处理过的电能信息,经过所述通信协议处理单元的通信协议处理,将采集的电能信息传输给所述显示模块进行电能信息显示,所述通信模块在长时间的运行和复杂环境下仍保持着可靠的稳定性。
进一步地实施例,所述存储模块包括存储芯片、ARM处理器和电源管理单元,所述存储芯片采用EEPROM芯片,所述EEPROM芯片对采集到的电能数据进行储存和管理,所述ARM处理器通过控制所述存储模块的工作流程,实现数据的写入、读取、删除和备份,所述电源管理单元通过电容、稳压器和开关电源的调节保证正常的工作电压,所述存储芯片的输出端连接所述ARM处理器的输入端,所述电源管理的输出端连接所述存储芯片和所述ARM处理器的输入端。
所述存储模块的工作原理为:所述存储模块采用EEPROM存储芯片对所采集的电能信息及相关数据进行存储和读写,以备后续管理和分析,在进行读取数据时,所述EEPROM存储芯片需要通过所述ARM处理器来进行数据读写操作,所述ARM处理器是一款高性能的处理器,具有良好的计算能力和低功耗特性,可以高效准确地实现数据的读取和写入,所述存储模块具有备份和恢复的功能,确保数据备份的安全可靠,确保所述存储模块的存储容量满足本终端设备采集数据的需求内存,同时,所述电源管理单元对为所述存储模块提供了稳定的电源输入,保证所述存储模块正常工作。
进一步地实施例,所述供电模块包括电池、适配器和电源管理单元,所述电池采用锂电池为消防设备用电信息采集终端提供电源,所述适配器用于将外部交流电源转换为消防设备用电信息采集终端所需的直流电流,保证消防设备用电信息采集终端正常运行,所述电源管理单元通过充电器、稳压器和开关电源的调节确保电池充电、放电、保护和管理控制的正常运行。
所述供电模块的工作原理为:在出现停电等情况时,所述电池能够为消防设备用电信息采集终端提供必要的电源支持,以保证其正常运行,同时,所述电池也能够为电能信息采集和传输提供持续支持,不至于因停电而丢失数据和影响设备稳定性,所述适配器根据消防设备用电信息采集终端的电源需求来选用不同的转换方式和转换参数,将电网直流电源转换为用电采集终端需要的直流电源,所述电源管理单元通过控制电流电压,确保消防设备用电信息采集终端的电源供应与工作时间的平衡,同时,所述供电模块具有过载保护功能,在超出额定电流加以工作时可以及时切断电源,保护设备不受损坏,增加本设备终端的使用寿命。
进一步地实施例,所述显示模块为LED显示器,所述LED显示器包括LED芯片、驱动电路、控制单元和框架,所述LED芯片通过将电能转换成光能实现所述显示模块的亮度显示,所述驱动电路控制LED灯珠的亮度和闪烁频率实现信息的显示,所述控制单元通过将输入的数据转换为LED屏幕可识别的控制信号,实现对LED屏幕的直接控制,所述框架用于固定所述LED显示器中各组件,确保LED显示器的稳定性和安全性。
所述显示模块的工作原理为:所述LED芯片通过发光二极管的特点,实现了高亮度、低功耗的显示效果,所述驱动电路是将外部控制信号转化为LED芯片的点阵方式,通过驱动所述LED芯片而实现显示效果的核心部分,所述控制单元通过生成显示的控制信号,根据预设的现实条件,将相应的控制信号输出到驱动电路中,对LED的亮度、颜色和量灭状态进行控制,将其转换为可视化的图像或表格显示在屏幕上,所述显示模块还可以为用户提供交互式界面,以进行本终端设备设置、参数调整和数据查询操作,同时,所述框架对LED显示器提供保护和支撑。
进一步地实施例,所述Kalman滤波算法模型包括数据接收模块、数据编码模块、数据预测模块、数据更新模块、数据处理模块和数据输出模块,所述数据接收模块通过RS485通信技术接收消防设备用电信息采集终端采集的数据,所述数据编码模块通过数据数字化和二进制编码技术对接收到的数据进行解析和编码处理,所述数据预测模块基于状态空间模型的预测方法,利用状态转移矩阵和控制矩阵进行状态向量的预测,所述数据更新模块基于观测矩阵和观测噪声,利用Kalman增益对状态向量进行优化和滤波,所述数据处理模块通过数字信号处理技术和Kalman滤波算法对数据进行降噪、滤波和平滑处理,所述数据输出模块将处理后的数据输出到可视化平台、存储设备和其他模块进行下一步处理,所述数据接收模块的输出端连接所述数据编码模块的输入端,所述数据编码模块的输出端连接所述数据预测模块的输入端,所述数据预测模块的输出端连接所述数据更新模块输入端,所述数据更新模块的输出端连接所述数据处理模块的输入端,所述数据处理模块的输出端连接所述数据输出模块的输入端所述数据输出模块通过连接通信接口实现数据的输出。
