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室内用电安全远程监控系统

作　者: 丁鉴洋
导　师: 周磊
学　校: 杭州电子科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 监控 数据采集 故障电弧 电器识别 信息融合
分类号: TM92
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 3次
引　用: 0次
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内容摘要


当今社会电能的使用几乎无处不在，由于电能来源广泛、便于传输、使用方便，它已经深入家家户户。可是电能在造福人类的同时也给社会带来了隐患，频繁的电气火灾对人类的生命安全造成了的威胁，同时也给社会造成了巨大的损失。鉴于电气火灾的影响巨大，造成的危害无法估量，学术界和工业界一直致力于找到合适有效的方法去预防电气火灾的发生。本文首先分析了电气火灾的主要发生原因，包括漏电、短路和过载等，总结出室内发生电气火灾的两类主要原因：故障电弧电流和违章大功率电器的使用。针对这些火灾发生原因，介绍了国内外的一些检测技术，如故障电弧检测中的故障电弧电路器、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。在深入了解了各类电器的电流特征和故障电弧产生机制的基础上，本文通过对电流采样信号的分析设计了针对违章电器检测的电器识别技术和针对故障电弧检测的故障电弧检测技术。同时设计了基于STM32单片机的电流信号采集系统和基于WEB技术的软件监控平台，该平台利用了如今流行的B/S架构，能够利用电器识别技术和故障电弧检测技术对电流数据采集系统采集的电流采样值进行电器识别和电弧检测，配合软件和数据库的统计能力，更好的分析识别和检测结果，并显示在监控终端的浏览器上。整个系统通过无线通信技术进行连接，监控人员可以通过监控终端实时查看室内用电状况并采取相应措施。虽然目前有很多关于电器识别和故障电弧检测的技术，但真正付诸于实用的少之又少，违章电器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，可能存在误判。本文在对电流进行分析的同时利用了后台软件和数据库的统计功能，可以很好的避免随机性和偶然性判断。因此该课题的研究有一定的创新意义和价值。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 论文研究背景与意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-14
    1.2.1 故障电弧检测技术  10-13
    1.2.2 电器识别技术  13-14
  1.3 论文主要工作  14-15
    1.3.1 论文主要研究内容  14
    1.3.2 研究深度及技术指标  14
    1.3.3 论文内容的安排  14-15
  1.4 本章小结  15-16
第二章 智能分析系统设计  16-42
  2.1 智能电器识别系统  16-30
    2.1.1 负载监控系统  16-17
    2.1.2 负载识别技术  17-18
    2.1.3 子空间模式识别  18-23
    2.1.4 智能识别系统设计  23-30
  2.2 故障电弧检测系统  30-41
    2.2.1 故障电弧及其特征  30-31
    2.2.2 数据统计法  31-33
    2.2.3 基于 AR 模型分析  33-36
    2.2.4 多信息融合技术  36-39
    2.2.5 故障电弧检测系统设计  39-41
  2.3 本章小结  41-42
第三章 系统结构设计及数据采集  42-57
  3.1 系统结构设计  42-44
    3.1.1 总体结构  42
    3.1.2 功能介绍  42-43
    3.1.3 系统工作流程  43-44
  3.2 数据采集系统设计  44-56
    3.2.1 设计思路  44
    3.2.2 MCU 主控模块设计  44-45
    3.2.3 电流信号采集模块设计  45-47
    3.2.4 通信模块设计  47-51
    3.2.5 电源模块设计  51-54
    3.2.6 Flash 程序下载模块  54-56
  3.3 本章小结  56-57
第四章 软件开发及技术支持  57-66
  4.1 WEB 技术  57-61
    4.1.1 Java EE 简介  57
    4.1.2 Java EE 的架构和特点  57-58
    4.1.3 Struts 框架  58-59
    4.1.4 Hibernate 框架  59-61
    4.1.5 Bootstrap 框架  61
  4.2 B/S 架构  61-64
    4.2.1 B/S 架构特点  62-63
    4.2.2 应用领域  63-64
  4.3 MySQL 数据库  64-65
  4.4 本章小结  65-66
第五章 系统实现及性能测试  66-73
  5.1 数据采集系统  66-68
  5.2 软件平台  68-72
  5.3 测试结果统计  72
  5.4 本章小结  72-73
第六章 结论与展望  73-75
  6.1 总结  73
  6.2 展望  73-75
致谢  75-76
参考文献  76-80
附录  80

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电气化、电能应用
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