電器類型識(shí)別裝置的制造方法
【專利摘要】一種電器類型識(shí)別裝置，包括信息采集模塊、信息處理模塊、通信模塊。所述裝置同時(shí)采用包括啟動(dòng)過程時(shí)間、啟動(dòng)電流最大值、啟動(dòng)電流最大值時(shí)間在內(nèi)的電器啟動(dòng)電流特征，以及電器的負(fù)載電流頻譜特征作為識(shí)別特征，特征信息豐富；采用包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和貝葉斯分類器的組合分類器進(jìn)行識(shí)別分類，兼顧BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和貝葉斯分類器的特點(diǎn)進(jìn)行綜合識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率高；提供的啟動(dòng)電流特征獲取方法和負(fù)載電流頻譜特征獲取方法簡單、可靠。所述裝置可以用在學(xué)生集體宿舍、大型集貿(mào)市場(chǎng)等一些需要進(jìn)行用電電器管理的集體公共場(chǎng)所，也可以用于需要進(jìn)行電器類型識(shí)別與統(tǒng)計(jì)的其他需要進(jìn)行用電設(shè)備管理的場(chǎng)合。
【專利說明】
電器類型識(shí)別裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種設(shè)備識(shí)別及分類裝置，尤其是涉及一種電器類型識(shí)別裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，主流的電器負(fù)載性質(zhì)識(shí)別方法包括基于負(fù)載功率綜合系數(shù)算法的電器負(fù)載 識(shí)別方法、基于電磁感應(yīng)的電器負(fù)載識(shí)別方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電器負(fù)載識(shí)別方法、基 于周期性離散變換算法的電器負(fù)載識(shí)別方法等。各種方法均能夠在一定程度是實(shí)現(xiàn)電器負(fù) 載性質(zhì)的識(shí)別，但由于特征性質(zhì)單一，識(shí)別手段單一，普遍存在泛化能力不夠及不能完全準(zhǔn) 確識(shí)別的問題。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明的目的在于，針對(duì)現(xiàn)在已有技術(shù)的缺陷，提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)高效識(shí)別的電 器類型識(shí)別裝置。所述裝置包括信息采集模塊、信息處理模塊、通信模塊。
[0004] 所述信息采集模塊用于采集電器的負(fù)載電流并轉(zhuǎn)換成電流數(shù)字信號(hào);所述電流數(shù) 字信號(hào)被送至信息處理模塊;所述信息處理模塊依據(jù)輸入的電流數(shù)字信號(hào)，采用組合分類 器進(jìn)行電器類型識(shí)別；所述通信模塊用于發(fā)送信息處理模塊的電器類型識(shí)別結(jié)果至上位 機(jī)。
[0005] 所述組合分類器的輸入特征包括電器的啟動(dòng)電流特征和電器的負(fù)載電流頻譜特 征;所述組合分類器包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和貝葉斯分類器;所述啟動(dòng)電流特征包括啟動(dòng) 過程時(shí)間、啟動(dòng)電流最大值、啟動(dòng)電流最大值時(shí)間。
[0006] 所述信息采集模塊包括電流傳感器、前置放大器、濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器;所述信息處 理模塊的核心為DSP，或者為ARM，或者為單片機(jī)，或者為FPGA。
[0007] 所述A/D轉(zhuǎn)換器可以采用信息處理模塊的核心中包括的A/D轉(zhuǎn)換器。
[0008] 所述信息采集模塊、信息處理模塊、通信模塊的全部或者部分功能集成在一片SoC 上。
[0009] 所述通信模塊還接收上位機(jī)的相關(guān)工作指令;所述通信模塊與上位機(jī)之間的通信 方式包括無線通信方式與有線通信方式；所述無線通信方式包括ZigBee、藍(lán)牙、WiFi、 433MHz數(shù)傳方式;所述有線通信方式包括485總線、CAN總線、互聯(lián)網(wǎng)、電力載波方式。
[0010] 所述負(fù)載電流頻譜特征通過以下方法獲得：
[0011]步驟一、獲取電器負(fù)載的穩(wěn)態(tài)電流信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)；
[0012] 步驟二、對(duì)穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，得到負(fù)載電流頻譜特性；
[0013] 步驟三、將負(fù)載電流頻譜特性中的n次諧波信號(hào)相對(duì)幅值作為負(fù)載電流頻譜特征， 其中，n = l，2,…，M;所述M表示諧波最高次數(shù)且M大于等于5。
[0014] 所述組合分類器中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器為主分類器，貝葉斯分類器為輔助分類器。
[0015] 所述組合分類器進(jìn)行電器類型識(shí)別的方法是：當(dāng)主分類器成功實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別 時(shí)，主分類器的電器類型識(shí)別結(jié)果為組合分類器的識(shí)別結(jié)果；當(dāng)主分類器未能實(shí)現(xiàn)電器類 型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果為2種或者2種以上電器類型，將主分類器輸出的2種或者2 種以上電器類型識(shí)別結(jié)果中，輔助分類器輸出中概率最高的電器類型作為組合分類器的電 器類型識(shí)別結(jié)果；當(dāng)主分類器未能實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果中未能給出 識(shí)別的電器類型時(shí)，將輔助分類器輸出中概率最高的電器類型作為組合分類器的電器類型 識(shí)別結(jié)果。
[0016]所述啟動(dòng)電流特征由信息處理模塊通過以下方法獲得：