所述Kalman滤波算法模型的工作原理为:首先,所述数据接收模块将所述电能采集模块采集到的电能信息进行采集,并传输给下一个模块的组件,所述数据编码模块接收到所述数据接收模块传输的数据后,对原始的电能数据进行编码处理,生成数据序列,所述预测模块采用Kalman滤波算法,对未来一段时间内的数据进行预测分析,以便于更准确地评估采集到的数据,根据实际的测量结果,所述数据更新模块进行更新数据预测值,并根据卡尔曼滤波算法的相关原理,计算出预测值与实际值之间的误差,所述数据处理模块根据误差处理后的数据,结合预测数据和历史数据进行评估和计算,采用适当的算法进行滤波处理,去除异常值和噪声,得到更加准确和稳定的数据结果,最后,对得到的数据结果通过所述数据输出模块进行数据输出。
进一步地实施例,所述Kalman滤波算法模型的工作方法为:首先通过当前模型和先前的数据进行观察,对当前状态进行预测,由于随机过程噪声未知,做一步递推得到关于k-1时刻的先验估计:
(1)
(2)
式(1)-(2)中,表示k时刻的状态,A表示状态转移矩阵,/>表示K时刻外界对系统的作用,H表示观测矩阵,R表示测量噪声协方差矩阵,P表示误差矩阵,
接着根据观测方程和预测状态估计值,得出卡尔曼增益技术算公式:
(3)
最后采用加权平均法计算状态估计值,所述加权平均法根据卡尔曼增益数据、历史信息和新的观测信息,经过加权平均,得到更新后的状态估计值,同时更新协方差矩阵:
(4)
(5)
式(3)-(5)中,Q表示预测噪声协方差矩阵,B表示输入控制矩阵,表示K时刻的kalman增益,/>表示K时刻的观测值。
所述Kalman滤波算法的原理:所述Kalman滤波算法是一种最优滤波算法,可以对带有噪声和误差的连续信号进行滤波处理,从中估计出真实值,Kalman滤波算法包括初始化、预测、更新和循环四个步骤,首先设置状态变量的初值和初始的系统误差协方差矩阵,再利用状态转移方程和过程噪声模型,进行状态预测,接着将预测值与观测值进行比较,利用卡尔曼增益,对状态进行更新,最后需要重复执行预测和更新步骤,对观测值进行滤波处理,在常见的集中滤波算法中,影响因素的优劣对本终端设备也产生不同的效果,如表1所示。
表1 滤波算法影响因素比较表
算法影响因素 | 精度 | 平滑度 | 响应速度 | 稳定性 |
Kalman滤波算法 | 高 | 高 | 高 | 高 |
算术平均滤波法 | 高 | 高 | 低 | 低 |
中立值滤波法 | 高 | 高 | 高 | 低 |
限幅平均滤波法 | 高 | 高 | 高 | 低 |
由表1可知,所述Kalman滤波算法的精度、平滑度、响应速度和稳定性都比较高,算数平均滤波法在精度和平滑度方面表现较好,但响应速度较慢,稳定性差,特别是在信号波动比较剧烈的场景下,计算结果往往会存在一定的滞后,中立值滤波法对平滑度的影响高,但是因为稳定性低,只能消除信号中的低噪音,同时,限幅平均滤波法由于稳定性低,对连续的噪音干扰效果差,综上所述,根据本终端设备的参数需求,所述Kalman滤波算法的表现更完美。
本发明的技术方案可以根据技术人员的专业知识和实际需求进行合理的修改、等同替换和改进等措施,只要这些修改、等同替换和改进措施符合本发明的精神和原则,也应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:包括主处理器、通信模块、电能采集模块、存储模块、供电模块、计算分析模块和显示模块;
主处理器用于控制和管理消防设备用电信息采集终端的各个模块的工作状态;
