一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，属于自动控制装置领域，本系统包括数据采集装置、数字信号处理装置、数字电路处理装置以及智能开关装置，所述的数据采集装置可以是压力、风速、震动、水文、温度、湿度监测设备装置；数字信号处理装置对采集到的数字信号运用特定的逻辑关系进行分析运算处理，将结果交予数字电路处理装置模块进行结果输出，并按照事先预定好的阀值，决定后续电压的输出或关闭，本发明根据采集环境数据的变化，对监测系统采集的数字信号范围进行分析处理，实现对主监测设备的智能控制，在提高系统能源利用率的同时，还能有效的避免乒乓效应，防止智能开关频繁开启，损坏硬件，增加无效能耗。
【专利说明】一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统
【技术领域】
[0001]本发明属于自动控制装置领域，具体来说涉及一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统。
【背景技术】
[0002]在野外各种环境监测工程中，一般采用太阳能供电系统，电力的供应能力是工程成功的关键环节，而在工程实践中连续24小时的监测数据，可能只有部分数据符合采集和运用的需求，科学的节能技术按照特定需求，为电力供应提供了可能，为此，我们开发了一种能够采集到的数字信号范围，决定监测设备是否开机工作的智能监控装置。
【发明内容】
[0003]为了克服【背景技术】中存在的问题，本发明提供了一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，根据采集环境数据的变化，对监测系统采集的数字信号范围进行逻辑分析处理后，决定后续电压的输出或关闭，实现对主监测设备的智能控制，在提高系统能源利用率的同时，还能有效的避免乒乓效应，防止智能开关频繁开启，损坏硬件，增加无效能耗。
[0004]为达到上述目的，本发明提供如下技术方案:
[0005]用于实时感测环境信号并对环境信号进行同步采集的数据采集装置；数据采集装置与作为信号处理核心的STC89C52RC单片机双工连接，单片机通过1端口分别与IXD1602显示模块、阈值设定模块、电源电路连接，单片机还通过P2.4 口与继电器连接，单片机的P2.4 口输出的高低电平来控制固态继电器的通断，从而决定后续电源的通断，
[0006]其中，所述的数据采集装置采用环境和工业监测设备装置，固定于待测环境中，对环境数据进行采集，并进行实时传输；所述的单片机、LCD1602显示模块、阈值设定模块和对单片机供电的电源电路，作为组成模块集成在电路单板上；
[0007]首先，操作者可以通过阀值设定模块在单片机中设定阈值，然后STC89C52RC单片机对采集到的数字信号按照设定周期将数据值进行加权、分析运算，将分析运算的结果与预先设定的阀值进行比较，从而决定单片机的P2.4 口输出的高电平或者低电平，进而决定继电器的通断，当P2.4 口输出低电平时，后续电源供电，当P2.4 口输出高电平时后续电源断开，以达到节能目的，同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0008]所述的数据采集装置为压力、震动、水文、温度、湿度环境监测采集设备装置中的一种。
[0009]作为优选，所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器，数据采集装置采用YJ-FS100风速传感器时的工作过程为:
[0010]首先，操作者通过阀值设定模块设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值；
[0011]然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若出现以下两种情况中的一种或者两种都出现，单片机的P2.4 口输出为高电平，反之则为低电平；
[0012]第一种情况:在智能开关控制时间间隔内，出现一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值；
[0013]第二种情况:基于卡尔曼滤波器预测出的，下个控制时间间隔的半个小时平均风速大于设定的阀值；
[0014]当单片机的P2.4 口输出为高电平时，后续电源供电，主系统开始工作；当单片机的P2.4 口输出为低电平时，后续电源断开，主系统停止工作，通过这种方式，最终达到节省仪器耗电的作用。