[0017]步驟1、電器啟動(dòng)前，開始對(duì)電器的負(fù)載電流連續(xù)采樣并對(duì)負(fù)載電流大小進(jìn)行判 斷；當(dāng)負(fù)載電流有效值大于e時(shí)，判定電器開始啟動(dòng)并轉(zhuǎn)向步驟2;所述e為大于0的數(shù)值； [0018]步驟2、對(duì)電器的負(fù)載電流進(jìn)行連續(xù)采樣，以工頻周期為單位計(jì)算負(fù)載電流有效值 并保存;計(jì)算最近N個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值的平均值；當(dāng)最近N個(gè)工頻周期之內(nèi)的每 個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值與該N個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值的平均值相比較，波動(dòng) 幅度均小于設(shè)定的相對(duì)誤差范圍E時(shí)，判定電器負(fù)載進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，轉(zhuǎn)向步驟3;所述N的取 值范圍為50-500;所述E的取值范圍為2%-20% ;
[0019]步驟3、將最近N個(gè)工頻周期之內(nèi)的負(fù)載電流有效值的平均值作為電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電 流有效值;將電器開始啟動(dòng)時(shí)刻至最近N個(gè)工頻周期起始時(shí)刻之間的時(shí)間作為啟動(dòng)過程時(shí) 間；將電器開始啟動(dòng)時(shí)刻至啟動(dòng)過程時(shí)間之內(nèi)負(fù)載電流有效值最大的工頻周期之間的時(shí)間 作為啟動(dòng)電流最大值時(shí)間；將啟動(dòng)電流最大值時(shí)間所在工頻周期的負(fù)載電流有效值與電器 負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值之間的比值作為啟動(dòng)電流最大值。
[0020] 所述組合分類器的輸入特征還包括電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值。
[0021] 本發(fā)明的有益效果是：同時(shí)采用電器的啟動(dòng)電流特征、電器的負(fù)載電流頻譜特征 以及電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值作為所述電器類型識(shí)別裝置的識(shí)別特征，特征信息豐富;采 用包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和貝葉斯分類器的組合分類器進(jìn)行識(shí)別分類，兼顧BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分 類器和貝葉斯分類器的特點(diǎn)進(jìn)行綜合識(shí)別，泛化能力與識(shí)別準(zhǔn)確率高；提供的包括啟動(dòng)過 程時(shí)間、啟動(dòng)電流最大值、啟動(dòng)電流最大值時(shí)間在內(nèi)的啟動(dòng)電流特征獲取方法，以及負(fù)載電 流頻譜特征獲取方法簡單、可靠。
【附圖說明】
[0022] 圖1為本發(fā)明電器類型識(shí)別裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0023] 圖2為白熾燈臺(tái)燈的啟動(dòng)過程電流波形；
[0024] 圖3為電阻爐等電阻性負(fù)載的啟動(dòng)過程電流波形；
[0025] 圖4為單相電機(jī)類負(fù)載的啟動(dòng)過程電流波形；
[0026] 圖5為計(jì)算機(jī)及開關(guān)電源類負(fù)載的啟動(dòng)過程電流波形；
[0027] 圖6為電器類型識(shí)別裝置進(jìn)行電器類型識(shí)別的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0029] 圖1為本發(fā)明電器類型識(shí)別裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖，包括信息采集模塊101、信 息處理模塊102、通信模塊103。
[0030] 信息采集模塊102用于采集電器的負(fù)載電流并將負(fù)載電流轉(zhuǎn)換成電流數(shù)字信號(hào)， 電流數(shù)字信號(hào)被送至信息處理模塊102。信息采集模塊中包括電流傳感器、前置放大器、濾 波器、A/D轉(zhuǎn)換器等組成部分，分別完成負(fù)載電流信號(hào)的傳感、放大、濾波與模數(shù)轉(zhuǎn)換功能。 當(dāng)負(fù)載電流范圍較大時(shí)，可以選擇具有程控功能的前置放大器，或者是在A/D轉(zhuǎn)換器前再增 加一個(gè)獨(dú)立的程控放大器，對(duì)范圍較大的負(fù)載電流實(shí)行分段控制放大，使輸入至A/D轉(zhuǎn)換器 的電壓信號(hào)范圍保持在合理的區(qū)間，保證轉(zhuǎn)換精度。濾波器用于濾除高頻分量，避免頻譜混 置。
[0031]信息處理模塊102依據(jù)輸入的電流數(shù)字信號(hào)，采用包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和貝葉 斯分類器的組合分類器實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別。組合分類器的輸入特征包括電器的啟動(dòng)電流特 征和電器的負(fù)載電流頻譜特征。信息處理模塊102的核心為DSP、ARM、單片機(jī)，或者為FPGA。 當(dāng)信息處理模塊的核心中包括有A/D轉(zhuǎn)換器且該A/D轉(zhuǎn)換器滿足要求時(shí)，信息采集模塊101 中的A/D轉(zhuǎn)換器可以采用信息處理模塊102的核心中包括的A/D轉(zhuǎn)換器。
[0032]通信模塊103用于實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)之間的通信，將識(shí)別結(jié)果發(fā)送至上位機(jī)。通信模塊 102與上位機(jī)之間的通信方式包括無線通信方式與有線通信方式，可以采用的無線通信方 式包括ZigBee、藍(lán)牙、WiFi、433MHz數(shù)傳等方式，可以采用的有線通信方式包括485總線、CAN 總線、互聯(lián)網(wǎng)、電力載波等方式。通信模塊103還可以接收上位機(jī)的相關(guān)工作指令，完成指定 的工作任務(wù)。上位機(jī)可以是管理部門的服務(wù)器，也可以是各種工作站，或者是各種移動(dòng)終 端。
[0033]信息采集模塊101、信息處理模塊102、通信模塊103的全部或者部分功能可以集成 在一片SoC上，減小裝置體積，方便安裝。
[0034] 不同的電器設(shè)備具有不同的啟動(dòng)電流特征。如圖2所示為白熾燈臺(tái)燈的啟動(dòng)過程 電流波形。白熾燈是將燈絲通電加熱到白熾狀態(tài)，利用熱輻射發(fā)出可見光的電光源。白熾燈 的燈絲通常用耐高溫的金屬鎢制造，但金屬鎢的電阻隨溫度變化大，以Rt表示鎢絲在t°C時(shí) 的電阻，以Ro表示鎢絲在〇°C時(shí)的電阻，則兩者有下述的關(guān)系
[0035] Rt = Ro(l+0.0045t)
[0036] 例如，設(shè)白熾燈的燈絲(鎢絲)在正常工作時(shí)的溫度為2000°C，一只"220V 100W"的 白熾燈的燈絲在2000 °C正常工作時(shí)的電阻為
