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基于STC32G单片机的电源监测预警系统设计.pdf

上传人:自信****多点 文档编号:575020 上传时间:2024-01-02 格式:PDF 页数:4 大小:2.23MB
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资源描述

1、技术与市场2023年第3 0 卷第8 期创新与实践基于STC32G单片机的电源监测预警系统设计田状,张立辉吉林建筑大学,吉林长春13 0 119摘要为保障建筑电气消防设备安全运营,构建一套消防设备电源监测预警系统。该系统通过主控制单元单片机(MCU)实现数据的分析与处理,采用探测器对消防电气设备电源的直流或交流的电压、电流信号进行检测;采用物联网LORA技术对监测数据进行远距离传输;利用BP神经网络算法,达到对于缺项、过压、欠压、过流、欠流等情况所引起故障信号的提前干预,确保消防电气设备的稳定运行。关键词同单片机;LORA;B P 神经网络算法doi:10.3969/j.issn.1006-8

2、554.2023.08.0040引言由于人们安全意识的提高,建筑中安放了大量的消防设施,但火灾事故率仍居高不下。经调查发现,火灾事故高发的原因有2 个:一是消防设备种类繁多且分散,不利于监测;二是消防设备老化、供电电源损坏等。以上问题导致在火灾发生时,消防设备不能正常工作而造成重大的生命和财产损失。为保障建筑电气消防设备安全运营,本文构建了一套消防设备电源监测预警系统,对建筑消防设备电源数据进行监测和预警,以达到建筑消防设备安全、稳定运行的目的。1系统总体设计及功能本文采用微型处理器(MCU)作为主要控制单元,对建筑消防设备进行交流或直流的电压、电流信号的探测,以及对欠压、过压、欠流、过流等情

3、况的报警,并通过无线信息传输的方式完成对预警信息的交互。建筑消防设备电源检测预警系统具有实时监测、信息显示、故障报警、信息储存、和系统自检等功能。建筑消防设备电源监测预警系统结构如图1所示。2硬件设计2.1数据采集数据采集是试验研究的基础。本文经过反复对比,决定使用交流或直流变送器。在采集直流或交流基金项目:吉林省科技发展计划项目(2 0 2 3 0 2 0 3 0 2 2 SF)电压、电流信号方面,直流或交流变送器相对于互感器来说有较大的优势;在测量范围方面,电流、电压变送器比电压、电流互感器宽。此外,电流、电压变送器比电压、电流互感器的响应时间更短监测预警系统集中器网关系统数据采集数据采集

4、与处理系统(1)与处理系统(2)与处理系统(3)消防水泵排烟机喷酒泵图1电源监测预警系统结构电流、电压变送器采集数据输出的信号比电压、电流互感器采集数据输出的信号小,有利于自动化控制。电流、电压互感器只是感应出电流或电压的大小与一次侧电压、电流成正比,而电流、电压变送器是把感应到的电流或电压的大小转化成另外的信号,例如1020mA的信号,更利于监测在测量精度上,电流、电压变送器也优于电流、电压互感器。被测电压或电流畸变、多次谐波、非正弦波等,对电流、电压互感器测量结果的准确度影响较大,而对电流、电压变送器的影响相对来说较小。15数据采集防火卷帘门消防电梯应急灯消防栓应急广播喷酒泵创新与实践2.

5、2数据通信本文在该系统中运用了LORA远距离信息传输技术,防止因无线传输距离太远而引起的传递的信息丢包等情况的发生,从而确保了对监测对象的实时监测。2.3数据处理建筑消防设备电源检测器的作用是现场对建筑消防设备电源进行监测,其实质是对电压、电流数据进行处理与采集,以及对建筑消防设备电源监测现场出现断路、短路、缺项、过压、欠压、过流等情况进行故TECHNOLOGYANDMARKETVol.30,No.8,2023障报警处理。根据CB281842011消防设备电源监控系统要求 ,此系列故障信息还需要进行显示与储存,与此同时,所测数据通过LORA无线模块上传给集中器网关系统。本文采用的是模块化设计,

6、主要有供电模块、电压和电流数据采集模块、无线通信LORA模块、数据存储模块、声光报警模块、人机交互模块。建筑消防设备电源监测预警数据采集与处理硬件如图2 所示。消防栓喷淋泵应急照明消防电梯排烟风机喷酒泵防火卷帘门电源应急广播消防水泵交流电流智能变送器交流电压智能变送器直流电流智能变送器直流电压智能变送器STC32G(MCU)蜂鸣器按键LORA显示屏自检系统图2电源监测预警数据采集与处理硬件主控制单元单片机(MCU)选用STC32G系列单片机。STC32G系列单片机不需要外置晶振和外部复位的单片机,是以超强抗干扰、超低价、高速、低功耗为目标的3 2 位AT8051系列单片机,在相同工作频率下,S

