任务名称
2017年_K题:单相用电器分析监测装置
任务要求
难度

一、任务
设计并制作一个可根据电源线的电参数信息分析用电器类别和工作状态的装置。该装置具有学习和分析监测两种工作模式。在学习模式下,测试并存储各单件电器在各种状态下用于识别电器及其工作状态的特征参量;在分析监测模式下,实时指示用电器的类别和工作状态。 

二、要求
1、基本要求
(1)电器电流范围 0.005A – 10.0A,可包括但不限于以下电器:LED 灯、节能灯、USB 充电器(带负载)、无线路由器、机顶盒、电风扇、热水壶。
(2)可识别的电器工作状态总数不低于 7,电流不大于 50mA 的工作状态数不低于 5,同时显示所有可识别电器的工作状态。自定可识别的电器种类,包括一件最小电流电器和一件电流大于 8A 的电器,并完成其学习过程。
(3)实时指示用电器的工作状态并显示电源线上的电特征参数,响应时间不大于 2s。特征参量包括电流和其他参量,自定义其他特征参量的种类、性质,数量自定。电器的种类及其工作状态、参量种类可用序号表示。
(4)随机增减用电器或改变使用状态,能实时指示用电器的类别和状态。 

(5)用电阻自制一件可识别的最小电流电器。
2、发挥部分
(1)具有学习功能。清除作品存储的所有特征参数,重新测试并存储指定电器的特征参数。一种电器一种工作状态的学习时间不大于 1 分钟。
(2)随机增减用电器或改变使用状态,能实时指示用电器的类别和状态。
(3)提高识别电流相同,其他特性不同的电器的能力和大、小电流电器共用时识别小电流电器的能力。
(4)装置在监测模式下的工作电流不大于 15mA,可以选用无线传输到便携终端上显示的方式,显示终端可为任何符合竞赛要求的通用或专用的便携设备,便携显示终端功耗不计入装置的功耗。
(5)其他
三、说明
图中 A 点和 B 点预留装置电流和用电器电流测量插入接口。测试基本要求的电器自带,并安全连接电源插头。具有多种工作状态的要带多件,以便所有工作状态同时出现。最小电流电器序号为 1;序号 1-5 电器电流不大于 50mA;最大电流电器序号为 7,可由赛区提供(例如 1800W 热水壶)。交作品之前完成学习过程,赛区测试时直接演示基本要求的功能。

评审标准

参考答案

GPT-4o给出的设计方案:


一、系统构成

  1. 电流传感器模块:

    • 使用适合的电流传感器(如霍尔传感器或分流器)测量从市电输入到用电器的实际电流。
    • 传感器模块应具备测量0.005A至10A范围内的电流的能力。
  2. 信号调理电路:

    • 将传感器输出的模拟信号进行放大、滤波和模数转换(ADC),确保输出稳定且准确。
  3. 微控制器单元(MCU):

    • 选用一款具备较高ADC分辨率的MCU,实时读取处理来自电流传感器的数据。
    • 配备必要的存储空间记录和存储各用电器的电流特性及工作状态信息。
  4. 学习与识别算法:

    • 基于特征提取和机器学习算法,开发学习模式下捕捉和分析不同用电器的电流特性。
    • 设计识别算法,能够快速判断并识别用电器的工作状态。
  5. 显示和告警系统:

    • 使用LCD或LED显示器实时显示当前用电器的工作状态、电流值以及其他特性参数。
    • 设计告警系统,在发现异常工作状态或工作模式时触发警告。
  6. 通信模块:

    • 配备无线通信模块(如WiFi或蓝牙),实现远程监控和数据传输。

二、设计步骤

  1. 电流传感器选择与校准:

    • 选择测量范围适合且线性好的电流传感器,并校准其测量精度。
    • 验证传感器在不同电流值下的准确性和稳定性。
  2. 信号调理电路设计:

    • 搭建信号放大和滤波电路,确保传感器信号不失真。
    • 选择高分辨率ADC,确保数据准确。
  3. 微控制器编程:

    • 编写程序实时读取ADC数据,并进行数据处理和特征提取。
    • 实现基于机器学习的学习和识别算法,进行用电器工作状态的识别。
  4. 显示和告警系统设计:

    • 设置LCD或LED显示器的控制程序,实时显示当前检测到的电流和工作状态。
    • 编写告警系统程序,在检测到异常情况时触发警告。
  5. 通信模块设置:

    • 安装无线通信模块,编写远程监控和数据传输程序,实现数据的实时上传和远程监控。
  6. 系统集成与调试:

    • 将各模块综合集成,进行整体调试,确保系统在各种工作状态下稳定运行。
    • 进行多次测试,优化算法和各模块性能,保证识别准确率和响应速度。

本题主要考察知识点:

  1. 电流传感器及其应用:如何选择、校准和使用电流传感器进行精确的电流测量。
  2. 信号调理与ADC::模拟信号进行放大、滤波,并转换为数字信号进行后续处理。
  3. 微控制器编程:编写实时读取和处理数据的程序,进行特征提取并实现工作状态识别。
  4. 机器学习应用:基于采集到的数据,实施机器学习算法,实现对用电器工作状态的学习和识别。
  5. 显示与告警系统:实现数据的实时显示和异常状态告警,提供直观的用户界面。
  6. 通信技术:通过无线通信模块实现远程监控和数据传输功能。
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