[0015]同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0016]在对风速的监测的应用中，为有效防止乒乓效应，本开关系统采用基于卡尔曼滤波器预测和基于实测数据相结合的决策算法，确定智能开关的运行状态，其具体算法如下:
[0017]I)根据实时采集到的风速数据，分别计算I分钟平均风速U1和30分钟平均风速U3tl，并将计算结果进行输出；
[0018]2)根据实际需要，分别确定I分钟平均风速阀值Ulitto和30分钟平均风速阀值
U30, thr ;
[0019]3)智能开关装置开启后，主设备的初始状态为工作状态，此后智能开关以每半个小时为时间间隔控制主设备的运行状态；设Y(k)表示智能开关在时间间隔k的运行状态，若Y(k) = 0，则主设备停止工作，若Y(k) = 1，则主设备开始工作；智能开关在k+Ι时刻的运行状态可由以下两事件联合控制:
[0020]事件A:在k时间间隔内存在一次以上U1 (k) >U1；thr (k)的情况；
[0021]事件B:采用卡尔曼滤波器对计算出的30分钟平均风速进行建模分析，以预测下个30分钟的平均风速；SU3(l(k)表示k时间间隔的30分钟平均风速，仏0(k+Ι)表示由U3tl(k)预测出的k+Ι时间间隔的30分钟平均风速；事件B则为n3(l(k+l)>U3Cuhr ;如两者之间有一个成立，则智能开关的状态Y(k+1) = 1，主设备开始工作，反之，则为0，主设备停止工作。
[0022]其中，采用卡尔曼滤波器预测下个时刻的30分钟平均风速的步骤如下:
[0023]I)建立线性随机差分方程系统和测量系统如下:
[0024]X (k) = AX (k-1) +W (k)
[0025]Z (k) = HX (k) +V (k)
[0026]其中X(k)为k时刻的30分钟平均风速，A为系统参数，Z(k)为k时刻实测的30分钟平均风速，H为测量系统的参数，W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声，通常被假设为高斯白噪声，它们的方差分别为Q和R，由实际数据分析而得，且不随系统的状态变化而变化；
[0027]2)根据以下公式预测k时刻的平均风速:
[0028]X (k I k-1) = AX (k-11 k-1)
[0029]其中，X(k|k_l)是利用k-1时刻预测的结果，X(k-l|k_l)为k-1时刻的最优30分钟平均风速估计结果；
[0030]3)采用下式更新 X (k I k-Ι)的方差:P(k|k-l) = A2P (k-11 k-1)+Q
[0031]式中:p(k|k-l)为X (k I k-ι)对应的方差，P (k-11 k-ι)则为 X (k-11 k-1)对应的方差;
[0032]4)计算k时刻的卡尔曼增量Kg (k):
[0033]Kg (k) = P (k I k-1) H/ (H2P (k | k-1) +R)
[0034]5)根据实测的k时刻30分钟平均风速和预测的k时刻30分钟平均风速得出k时刻的最优30分钟平均风速估计值:
[0035]X (k I k) = X (k I k-1) +Kg (k) (Z (k) -HX (k | k-1))
[0036]6)更新k时刻最优估计值X (k I k)的方差:
[0037]P (k I k) = (1-Kg (k) H) P (k I k-1)
[0038]7)预测k+Ι时刻的30分钟平均风速，以此类推。
[0039]所述的数据采集装置为压力、风速、震动、水文、温度、湿度环境监测采集设备装置中的一种。
[0040]本发明的有益效果:
[0041]1、本发明根据采集环境数据的变化，对监测系统采集的数字信号范围进行逻辑分析处理，决定后续电压的输出或关闭，实现对主监测设备的智能控制，避免冗余数据采集造成的系统资源浪费，提高系统利用率，实现有效数据的采集，节约能源，确保主监测设备能长期正常工作，延长设备的使用寿命。
[0042]2、本发明通过对监测数据进行逻辑预处理的设定，能有效的避免乒乓效应，防止智能开关频繁开启，损坏硬件，增加无效能耗。
【专利附图】
【附图说明】
[0043]图1为本发明的结构示意图；
[0044]图2为本发明的主控电路图；
[0045]图3为本发明在风速数据监测中的逻辑流程图；
[0046]图4为本发明电源电路示意图；
[0047]图5为本发明通信电路图；
[0048]图6为本发明继电器控制电路图；
[0049]图7整个智能开关控制算法的流程图；
[0050]图8卡尔曼滤波器流程图；
[0051]其中，单片机-1、数据采集装置_2、IXD1602显示模块-3、阀值设定模块-4、电源电路-5、继电器-6、后继电源-7。