通信模块用于实现消防设备用电信息采集终端各个模块之间和外部设备的通信;电能采集模块负责采集电压、电流、功率和功率因数;所述电能采集模块包括电流互感器、电压采样单元、模数转换单元和信号处理单元,所述电流互感器通过电磁感应原理将高电流变换为低电流,以便电能采集模块对处理过的小电流信号进行采集和测量,所述电压采样单元采用分压器对电力系统的电压进行采样,所述模数转换单元采用A/D转换器将所述电流互感器和所述电压采样单元采集到的模拟信号转换成数字信号,以便进行后续的信号处理和分析,所述信号处理单元通过数字信号处理技术对数字信号进行采样、滤波、积分和计算操作处理,所述电流互感器和所述电压采样单元的输出端连接所述模数转换单元的输入端,所述模数转换单元的输出端连接所述信号处理单元的输入端;
存储模块对采集到的电能数据进行存储;
供电模块对消防设备用电信息采集终端进行供电和管理;
计算分析模块负责对电能数据进行计算和分析;所述计算分析模块包括数据清洗单元、数据预处理单元、数据诊断单元、数据计算模块和数据输出单元,所述数据清洗单元用于对采集的原始数据进行校验、过滤、去重、补漏和整理,所述数据预处理单元采用Kalman滤波算法模型对电能数据进行数据分析前的处理,所述数据诊断单元采用模式识别技术,通过和历史数据进行比较对采集的数据进行能耗评估、能源消耗统计、能耗对比分析和质量分析操作,所述数据计算模块包括用电量计算单元、负载分析单元和统计处理单元,所述用电量计算单元用于计算不同时间段内的用电量信息,所述负载分析单元通过聚类分析和决策树分析对电力负载类型、负载水平、峰谷差进行分析和计算,所述统计处理单元通过采用回归分析法、平均值、中位数、方差和相关系数的方法对用电数据进行统计处理,并通过数据的规律辅助数据决策,所述数据输出单元采用Wi-Fi无线通信方式将处理好的数据信息传输到所述显示模块进实现数据信息的显示,所述数据清洗单元的输出端连接所述数据预处理单元的输入端,所述数据预处理单元的输出端连接所述数据诊断单元的输入端,所述数据诊断单元的输出
连接所述数据计算模块的输入端,所述数据计算模块的输出端连接所述数据输出单元的输入端;
显示模块用于显示消防设备用电信息采集终端的工作状态和数据信息;
所述主处理器的输出端分别连接通信模块、电能采集模块、存储模块、计算分析模块和显示模块的输入端,所述供电模块的输出端连接所述主处理器的输入端,所述电能采集模块的输出端连接所述计算分析模块的输入端,所述计算分析模块的输出端连接所述存储模块输入端,所述存储模块的输出端连接所述通信模块的输入端,所述通信模块的输出端连接所述显示模块的输入端。
2.根据权利要求1所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述主处理器包括微处理器、控制器和通信接口,所述微处理器采用AT89S51单片机,所述AT89S51单片机的引脚通过连接其他组件,以实现控制、处理和计算功能,所述控制器采用PIC18F4550型号控制芯片控制和管理消防设备用电信息采集终端各个模块之间的交互和协作,所述通信接口通过和各个模块以及外部设备连接实现数据交换和通信,所述微处理器的输出端连接控制器的输入端,所述控制器的输出端连接通信接口的输入端。
3.根据权利要求1所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述通信模块包括数据传输单元、通信协议处理单元和通信接口,所述数据传输单元采用Wi-Fi无线通信方式对采集到的电能数据进行传输,所述通信模块采用TCP/IP通信协议,所述通信协议处理单元通过处理和解析TCP/IP通信协议实现对数据传输协议的处理和管理,所述通信接口通过电缆的连接用于电能信息采集终端与外部设备连接,所述数据传输单元的输出端连接所述通信协议处理单元的输入端,所述通信协议处理单元连接所述通信接口。
4.根据权利要求1所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述存储模块包括存储芯片、ARM处理器和电源管理单元,所述存储芯片采用EEPROM芯片,所述EEPROM芯片对采集到的电能数据进行储存和管理,所述ARM处理器通过控制所述存储模块的工作流程,实现数据的写入、读取、删除和备份,所述电源管理单元通过电容、稳压器和开关电源的调节保证正常的工作电压,所述存储芯片的输出端连接所述ARM处理器的输入端,所述电源管理的输出端连接所述存储芯片和所述ARM处理器的输入端。