[0038] 其在不通電時(shí)0°C的電阻為
[0040] 其在不通電時(shí)20 °C的電阻為
[0041] R2〇 = Ro( 1+0.0045t) =52.8 Q
[0042] 即白熾燈在啟動(dòng)通電的瞬間電流超過其額定電流的9倍，且最大啟動(dòng)電流發(fā)生在 啟動(dòng)時(shí)刻。隨著白熾燈鎢絲溫度的升高，白熾燈的負(fù)載電流按照指數(shù)規(guī)律減小，然后進(jìn)入穩(wěn) 定狀態(tài)。
[0043] 設(shè)電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值為IW，且定義電器負(fù)載電流有效值進(jìn)入電器負(fù)載穩(wěn)態(tài) 電流有效值的一個(gè)設(shè)定的相對(duì)誤差范圍之內(nèi)并穩(wěn)定在這個(gè)相對(duì)誤差范圍之內(nèi)，則電器負(fù)載 進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)。相對(duì)誤差范圍可以設(shè)定為10%，也可以設(shè)定為2%、5%、15%、20%等2%- 20%之間的值。圖2中，設(shè)定的相對(duì)誤差范圍為10%，當(dāng)白熾燈的負(fù)載電流按照指數(shù)規(guī)律減 小到其Iw的10 %誤差范圍時(shí)，如圖2中的時(shí)刻Ts，啟動(dòng)過程結(jié)束。白熾燈的啟動(dòng)過程時(shí)間為 Ts。Iw為有效值。
[0044] 選擇啟動(dòng)過程時(shí)間、啟動(dòng)電流最大值I*、啟動(dòng)電流最大值時(shí)間作為電器的啟動(dòng)電 流特征；啟動(dòng)電流最大值為標(biāo)么值，即啟動(dòng)電流最大值I*為啟動(dòng)電流的最大有效值Im與電 器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值If的比值。
[0045] 圖2中，白熾燈的啟動(dòng)過程時(shí)間為Ts;啟動(dòng)電流最大值I*為Im/Iw，其值約在9-10之 間；啟動(dòng)電流最大值時(shí)間為Tm，Tm=0。
[0046] 如圖3所示為電阻爐等電阻性負(fù)載的啟動(dòng)過程電流波形。電阻爐等電阻性負(fù)載通 常采用鎳鉻、鐵鉻鋁等電熱合金絲，其共同特點(diǎn)是電阻溫度修正系數(shù)小，電阻值穩(wěn)定。以牌 號(hào)為Cr20Ni80的鎳鉻電熱絲為例，其在1000°C時(shí)的電阻修正系數(shù)為1.014，即1000°(：時(shí)相對(duì) 于20 °C時(shí)，牌號(hào)為Cr20Ni80的鎳鉻電熱絲電阻只增加1.4 %。因此，電阻爐等電阻性負(fù)載在 通電啟動(dòng)時(shí)即進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，電阻爐等電阻性負(fù)載的啟動(dòng)過程時(shí)間Ts = 0;啟動(dòng)電流最大值 I* = 1;啟動(dòng)電流最大值時(shí)間Tm=0。
[0047] 如圖4所示為單相電機(jī)類負(fù)載的啟動(dòng)過程電流波形。單相電機(jī)類負(fù)載既具有電感 性負(fù)載特性，又具有反電動(dòng)勢(shì)負(fù)載特性。啟動(dòng)時(shí)刻，由于電感的作用，啟動(dòng)時(shí)刻的啟動(dòng)電流 為〇;隨后電流迅速上升，在電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)未建立之前，達(dá)到電流峰值Im;此后，電機(jī)轉(zhuǎn)速增 加，電機(jī)負(fù)載電流逐步減小，直到進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)。圖4中，單相電機(jī)類負(fù)載的啟動(dòng)過程時(shí)間為 Ts;啟動(dòng)電流最大值I*為Im/Iw;啟動(dòng)電流最大值時(shí)間為Tm。
[0048] 如圖5所示為計(jì)算機(jī)及開關(guān)電源類負(fù)載的啟動(dòng)過程電流波形。計(jì)算機(jī)及開關(guān)電源 類負(fù)載因?yàn)閷?duì)電容充電的影響，在啟動(dòng)瞬間會(huì)產(chǎn)生一個(gè)很大的浪涌電流，其峰值可達(dá)到穩(wěn) 態(tài)電流有效值Iw的幾倍至十幾倍，時(shí)間為1至2個(gè)工頻周期。圖5中，計(jì)算機(jī)及開關(guān)電源類負(fù) 載的啟動(dòng)過程時(shí)間為Ts，約1至2個(gè)工頻周期；啟動(dòng)電流最大值I*為Im/Iw;啟動(dòng)電流最大值時(shí) 間為Tm=0。
[0049] 獲取電器的啟動(dòng)電流特征的方法是：
[0050] 電器啟動(dòng)前，負(fù)載電流值為0(未開機(jī))或者很小(處于待機(jī)狀態(tài))時(shí)，信息處理模塊 102即開始對(duì)負(fù)載電流進(jìn)行連續(xù)采樣；當(dāng)采樣得到的負(fù)載電流值有效值開始大于0或者是開 始大于電器的待機(jī)電流時(shí)，即判斷出電器已經(jīng)啟動(dòng)，記錄該時(shí)刻為To。用一個(gè)較小的非負(fù)閾 值e來區(qū)分電器啟動(dòng)前后的負(fù)載電流值，當(dāng)e取值特別小時(shí)，例如，e取值1mA時(shí)，所述識(shí)別裝 置不考慮待機(jī)情況，即認(rèn)為待機(jī)也是電器的啟動(dòng)狀態(tài)；當(dāng)e取值較小但大于電器的待機(jī)電流 時(shí)，例如，e取值20mA時(shí)，所述識(shí)別裝置會(huì)將電器的待機(jī)狀態(tài)認(rèn)為是未啟動(dòng)狀態(tài)，但同時(shí)也會(huì) 的部分功率特別小的電器造成漏識(shí)別。
[0051]信息處理模塊102對(duì)負(fù)載電流進(jìn)行連續(xù)采樣，且以工頻周期為單位計(jì)算負(fù)載電流 有效值并保存；當(dāng)電器已經(jīng)啟動(dòng)，且連續(xù)采樣達(dá)到N個(gè)工頻周期后，采樣的同時(shí)連續(xù)計(jì)算最 近N個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值的平均值Iv;信息處理模塊102對(duì)最近N個(gè)工頻周期之內(nèi) 每個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值與該N個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值的平均值進(jìn)行比較， 誤差(或波動(dòng))幅度均小于設(shè)定的相對(duì)誤差范圍E時(shí)，判定電器負(fù)載進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，該最近N 個(gè)工頻周期的起始時(shí)刻為啟動(dòng)過程的結(jié)束時(shí)刻，記錄該時(shí)刻為Ti。