【具体实施方式】
[0052]为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的说明，对本发明做进一步说明，以方便技术人员理解。
[0053]如图1?6所示，本发明公开了一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其技术方案为，所述的节能开关系统包括:
[0054]用于实时感测环境信号并对环境信号进行同步采集的数据采集装置2;数据采集装置可以是压力、风速、震动、水文、温度、湿度等各种能输出数字传感信号的环境、工业、农业等环境监测采集传感器。数据采集装置2主要功能是利用低功耗采集设备，实时采集多套主设备需要监测的主要数据，并提供行给后续模块进行处理，以决定开关智能开启或关闭的数字信号值。其中，所述的数据采集装置采用环境和工业监测设备装置，固定于待测环境中，对环境数据进行采集，并进行实时传输。
[0055]所述的单片机1、IXD1602显示模块3、阈值设定模块4和对单片机I供电的电源电路5，作为组成模块集成在电路单板上；数据采集装置与作为信号处理核心的STC89C52RC单片机双工连接，单片机通过1端口分别与LCD1602显示模块、阈值设定模块、电源电路连接，单片机还通过P2.4 口与继电器连接，单片机的P2.4 口输出的高低电平来控制固态继电器的通断，从而决定后续电源的通断。
[0056]首先，操作者可以通过阀值设定模块在单片机中设定阈值，然后STC89C52RC单片机对采集到的数字信号按照设定周期将数据值进行加权、分析运算，将分析运算的结果与预先设定的阀值进行比较，从而决定单片机的P2.4 口输出的高电平或者低电平，进而决定继电器6的通断，当P2.4 口输出低电平时，后续电源供电，当P2.4 口输出高电平时后续电源7断开，以达到节能目的，同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0057]所述的数据采集装置为压力、震动、水文、温度、湿度环境监测采集设备装置中的一种。
[0058]作为优选，所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器，数据采集装置采用YJ-FS100风速传感器时的工作过程为:
[0059]首先，操作者通过阀值设定模块从而设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值；
[0060]然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若出现以下两种情况中的一种或者两种都出现，单片机的P2.4 口输出为高电平，反之则为低电平；
[0061]第一种情况:在智能开关控制时间间隔内，出现一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值；
[0062]第二种情况:基于卡尔曼滤波器预测出的，下个控制时间间隔的半个小时平均风速大于设定的阀值；
[0063]当单片机的P2.4 口输出为高电平时，后续电源供电，主系统开始工作；当单片机的P2.4 口输出为低电平时，后续电源断开，主系统停止工作，通过这种方式，最终达到节省仪器耗电的作用。
[0064]同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0065]如图7所示，在对风速的监测的应用中，为有效防止乒乓效应，本开关系统采用基于卡尔曼滤波器预测和基于实测数据相结合的决策算法，确定智能开关的运行状态，其具体算法如下:
[0066]I)根据实时采集到的风速数据，分别计算I分钟平均风速U1和30分钟平均风速U3tl，并将计算结果进行输出；
[0067]2)根据实际需要，分别确定I分钟平均风速阀值Ulitto和30分钟平均风速阀值
U30, thr ;
[0068]3)智能开关装置开启后，主设备的初始状态为工作状态，此后智能开关以每半个小时为时间间隔控制主设备的运行状态；设Y(k)表示智能开关在时间间隔k的运行状态，若Y(k) = O，则主设备停止工作，若Y(k) = 1，则主设备开始工作；智能开关在k+Ι时刻的运行状态可由以下两事件联合控制:
[0069]事件A:在k时间间隔内存在一次以上U1 (k) >U1；thr (k)的情况；
[0070]事件B:采用卡尔曼滤波器对计算出的30分钟平均风速进行建模分析，以预测下个30分钟的平均风速；SU3(l(k)表示k时间间隔的30分钟平均风速，仏ο (k+Ι)表示由U3tl (k)预测出的k+Ι时间间隔的30分钟平均风速；事件B则为n3(l(k+l)>U3Cuhr ;如两者之间有一个成立，则智能开关的状态Y (k+1) = 1，主设备开始工作，反之，则为0，主设备停止工作。