7、TC32G系列单片机比传统的AT8051单片机约快7 0 倍 2 。与此同时,STC32G系列单片机内部有几个可选时钟,分别是内部高精度IRC时钟、低速IRC、外置晶振及外部时钟信号、内部PLL输出时钟。同时,该单机片还具有丰富的数字外设:4个串口、5 个定时器、2组针对三相电机控制能够输出互补、对称、带死区16控制信号的16 位高级PWM定时器以及I2C、S P I、USB、C A N、L I N 接口和超高速12 位ADC,足以满足需求。3系统软件设计电压、电流测量模块的控制程序流程如图3 所示。首先,运行单片机系统,开启电流或电压测量模块,LORA无线通信模块等初始化。其次,有序采集电压

8、、电流参数信息,同时进行保存并显示,超过设定范围则报警处理,实时监测主控模块的传达命令,并将电参数信息通过LORA模块上传给集中器网管系统,再由集中器网关系统上传给监测预警系统 3 。技术与市场2023年第3 0 卷第8 期创新与实践开始开启电压/电流参数测量电压/电流参数上传给集中器网关系统Y是否报警网关上传数据给监测预警电压/电流参数上传给集中器网关网关上传数据给监测预警系统N是否报警Y结束图3电压、电流测量的控制流程4监测预测系统4.1算法选取为了得到预测数据,本次校验采用的是BP神经网络时间序列预测算法。BP神经网络算法是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统,同时它有较强的非线

9、性映射能力、自学习和自适应能力、泛化能力、容错能力等优点。4.2实时数据监测考虑到数据监测与预测的要求,本文利用MAT-LAB4设计了一个可视数据监测预警系统,系统的数据实时监测图如图4所示。基于STC32G单片机的电源监测预警系统交流电压数据10.80.60.40.2000.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.10.2 0.30.40.50.60.70.80.9时间预测电压数据0.80.60.40.20时间交流电流数据10.80.60.40.2000.10.2 0.30.40.50.60.70.80.91时间串行口选择串口1波特率选择9600预测电压数据10.80.60

10、.40.200.10.2 0.30.40.50.60.70.80.9时间开始运行温度26时间图4数据实时监测图17创新与实践4.3预测数据分析3次所测交流电压值分别为2 19.5 6 6、-219.566、-2 16.10 3 V,而本文预测的交流电压值分别为-2 18.997、-2 18.997、-2 15.5 6 3 V,二者数值非常接近。为了再次验证预测结果的有效性和可靠性,本文又从R系数和均方根误差(RMSE)人手,再次验证预测数据的有效性和可靠性。R系数代表预测输出和目标输出之间的相关性,R越接近1则代表预测和输出数据之间的关系越密切 5 。由图5 可知,系数R,极大验证了预测输出和

11、目标输出的相关性,从而也验证了预测数据的有效和准确性。数据拟合0.80.60.40.200均方根误差(RMSE)是用来衡量算法模型的准确性与可靠性的一个数据,根据均方根误差图(见图6),可得均方根误差(RMSE)0.12978,验证了BP神经网络算法模型的准确性与可靠性,再次证明了本仿真预测数据的有效性和可靠性。-77-77.5-78-78.5-79-79.5-80-80.513.84 13.86 13.88 13.9 13.92 13.9413.96 13.98 14 14.0214.0418TECHNOLOGY AND MARKETVol.30,No.8,20234.4数据反馈依托可靠的预

12、测数据,系统会自动判断建筑消防设备下一刻是否会出现欠压、过压、欠流、过流等情况。从而做到提前人为干预,确保建筑消防设备正常运行。5结束语为了保障建筑消防设备安全、稳定运行,本文设计了建筑消防电源监测预警系统。在该系统中,通过微型处理器MCU作为主控单元,对探测器探测出的数据进行处理分析;通过探测器实现设备运行数据信息的采集;通过无线LORA通信网络将数据传送至集中器网关系统,实现对电压、电流数据的收集 。最R=0.99988后,利用集中器网关系统通过无线通信将数据上传给监测预警系统,完成对未来数据的预测虽然本文的研究具有一定的技术优势,但仍旧存在一定的缺陷,比如由于预测数据的误差大所引起的错误

13、报警等一系列问题,同时这也成为了下一步研究的内容之一 6 参考文献:1于兰,贾振国.基于神经网络技术的电气火灾预警系统研究 J.自动化与仪表,2 0 2 2(8):3 7.0.20.4图5 R系数图训练集预测结果对比RMSE=0.12978预测样本图6均方根误差图0.60.81真实值预测值2李建海,王成刚,杨帆,等.基于STC15单片机和Lab-VIEW的电参数监测系统设计J.海军航空大学学报,2 0 2 2,3 7(5):418-42 2.3王永康,张新,倪骁骅.基于Simulink的电液位置伺服系统仿真与分析 J.内江科技,2 0 18,3 9(12):2.4肖东升,张琬婷,王斌,等.基于BP神经网络的预警探测人才能力评价研究 J.空天预警研究学报,2022(2):36.5于子桐.基于遗传算法优化的BP神经网络选股模型 D.长春:东北财经大学,2 0 2 2.6刘光乾,陈熙,刘庆,等.基于STC8单片机兼容传统51开发板设计及双语言编程的教学探究 J.电子产品世界,2 0 2 1,2 8(4):8 9-92.作者简介:田状(1997 一),男,河南周口人,硕士研究生在读,研究方向:电气工程。

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