5.根据权利要求1所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述供电模块包括电池、适配器和电源管理单元,所述电池采用锂电池为消防设备用电信息采集终端提供电源,所述适配器用于将外部交流电源转换为消防设备用电信息采集终端所需的直流电流,保证消防设备用电信息采集终端正常运行,所述电源管理单元通过充电器、稳压器和开关电源的调节确保电池充电、放电、保护和管理控制的正常运行。
6.根据权利要求1所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述显示模块为LED显示器,所述LED显示器包括LED芯片、驱动电路、控制单元和框架,所述LED芯片通过将电能转换成光能实现所述显示模块的亮度显示,所述驱动电路控制LED灯珠的亮度和闪烁频率实现信息的显示,所述控制单元通过将输入的数据转换为LED屏幕可识别的控制信号,实现对LED屏幕的直接控制,所述框架用于固定所述LED显示器中各组件,确保LED显示器的稳定性和安全性。
7.根据权利要求1所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述Kalman滤波算法模型包括数据接收模块、数据编码模块、数据预测模块、数据更新模块、数据处理模块和数据输出模块,所述数据接收模块通过RS485通信技术接收消防设备用电信息采集终端采集的数据,所述数据编码模块通过数据数字化和二进制编码技术对接收到的数据进行解析和编码处理,所述数据预测模块基于状态空间模型的预测方法,利用状态转移矩阵和控制矩阵进行状态向量的预测,所述数据更新模块基于观测矩阵和观测噪声,利用Kalman增益对状态向量进行优化和滤波,所述数据处理模块通过数字信号处理技术和Kalman滤波算法对数据进行降噪、滤波和平滑处理,所述数据输出模块将处理后的数据输出到可视化平台、存储设备和其他模块进行下一步处理,所述数据接收模块的输出端连接所述数据编码模块的输入端,所述数据编码模块的输出端连接所述数据预测模块的输入端,所述数据预测模块的输出端连接所述数据更新模块输入端,所述数据更新模块的输出端连接所述数据处理模块的输入端,所述数据处理模块的输出端连接所述数据输出模块的输入端所述数据输出模块通过连接通信接口实现数据的输出。
8.根据权利要求7所述的一种消防设备用电信息采集终端,其特征在于:所述Kalman滤波算法模型的工作方法为:首先通过当前模型和先前的数据进行观察,对当前状态进行预测,由于随机过程噪声未知,做一步递推得到关于k-1时刻的先验估计:
(1)
(2)
式(1)-(2)中,表示k时刻的状态,A表示状态转移矩阵,/>表示K时刻外界对系统的作用,H表示观测矩阵,R表示测量噪声协方差矩阵,P表示误差矩阵;
接着根据观测方程和预测状态估计值,得出卡尔曼增益技术算公式:
(3)
最后采用加权平均法计算状态估计值,所述加权平均法根据卡尔曼增益数据、历史信息和新的观测信息,经过加权平均,得到更新后的状态估计值,同时更新协方差矩阵:
(4)
(5)
式(3)-(5)中,Q表示预测噪声协方差矩阵,B表示输入控制矩阵,表示K时刻的kalman增益,/>表示K时刻的观测值。
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-
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- 2023-08-16 CN CN202311027834.7A patent/CN116758721A/zh active Pending
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