[0071]其中，如图8所示，采用卡尔曼滤波器预测下个时刻的30分钟平均风速的步骤如下:
[0072]I)建立线性随机差分方程系统和测量系统如下:
[0073]X(k) = AX (k-1)+W (k)
[0074]Z (k) = HX (k) +V (k)
[0075]其中X(k)为k时刻的30分钟平均风速，A为系统参数，Z(k)为k时刻实测的30分钟平均风速，H为测量系统的参数，W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声，通常被假设为高斯白噪声，它们的方差分别为Q和R，由实际数据分析而得，且不随系统的状态变化而变化；
[0076]2)根据以下公式预测k时刻的平均风速:
[0077]X (k I k-1) = AX (k-11 k-1)
[0078]其中，X(k|k_l)是利用k-1时刻预测的结果，X(k-l|k_l)为k-1时刻的最优30分钟平均风速估计结果；
[0079]3)采用下式更新 X (k I k-Ι)的方差:P(k|k-l) = A2P (k-11 k-1)+Q
[0080]式中:p(k|k-l)为X (k I k-ι)对应的方差，P (k-11 k-ι)则为 X (k-11 k-1)对应的方差;
[0081]4)计算k时刻的卡尔曼增量Kg (k):
[0082]Kg (k) = P (k I k-1) H/ (H2P (k | k-1) +R)
[0083]5)根据实测的k时刻30分钟平均风速和预测的k时刻30分钟平均风速得出k时刻的最优30分钟平均风速估计值:
[0084]X (k I k) = X (k I k-1) +Kg (k) (Z (k) -HX (k | k-1))
[0085]6)更新k时刻最优估计值X (k I k)的方差:
[0086]P (k I k) = (l_Kg (k) H) P (k I k_l)
[0087]7)预测k+Ι时刻的30分钟平均风速，以此类推。
[0088]实施例1
[0089]一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其技术方案为，所述的节能开关系统包括:用于实时感测环境信号并对环境信号进行同步采集的数据采集装置2 ;数据采集装置可以是压力、风速、震动、水文、温度、湿度等各种能输出数字传感信号的环境、工业、农业等环境监测采集传感器。数据采集装置2主要功能是利用低功耗采集设备，实时采集多套主设备需要监测的主要数据，并提供行给后续模块进行处理，以决定开关智能开启或关闭的数字信号值。其中，所述的数据采集装置采用环境和工业监测设备装置，固定于待测环境中，对环境数据进行采集，并进行实时传输。
[0090]所述的单片机1、IXD1602显示模块3、阈值设定模块4和对单片机I供电的电源电路5，作为组成模块集成在电路单板上；数据采集装置与作为信号处理核心的STC89C52RC单片机双工连接，单片机通过1端口分别与LCD1602显示模块、阈值设定模块、电源电路连接，单片机还通过P2.4 口与继电器连接，单片机的P2.4 口输出的高低电平来控制固态继电器的通断，从而决定后续电源的通断。
[0091]首先，操作者可以通过阀值设定模块在单片机中设定阈值，然后STC89C52RC单片机对采集到的数字信号按照设定周期将数据值进行加权、分析运算，将分析运算的结果与预先设定的阀值进行比较，从而决定单片机的P2.4 口输出的高电平或者低电平，进而决定继电器6的通断，当P2.4 口输出低电平时，后续电源供电，当P2.4 口输出高电平时后续电源7断开，以达到节能目的，同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0092]所述的数据采集装置为压力、震动、水文、温度、湿度环境监测采集设备装置中的一种。
[0093]智能开关装置可以应用到其它诸多环境观测领域。如在极端气温变化和极端降水变化等的观测中，野外恶劣的观测条件要求温度计和雨量计等具有良好的工作性能。如果一直保持实时的监测，则对温度计和雨量计等设备的要求更高，采集的数据量也较多，耗能较大。而极端气候观测一般只注重平均温度和平均降水量的极值情况，因此，可以采用智能开关装置减少温度计和雨量计等采集设备的工作时间，较少耗能，减少数据的储存，但又可以确保观测的数据满足工程或者科研的需要。
[0094]除此之外，本发明可运用于所有野外太阳能供电监数字信号监测工程和系统，为野外监测系统提供本智能节能方案。