[0052]將最近N個(gè)工頻周期之內(nèi)的負(fù)載電流有效值的平均值作為電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效 值Iw;將電器開始啟動(dòng)時(shí)刻To至最近N個(gè)工頻周期起始時(shí)刻1^之間的時(shí)間作為啟動(dòng)過程時(shí)間 Ts;將^至!^之內(nèi)負(fù)載電流有效值最大的工頻周期所在時(shí)刻記錄為T2,將~至!^之間的時(shí)間 作為啟動(dòng)電流最大值時(shí)間TmJ#T 2所在工頻周期的負(fù)載電流有效值與電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有 效值之間的比值作為啟動(dòng)電流最大值I *。
[0053]由于預(yù)先不知道電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值Iw，因此，將N個(gè)工頻周期，即一段持續(xù) 時(shí)間TP之內(nèi)波動(dòng)范圍小于設(shè)定的相對(duì)誤差范圍E時(shí)的負(fù)載電流有效值的平均值作為電器負(fù) 載穩(wěn)態(tài)電流有效值Iw。由于普通電器負(fù)載的啟動(dòng)過程較快，所以，T P的取值范圍為1 -10s，典 型取值是2s，相應(yīng)的工頻周期數(shù)量N的取值范圍為50-500，N的典型取值是100。所述相對(duì)誤 差范圍E的取值范圍為2%-20%，E的典型取值是10%。
[0054] 組合分類器的輸入特征還包括電器的負(fù)載電流頻譜特征。電器的負(fù)載電流頻譜特 征由信息處理模塊102控制信息采集模塊101，通過以下步驟獲得：
[0055] 步驟一、待電器負(fù)載進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)后，獲取電器負(fù)載的穩(wěn)態(tài)電流信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換 為對(duì)應(yīng)的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)。
[0056]步驟二、對(duì)穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，得到負(fù)載電流頻譜特性。為保證傅 立葉變換的順利進(jìn)行，在前述獲取電器負(fù)載的穩(wěn)態(tài)電流信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的穩(wěn)態(tài)電 流數(shù)字信號(hào)的過程中，A/D轉(zhuǎn)換器的精度和速度需要滿足傅立葉變換的要求，采樣頻率可以 設(shè)定為10kHz，或者是其他數(shù)值;信息處理模塊102對(duì)采集到的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn) 算，計(jì)算其頻譜。
[0057]步驟三、將負(fù)載電流頻譜特性中的n次諧波信號(hào)相對(duì)幅值作為負(fù)載電流頻譜特征， 其中，n= 1，2，…，M;在組成組合分類器的輸入特征向量時(shí)，n次諧波信號(hào)相對(duì)幅值在輸入特 征向量中按照1，2,…，M的順序依次排列。由于負(fù)載電流頻譜特性主要由奇次諧波組成，除 少數(shù)電器設(shè)備外，偶次諧波分量幾乎為〇,因此，也可以將負(fù)載電流頻譜特性中諧波次數(shù)為n 的次奇次諧波信號(hào)相對(duì)幅值作為負(fù)載電流頻譜特征，其中，n=l，3,…，M。所述諧波信號(hào)相 對(duì)幅值為諧波信號(hào)幅值與電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值Iw的比值。n=l時(shí)的1次諧波為工頻基 波。所述M表示諧波最高次數(shù)，一般情況下，M大于等于5。
[0058] 組合分類器中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器為主分類器，貝葉斯分類器為輔助分類器。組合 分類器的輸入特征包括前述的啟動(dòng)電流特征和負(fù)載電流頻譜特征，組合分類器的輸入特征 同時(shí)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的輸入特征和貝葉斯分類器的輸入特征。
[0059] 如圖6所示為電器類型識(shí)別裝置進(jìn)行電器類型識(shí)別的流程圖，電器類型識(shí)別裝置 進(jìn)行電器類型識(shí)別的方法是：
[0060] 步驟A、等待電器啟動(dòng)；
[0061] 步驟B、采集電器啟動(dòng)電流數(shù)據(jù)并保存，直至電器啟動(dòng)過程結(jié)束；
[0062] 步驟C、分析采集的電器啟動(dòng)電流數(shù)據(jù)，獲取電器的啟動(dòng)電流特征；
[0063] 步驟D、采集電器穩(wěn)態(tài)工作時(shí)的數(shù)據(jù)并保存；
[0064] 步驟E、分析采集的電器穩(wěn)態(tài)工作時(shí)的數(shù)據(jù)，獲取電器的負(fù)載電流頻譜特征；
[0065] 步驟F、將啟動(dòng)電流特征和負(fù)載電流頻譜特征作為組合分類器的輸入特征;組合分 類器進(jìn)行電器類型識(shí)別；
[0066] 步驟G、輸出電器類型識(shí)別結(jié)果。
[0067]所述組合分類器進(jìn)行電器類型識(shí)別的方法是：當(dāng)主分類器成功實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí) 另IJ，即主分類器輸出的識(shí)別結(jié)果為唯一的電器類型，即識(shí)別結(jié)果中唯一的電器類型為是時(shí)， 將主分類器識(shí)別的電器類型作為組合分類器的電器類型識(shí)別結(jié)果；當(dāng)主分類器未能實(shí)現(xiàn)電 器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果為2種或者2種以上電器類型，即識(shí)別結(jié)果中有2種或者 2種以上電器類型為是時(shí)，將主分類器輸出的2種或者2種以上電器類型識(shí)別結(jié)果中，輔助分 類器輸出中概率最高的電器類型作為組合分類器的電器類型識(shí)別結(jié)果；當(dāng)主分類器未能實(shí) 現(xiàn)電器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果中未能給出識(shí)別的電器類型，即識(shí)別結(jié)果中沒有 電器類型為是時(shí)，將輔助分類器輸出中概率最高的電器類型作為組合分類器的電器類型識(shí) 別結(jié)果。