[0095]实施例2
[0096]作为优选:所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器，其工作过程为:
[0097]首先，操作者通过阀值设定模块从而设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值；然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若出现在智能开关控制时间间隔内，出现一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值；单片机的P2.4 口输出为高电平，当单片机的P2.4 口输出为高电平时，后续电源供电，主系统开始工作。
[0098]同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0099]实施例3
[0100]作为优选:所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器，其工作过程为:
[0101]首先，操作者通过阀值设定模块从而设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值；然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若出现基于卡尔曼滤波器预测出的，下个控制时间间隔的半个小时平均风速大于设定的阀值；单片机的P2.4 口输出为高电平，当单片机的P2.4 口输出为高电平时，后续电源供电，主系统开始工作。
[0102]同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0103]实施例4
[0104]作为优选:所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器，其工作过程为:
[0105]首先，操作者通过阀值设定模块从而设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值；
[0106]然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若出现在智能开关控制时间间隔内，出现
[0107]若出现在智能开关控制时间间隔内，出现一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值或一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值和基于卡尔曼滤波器预测出的阀值，下个控制时间间隔的半个小时平均风速大于设定的阀值；单片机的P2.4 口输出为高电平，当单片机的P2.4 口输出为高电平时，后续电源供电，主系统开始工作。
[0108]同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0109]实施例5
[0110]作为优选:所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器，其工作过程为:
[0111]首先，操作者通过阀值设定模块从而设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值；
[0112]然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若在智能开关控制时间间隔内，没有出现一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值或一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值和基于卡尔曼滤波器预测出的阀值；单片机的P2.4 口输出为低电平；当单片机的P2.4口输出为低电平时，后续电源断开，主系统停止工作，通过这种方式，最终达到节省仪器耗电的作用。
[0113]同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
[0114]实施例6
[0115]在实施例2-5中，在对风速的监测的应用中，为有效防止乒乓效应，本开关系统采用基于卡尔曼滤波器预测和基于实测数据相结合的决策算法，确定智能开关的运行状态，如图7所示，其具体算法如下:
[0116]I)根据实时采集到的风速数据，分别计算I分钟平均风速U1和30分钟平均风速U3tl，并将计算结果进行输出；
[0117]2)根据实际需要，分别确定I分钟平均风速阀值Ulitto和30分钟平均风速阀值
U30, thr ;
[0118]3)智能开关装置开启后，主设备的初始状态为工作状态，此后智能开关以每半个小时为时间间隔控制主设备的运行状态；设Y(k)表示智能开关在时间间隔k的运行状态，若Y(k) = 0，则主设备停止工作，若Y(k) = 1，则主设备开始工作；智能开关在k+Ι时刻的运行状态可由以下两事件联合控制:
[0119]事件A:在k时间间隔内存在一次以上U1 (k) >U1； thr (k)的情况；
[0120]事件B:采用卡尔曼滤波器对计算出的30分钟平均风速进行建模分析，以预测下个30分钟的平均风速；SU3(l(k)表示k时间间隔的30分钟平均风速，仏0(k+1)表示由U3tl(k)预测出的k+Ι时间间隔的30分钟平均风速；事件B则为n3(l(k+l)>U3Cuhr ;如两者之间有一个成立，则智能开关的状态Y (k+1) = 1，主设备开始工作，反之，则为0，主设备停止工作。
[0121]其中，如图8所示，采用卡尔曼滤波器预测下个时刻的30分钟平均风速的步骤如下:
[0122]I)建立线性随机差分方程系统和测量系统如下:
[0123]X(k) = AX (k-1)+W (k)
[0124]Z (k) = HX (k) +V (k)
[0125]其中X(k)为k时刻的30分钟平均风速，A为系统参数，Z(k)为k时刻实测的30分钟平均风速，H为测量系统的参数，W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声，通常被假设为高斯白噪声，它们的方差分别为Q和R，由实际数据分析而得，且不随系统的状态变化而变化；
[0126]2)根据以下公式预测k时刻的平均风速:
[0127]X (k I k-1) = AX (k-11 k-1)
[0128]其中，X(k|k_l)是利用k-1时刻预测的结果，X(k-l|k_l)为k-1时刻的最优30分钟平均风速估计结果；
[0129]3)采用下式更新 X (k I k-Ι)的方差:P(k|k_l) = A2P (k-11 k-1)+Q
[0130]式中:p(k|k-l)为X (k I k-ι)对应的方差，P (k-11 k-ι)则为 X (k-11 k-1)对应的方差;
[0131]4)计算k时刻的卡尔曼增量Kg(k):
[0132]Kg (k) = P (k I k-1) H/ (H2P (k | k-1) +R)
[0133]5)根据实测的k时刻30分钟平均风速和预测的k时刻30分钟平均风速得出k时刻的最优30分钟平均风速估计值:
[0134]X (k I k) = X (k I k-1) +Kg (k) (Z (k) -HX (k | k-1))
[0135]6)更新k时刻最优估计值X (k I k)的方差:
[0136]P (k I k) = (1-Kg (k) H) P (k I k-1)
[0137]7)预测k+Ι时刻的30分钟平均风速，以此类推。
[0138]本发明根据采集环境数据的变化，对监测系统采集的数字信号范围进行逻辑分析处理后，对主监测设备进行智能控制，在提高系统能源利用率的同时，还能有效的避免乒乓效应，防止智能开关频繁开启，损坏硬件，增加无效能耗。
[0139]最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
【权利要求】
1.一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其特征在于，所述的节能开关系统包括: 用于实时感测环境信号并对环境信号进行同步采集的数据采集装置；数据采集装置与作为信号处理核心的STC89C52RC单片机双工连接，单片机通过1端口分别与IXD1602显示模块、阈值设定模块、电源电路连接，单片机还通过P2.4 口与继电器连接，单片机的P2.4口输出的高低电平来控制固态继电器的通断，从而决定后续电源的通断， 其中，所述的数据采集装置采用环境和工业监测设备装置，固定于待测环境中，对环境数据进行采集，并进行实时传输；所述的单片机、LCD1602显示模块、阈值设定模块和对单片机供电的电源电路作为组成模块集成在电路单板上； 首先，操作者可以通过阀值设定模块在单片机中设定阈值，然后STC89C52RC单片机对采集到的数字信号按照设定周期将数据值进行加权、分析运算，将分析运算的结果与预先设定的阀值进行比较，从而决定单片机的P2.4 口输出的高电平或者低电平，进而决定继电器的通断，当P2.4 口输出低电平时，后续电源供电，当P2.4 口输出高电平时后续电源断开，以达到节能目的，同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