[0068]以一個(gè)簡單的實(shí)施例1為例，來說明組合分類器進(jìn)行電器類型識(shí)別的方法。設(shè)有一 個(gè)組合分類器，其輸入特征為x = {Ts，I*，Tm，Ai，A2，A3，A4，A5}，其中，Ts是啟動(dòng)過程時(shí)間，單位 是ms; I*是啟動(dòng)電流最大值;Tm是啟動(dòng)電流最大值時(shí)間，單位是ms;41、42、43、44、六5為負(fù)載電 流頻譜特性中的1 -5次諧波信號(hào)相對(duì)幅值。組合分類器的輸出是{，B2，B3，B4}，、B2、B 3、B4 分別代表組合分類器對(duì)白熾燈、電阻爐、吹風(fēng)機(jī)、計(jì)算機(jī)的識(shí)別結(jié)果輸出，識(shí)別結(jié)果m、B2、 B 3、B4的取值均為二值分類標(biāo)記。主分類器的輸入特征也是xMmTi^AhA^A^A^Ad， 其輸出是{Fi，F(xiàn) 2，F(xiàn)3，F(xiàn)4}，F(xiàn)i、F2、F3、F4分別代表主分類器對(duì)白熾燈、電阻爐、吹風(fēng)機(jī)、計(jì)算機(jī)的 識(shí)別結(jié)果輸出，識(shí)別結(jié)果? 1、？2、？3、？4的取值也均為二值分類標(biāo)記。輔助分類器的輸入特征 同樣為x= {Ts，I*，Tm，Ai，A2，A3，A4，A5}，其輸出是{P(yi |x)，P(y2 |x)，P(y3 |x)，P(y4|x)}，P(yi I x)、P(y21 x)、P(y31 x)、P(y41 x)為輔助分類器輸出的后驗(yàn)概率，P(yi I x)、P(y21 x)、P(y31 x)、P (y4|x)之間的相互大小表明輔助分類器的當(dāng)前輸入特征表示所識(shí)別的電器屬于白熾燈、電 阻爐、吹風(fēng)機(jī)、計(jì)算機(jī)的可能性大小。
[0069] 在實(shí)施例1中，Bl、B2、B3、B4的分類標(biāo)記和Fl、F2、F3、F4的分類標(biāo)記均取1、0。分類標(biāo)記 為1時(shí)，相應(yīng)的電器類型與當(dāng)前輸入特征匹配，為確認(rèn)的識(shí)別結(jié)果，或者說相應(yīng)的電器類型 識(shí)別結(jié)果為是;分類標(biāo)記為0時(shí)，相應(yīng)的電器類型與輸入特征不匹配，未能成為確認(rèn)的識(shí)別 結(jié)果，或者說相應(yīng)的電器類型識(shí)別結(jié)果為否。
[0070] 在實(shí)施例1中，設(shè)某次的主分類器的識(shí)別結(jié)果分類標(biāo)記為FiFsFsFfOlOO,則認(rèn)為 主分類器成功實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別，因此，不考慮輔助分類器的識(shí)別結(jié)果，直接令 0100,即組合分類器的識(shí)別結(jié)果是:被識(shí)別的電器為電阻爐。
[0071] 在實(shí)施例1中，設(shè)某次的主分類器的識(shí)別結(jié)果分類標(biāo)記為?正疋#4=1010,則認(rèn)為 主分類器未能實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果為2種或者2種以上電器類型；再 設(shè)此時(shí)輔助分類器的識(shí)別結(jié)果滿足P( yi I x)〈P(y31 x)，則令^B^BfOOlO，即組合分類器的 識(shí)別結(jié)果是:被識(shí)別的電器為吹風(fēng)機(jī)。
[0072]在實(shí)施例1中，設(shè)某次的主分類器的識(shí)別結(jié)果分類標(biāo)記為F^FsFfOOOO,則認(rèn)為 主分類器未能實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果中未能給出識(shí)別的電器類型；再 設(shè)此時(shí)輔助分類器的識(shí)別結(jié)果滿足P(yi I x)>P(y21 x)且P(yi I x)>P(y31 x)且P(yi I x)>P(y4 x)，則令關(guān)出收二1000，即組合分類器的識(shí)別結(jié)果是:被識(shí)別的電器為白熾燈。
[0073] 組合分類器、主分類器的識(shí)別結(jié)果分類標(biāo)記也可以采用其他的方案，例如，分別用 分類標(biāo)記1、-1，或者是〇、1，或者是_1、1，以及其他方案來表示相應(yīng)電器識(shí)別結(jié)果為是、否。 組合分類器與主分類器的分類標(biāo)記方案可以相同，也可以不相同。
[0074] 所述組合分類器的輸入特征中，還可以包括電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值IW。例如，有 2種不同的電器，電烙鐵和電阻爐需要識(shí)別，電烙鐵、電阻爐都是純電阻負(fù)載，且都具有電阻 溫度修正系數(shù)小，電阻值穩(wěn)定的共同特點(diǎn)。因此，單純依靠前述的啟動(dòng)電流特征和負(fù)載電流 頻譜特征無法將他們進(jìn)行區(qū)分。輸入特征中增加電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值Iw后，電烙鐵功 率小，電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值Iw小；電阻爐功率大，電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值Iw大，特征不 同，組合分類器可以進(jìn)行并完成識(shí)別。
[0075]輔助分類器為貝葉斯分類器。可以選擇NBC分類器(樸素貝葉斯分類器）、TAN分類 器(樹擴(kuò)展樸素貝葉斯分類器）、BAN分類器(增強(qiáng)的貝葉斯分類器)等三種貝葉斯分類器之 中的一種作為輔助分類器。
[0076]實(shí)施例2選擇NBC分類器作為輔助分類器。樸素貝葉斯分類的定義如下：
[0077] ⑴設(shè)x = {ai，a2，…，am}為一個(gè)待分類項(xiàng)，而每個(gè)a為x的一個(gè)特征屬性；
[0078] (2)有類別集合〇={71，72，."，711};
[0079] (3)計(jì)算P(yi | x)，P(y21 x)，…，P(yn | x);
[0080] (4)如果P(yk | x) =max{P(yi | x)，P(y21 x)，…，P(yn | x)}，貝iJxG yko
[0081] 計(jì)算第⑶步中的各個(gè)條件概率的具體方法是：
[0082] ①找到一個(gè)已知分類的待分類項(xiàng)集合作為訓(xùn)練樣本集；
[0083] ②統(tǒng)計(jì)得到各類別下各個(gè)特征屬性的條件概率估計(jì)；
[0084] P(ai |yi) ,P(a2 |yi) ,??? ,P(am|yi)；
[0085] P(ai | y2)，P(a21 y2)，…，P(am| y2);
[0086] ???；
[0087] P(ai | yn)，P(a21 yn)，…，P(am| yn) 〇 [0088]③根據(jù)貝葉斯定理，有：
(1)
[0090]因?yàn)榉帜笇?duì)于所有類別為常數(shù)，因此我們只要將分子最大化即可；又因?yàn)樵跇闼?貝葉斯中各特征屬性是條件獨(dú)立的，所以有：
[0092]實(shí)施例2中，組合分類器的輸入特征是{^，^^^^^，^，其中上是啟動(dòng)過 程時(shí)間，單位是ms; I*是啟動(dòng)電流最大值;Tm是啟動(dòng)電流最大值時(shí)間，單位是ms;Ai、A3、As為 負(fù)載電流頻譜特性中的1、3、5次奇次諧波信號(hào)相對(duì)幅值;Iw為電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值，單 位是安培。要求識(shí)別的電器類別是白熾燈、電阻爐、電風(fēng)扇、計(jì)算機(jī)、電烙鐵。令樸素貝葉斯 分類器的特征屬性組合x = {ai，a2，a3，a4，as，as，a7}中的元素與組合分類器的輸入特征集合 中的元素按序{Ts，I*，Tm，Ai，A 3，A5，Iw}--對(duì)應(yīng);樸素貝葉斯分類器的輸出類別集合C = {71，72,73,74,75}則分別與電器類別白熾燈、電阻爐、電風(fēng)扇、計(jì)算機(jī)、電烙鐵一一對(duì)應(yīng)。 [0093]訓(xùn)練NBC分類器的過程包括：
[0094] 1、對(duì)特征屬性進(jìn)行分段劃分，進(jìn)行離散化處理。實(shí)施例2中，采取的特征屬性離散 化方法是：
[0095] ai： {ai<50,50^ai^100 0,ai>1000}；
[0096] a2：{a2<7,7^a2^11,a2>ll}；
[0097] a3: {a3〈20,20彡a3彡300，a3>300};
[0098] a4： {a4<0.7,0.7^a4^0.9 ,a4>0.9}；
[0099] as： {a5<0.02,0.02^a5^0.05,a5>0.05}；
[0100] as： {a6<0.01,0.01^a6^0.035,a6>0.035}；
[0101] a7： {a7<0.45 ,a7^0.45} 〇
[0102] 2、對(duì)每類電器類型均采集多組樣本作為訓(xùn)練樣本，同時(shí)計(jì)算每類電器類型樣本在 所有電器類型樣本中所占有的比例，即分別計(jì)算P( yi)、P(y2)、P(y3)、P(y4)、P(y 5)。當(dāng)每類電 器均采集相同的樣本數(shù)量時(shí)，例如，每類電器均采集超過100組的樣本，其中每類電器隨機(jī) 選擇100組樣本作為訓(xùn)練樣本，其他則作為測(cè)試樣本，總的訓(xùn)練樣本為500組，且有
[0103] p(yi)=p(y2)=p(y3)=p( y4)=p(y5)=〇.2。
[0104] 3、計(jì)算訓(xùn)練樣本每個(gè)類別條件下各個(gè)特征屬性分段的頻率(比例），統(tǒng)計(jì)得到各類 別下各個(gè)特征屬性的條件概率估計(jì)，即分別統(tǒng)計(jì)計(jì)算
[0105] P(ai〈50|yi)、P(50彡ai彡1000|yi)、P(ai>1000|yi);
[0106] P(ai〈50|y2)、P(50彡ai彡1000|y2)、P(ai>1000|y 2);
[0107] ???；
[0108] P(ai〈50|y5)、P(50彡ai彡1000|y5)、P(ai>1000|y 5);
[0109] P(a2〈7|yi)、P(7彡a2彡11| 71)、卩(&2>11|71);
[0110] P(a2〈7|y2)、P(7彡a2彡11|y 2)、P(a2>ll|y2);
[0111] ???；
[0112] P(a2〈7|y5)、P(7彡a2彡11|y 5)、P(a2>ll|y5);
[0113] P(a3〈20 | yi)、P(20彡a3<300 | yi)、P(a3>300 | yi);
[0114] P(a3〈20 | y2)、P(20彡a3<300 | y2)、P(a3>300 | y2);
[0115] ???；
[0116] P(a3〈20 | y5)、P(20彡a3<300 | y5)、P(a3>300 | y5);
[0117] P(a4<0.7|yi),P(0.7^a4^0.9|yi),P(a4>0.9|yi)；
[0118] P(a4〈0.7|y2)、P(0.7<a4<0.9|y2)、P(a4>0.9|y 2);
[0119] ???；
[0120] P(a4〈0.7|y5)、P(0.7<a4<0.9|y5)、P(a4>0.9|y5);
[0121] P(a5〈0.02|yi)、P(0.02<a5<0.05|yi)、P(a5>0.05|yi);
[0122] P(a5〈0.02|y2)、P(0.02<a5<0.05|y2)、P(a5>0.05|y 2);
[0123] P(a5〈0.02|y5)、P(0.02<a5<0.05|y5)、P(a5>0.05|y5);
[0124] P(a6〈0.01 |yi)、P(0.0Ka6<0.035|yi)、P(a6>0.035|yi) ;
[0125] P(a6〈0.01 |y2)、P(0.01<a6<0.035|y2)、P(a6>0.035|y2) ;
[0126] ???；
[0127] P(a6〈0.01 |y5)、P(0.0Ka6<0.035|y5)、P(a6>0.035|y5) ;
[0128] P(a7〈0?45|yi)、P(a7彡0?45|yi);
[0129] P(a7〈0.45|y2)、P(a7>0.45|y2);
[0130] ???；
[0131 ] P(a7〈0.45|y5)、P(a7彡0?45|y5)〇
[0132] 經(jīng)過上述的步驟1、步驟2、步驟3，NBC分類器訓(xùn)練完成。其中，步驟1對(duì)特征屬性進(jìn) 行分段劃分由人工確定，對(duì)每一個(gè)輸入特征進(jìn)行分段離散化時(shí)，分段的數(shù)量為2段或者2段 以上，例如，實(shí)施例2中，特征ai_a6都分為3段，特征a7分為2段。每一個(gè)特征具體分為多少段， 分段閾值的選擇可以根據(jù)訓(xùn)練后的貝葉斯分類器對(duì)測(cè)試樣本測(cè)試后的結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。步驟 2、步驟3由彳目息處理模塊102或者是計(jì)算機(jī)計(jì)算完成。
[0133] 本發(fā)明中采用貝葉斯分類器進(jìn)行分類的方法是：
[0134] 1、將組合分類器的輸入特征作為貝葉斯分類器的輸入特征。在實(shí)施例2中，將組合 分類器的輸入特征集合{1'5，1*，1'[?41，知，舳，1?>}作為貝葉斯分類器的輸入特征1，且有1 = {ai, a2, a3, a4, as, a6, a7} 0
[0135] 2、根據(jù)訓(xùn)練得到的各類別下各個(gè)特征屬性的條件概率估計(jì)，分別確定各輸入特征 屬性的分段所在并確定其對(duì)每類電器類別的概率P( ai | yi)~P(am | yn)，其中，電器類別集合 為C = {yi，y2，…，yn}。實(shí)施例2中，電器類別集合C = {yi，y2，y3，y4，ys}對(duì)應(yīng)代表的電器類別是 白熾燈、電阻爐、電風(fēng)扇、計(jì)算機(jī)、電烙鐵，確定P(ai | yi)~P(a71 ys)的方法是采用訓(xùn)練NBC分 類器過程中得到的各個(gè)特征屬性的條件概率估計(jì)。
[0136] 3、按照式
[0138]計(jì)算每種電器類別的后驗(yàn)概率。因?yàn)榉帜窹(x)對(duì)于所有電器類別為常數(shù)，令P(x) =1替代實(shí)際的P(x)值，不影響每種電器類別后驗(yàn)概率之間的相互大小比較，此時(shí)有
[0140]實(shí)施例2中，有
[0146]采用測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練好的貝葉斯分類器進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果決定是否調(diào)整對(duì) 輸入特征的離散化方法(即調(diào)整分段數(shù)量與閾值），重新訓(xùn)練貝葉斯分類器。
[0147] 主分類器為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，選擇3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器作為主分類器。將BP神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器輸入特征向量中元素的數(shù)量，即輸入特征的數(shù)量作為輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，例如， 實(shí)施例1中的8個(gè)，或者是實(shí)施例2中的7個(gè)。將需要識(shí)別的電器類型的數(shù)量作為輸出層節(jié)點(diǎn) 數(shù)，例如，實(shí)施例1中，輸出層節(jié)點(diǎn)為4個(gè)，分別輸出識(shí)別白熾燈、電阻爐、吹風(fēng)機(jī)、計(jì)算機(jī)的結(jié) 果;實(shí)施例2中，輸出層節(jié)點(diǎn)為5個(gè)，分別輸出識(shí)別白熾燈、電阻爐、電風(fēng)扇、計(jì)算機(jī)、電烙鐵的 結(jié)果。中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來取，例如，實(shí)施例1、實(shí)施例2中隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量可以 在6-15的范圍內(nèi)選取。對(duì)每類電器類型均采集多組樣本，例如，均采集200組樣本;隨機(jī)選取 其中的若干組，例如150組樣本作為訓(xùn)練樣本，剩余的作為測(cè)試樣本，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。多輸入、多輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器由于多輸出之間的耦合作用，有 可能在訓(xùn)練或者測(cè)試時(shí)不能對(duì)樣本進(jìn)行完全識(shí)別；即使是在訓(xùn)練或者測(cè)試時(shí)能夠?qū)颖具M(jìn) 行完全識(shí)別，受到泛化能力的制約，對(duì)新輸入的某一特征屬性進(jìn)行識(shí)別時(shí)，主分類器有可能 輸出的識(shí)別結(jié)果為唯一的電器類型，或者識(shí)別結(jié)果為2種或者2種以上電器類型，或者未能 給出識(shí)別的電器類型。
[0148] 主分類器還可以選擇多個(gè)單節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器共同組成，每個(gè)單 節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)應(yīng)識(shí)別一種電器類型，例如，實(shí)施例1中可以采用4個(gè)單 節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分別識(shí)別白熾燈、電阻爐、吹風(fēng)機(jī)、計(jì)算機(jī);實(shí)施例2中可 以采用5個(gè)單節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分別識(shí)別白熾燈、電阻爐、電風(fēng)扇、計(jì)算機(jī)、 電烙鐵。主分類器選擇多個(gè)單節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器共同組成時(shí)，所有單節(jié)點(diǎn)輸 出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為主分類器輸入特征向量中元素的數(shù)量；中間 隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來取，各單節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù) 量可以相同，也可以不同，按照各自的需要選擇。與非單節(jié)點(diǎn)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，需要對(duì) 每類電器類型均采集多組樣本，例如，均采集200組樣本;隨機(jī)選取其中的若干組，例如150 組樣本作為訓(xùn)練樣本，剩余的作為測(cè)試樣本，對(duì)每個(gè)單節(jié)點(diǎn)輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行 訓(xùn)練與測(cè)試。主分類器選擇多個(gè)單節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器共同組成時(shí)，每個(gè)單節(jié) 點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器只需要完成一種電器類型的識(shí)別，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練相對(duì)簡 單。由于此時(shí)主分類器由多個(gè)單節(jié)點(diǎn)輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器組成，各單節(jié)點(diǎn)輸出的3 層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器之間相互獨(dú)立，因此，對(duì)某一特征屬性進(jìn)行識(shí)別時(shí)，主分類器有可能輸 出的識(shí)別結(jié)果為唯一的電器類型，或者識(shí)別結(jié)果為2種或者2種以上電器類型，或者未能給 出識(shí)別的電器類型。
[0149] BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的訓(xùn)練方法可以采用梯度下降法，也可以采用粒子群優(yōu)化、遺 傳算法等優(yōu)化方法。樣本采集采用前述的獲取電器的啟動(dòng)電流特征的方法和獲取電器的負(fù) 載電流頻譜特征的方法。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，包括信息采集模塊、信息處理模塊、通信模塊； 所述信息采集模塊用于采集電器的負(fù)載電流并轉(zhuǎn)換成電流數(shù)字信號(hào);所述電流數(shù)字信 號(hào)被送至信息處理模塊； 所述信息處理模塊依據(jù)輸入的電流數(shù)字信號(hào)，采用組合分類器進(jìn)行電器類型識(shí)別； 所述通信模塊用于發(fā)送信息處理模塊的電器類型識(shí)別結(jié)果至上位機(jī)； 所述組合分類器的輸入特征包括電器的啟動(dòng)電流特征和電器的負(fù)載電流頻譜特征； 所述組合分類器包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和貝葉斯分類器； 所述啟動(dòng)電流特征包括啟動(dòng)過程時(shí)間、啟動(dòng)電流最大值、啟動(dòng)電流最大值時(shí)間。2. 如權(quán)利要求1所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述信息采集模塊包括電流傳 感器、前置放大器、濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器;所述信息處理模塊的核心為DSP，或者為ARM，或者為 單片機(jī)，或者為FPGA。3. 如權(quán)利要求2所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述A/D轉(zhuǎn)換器采用信息處理 模塊的核心中包括的A/D轉(zhuǎn)換器。4. 如權(quán)利要求1所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述信息采集模塊、信息處理 模塊、通信模塊的全部或者部分功能集成在一片SoC上。5. 如權(quán)利要求1所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述通信模塊還接收上位機(jī)的 相關(guān)工作指令;所述通信模塊與上位機(jī)之間的通信方式包括無線通信方式與有線通信方 式;所述無線通信方式包括ZigBee、藍(lán)牙、WiFi、433MHz數(shù)傳方式;所述有線通信方式包括 485總線、CAN總線、互聯(lián)網(wǎng)、電力載波方式。6. 如權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述組合分類器 中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器為主分類器，貝葉斯分類器為輔助分類器。7. 如權(quán)利要求6所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述組合分類器進(jìn)行電器類型 識(shí)別的方法是：當(dāng)主分類器成功實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別時(shí)，主分類器的電器類型識(shí)別結(jié)果為組 合分類器的識(shí)別結(jié)果；當(dāng)主分類器未能實(shí)現(xiàn)電器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果為2種或 者2種以上電器類型，將主分類器輸出的2種或者2種以上電器類型識(shí)別結(jié)果中，輔助分類器 輸出中概率最高的電器類型作為組合分類器的電器類型識(shí)別結(jié)果；當(dāng)主分類器未能實(shí)現(xiàn)電 器類型識(shí)別，且主分類器的識(shí)別結(jié)果中未能給出識(shí)別的電器類型時(shí)，將輔助分類器輸出中 概率最高的電器類型作為組合分類器的電器類型識(shí)別結(jié)果。8. 如權(quán)利要求6所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述負(fù)載電流頻譜特征通過以 下方法獲得： 步驟一、獲取電器負(fù)載的穩(wěn)態(tài)電流信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)； 步驟二、對(duì)穩(wěn)態(tài)電流數(shù)字信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，得到負(fù)載電流頻譜特性； 步驟三、將負(fù)載電流頻譜特性中的η次諧波信號(hào)相對(duì)幅值作為負(fù)載電流頻譜特征，其 中，η = 1，2，···，Μ;所述M表示諧波最高次數(shù)且M大于等于5。9. 如權(quán)利要求6所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述啟動(dòng)電流特征由信息處理 模塊通過以下方法獲得： 步驟1、電器啟動(dòng)前，開始對(duì)電器的負(fù)載電流連續(xù)采樣并對(duì)負(fù)載電流大小進(jìn)行判斷；當(dāng) 負(fù)載電流有效值大于ε時(shí)，判定電器開始啟動(dòng)并轉(zhuǎn)向步驟2;所述ε為大于0的數(shù)值； 步驟2、對(duì)電器的負(fù)載電流進(jìn)行連續(xù)采樣，以工頻周期為單位計(jì)算負(fù)載電流有效值并保 存;計(jì)算最近N個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值的平均值；當(dāng)最近N個(gè)工頻周期之內(nèi)的每個(gè)工 頻周期的負(fù)載電流有效值與該N個(gè)工頻周期的負(fù)載電流有效值的平均值相比較，波動(dòng)幅度 均小于設(shè)定的相對(duì)誤差范圍E時(shí)，判定電器負(fù)載進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，轉(zhuǎn)向步驟3;所述N的取值范 圍為50-500;所述E的取值范圍為2%-20% ; 步驟3、將最近N個(gè)工頻周期之內(nèi)的負(fù)載電流有效值的平均值作為電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有 效值;將電器開始啟動(dòng)時(shí)刻至最近N個(gè)工頻周期起始時(shí)刻之間的時(shí)間作為啟動(dòng)過程時(shí)間;將 電器開始啟動(dòng)時(shí)刻至啟動(dòng)過程時(shí)間之內(nèi)負(fù)載電流有效值最大的工頻周期之間的時(shí)間作為 啟動(dòng)電流最大值時(shí)間;將啟動(dòng)電流最大值時(shí)間所在工頻周期的負(fù)載電流有效值與電器負(fù)載 穩(wěn)態(tài)電流有效值之間的比值作為啟動(dòng)電流最大值。10.如權(quán)利要求9所述的電器類型識(shí)別裝置，其特征在于，所述組合分類器的輸入特征 還包括電器負(fù)載穩(wěn)態(tài)電流有效值。
【文檔編號(hào)】G01R31/00GK105891634SQ201610214754
【公開日】2016年8月24日
【申請(qǐng)日】2016年4月8日
【發(fā)明人】凌云, 肖伸平, 王兵, 唐文妍
【申請(qǐng)人】湖南工業(yè)大學(xué)