2.如权利要求1所述的一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其特征在于:所述的数据采集装置为压力、震动、水文、温度、湿度环境监测采集设备装置中的一种。
3.如权利要求2所述的一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其特征在于:所述的数据采集装置为YJ-FS100风速传感器。
4.如权利要求3所述的一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其特征在于:数据采集装置采用YJ-FS100风速传感器时的工作过程为: 首先，操作者通过阀值设定模块设定STC89C52RC单片机中的I分钟平均风速和半个小时平均风速的阀值； 然后，单片机将采集到的数字信号分别按照I分钟和半个小时进行加权平均，得出实时采集到的I分钟平均风速和半个小时平均风速；若出现以下两种情况中的一种或者两种都出现，单片机的P2.4 口输出为高电平，反之则为低电平； 第一种情况:在智能开关控制时间间隔内，出现一次以上I分钟平均风速大于设定的阀值； 第二种情况:基于卡尔曼滤波器预测出的下个控制时间间隔的半个小时平均风速大于设定的阀值； 当单片机的P2.4 口输出为高电平时，后续电源供电，主系统开始工作；当单片机的P2.4 口输出为低电平时，后续电源断开，主系统停止工作，通过这种方式，最终达到节省仪器耗电的作用。 同时，所述的IXD1602显示模块将经过处理过的信号进行显示。
5.如权利要求4所述的一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其特征在于:在对风速的监测的应用中，为有效防止乒乓效应，本开关系统采用基于卡尔曼滤波器预测和基于实测数据相结合的决策算法确定智能开关的运行状态，其具体算法如下: 1)根据实时采集到的风速数据，分别计算I分钟平均风速U1和30分钟平均风速U30,并将计算结果进行输出； 2)根据实际需要，分别确定I分钟平均风速阀值Ulthr和30分钟平均风速阀值U3cuhr； 3)智能开关装置开启后，主设备的初始状态为工作状态，此后智能开关以每半个小时为时间间隔控制主设备的运行状态；SY(k)表示智能开关在时间间隔k的运行状态，若Y(k) = O,则主设备停止工作,若Y(k) = I,则主设备开始工作；智能开关在k+Ι时刻的运行状态可由以下两事件联合控制: 事件A:在k时间间隔内存在一次以上UjkDUuhrGO的情况； 事件B:采用卡尔曼滤波器对计算出的30分钟平均风速进行建模分析，以预测下个30分钟的平均风速；设U3tlGO表示k时间间隔的30分钟平均风速，仏o(k+l)表示由U3tl (k)预测出的k+Ι时间间隔的30分钟平均风速；事件B则为n3(l(k+l)>U3Cuhr ;如两者之间有一个成立，则智能开关的状态Y(k+1) = 1，主设备开始工作，反之，则为0，主设备停止工作。
6.如权利要求4、5所述的一种数字传感信号驱动智能型节能开关系统，其特征在于:其中，采用卡尔曼滤波器预测下个时刻的30分钟平均风速的步骤如下: 1)建立线性随机差分方程系统和测量系统如下:
X(k) = AX(k-l)+ff(k)
Z (k) = HX (k) +V (k) 其中X(k)为k时刻的30分钟平均风速，A为系统参数，Z (k)为k时刻实测的30分钟平均风速，H为测量系统的参数，W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声，通常被假设为高斯白噪声，它们的方差分别为Q和R，由实际数据分析而得，且不随系统的状态变化而变化； 2)根据以下公式预测k时刻的平均风速:
X(k|k-l) = AX(k-l|k-l) 其中，X(k|k-1)是利用k-Ι时刻预测的结果，X(k-l|k-l) Sk-1时刻的最优30分钟平均风速估计结果； 3)采用下式更新X(k |k-l)的方差:P(k|k-l) = A2P (k-l|k-l)+Q 式中:p(k|k-l)为x(k|k-l)对应的方差，p(k-l|k-l)则为x(k-l|k-l)对应的方差； 4)计算k时刻的卡尔曼增量Kg(k):
Kg (k) = P (k I k-1) H/ (H2P (k | k-1) +R) 5)根据实测的k时刻30分钟平均风速和预测的k时刻30分钟平均风速得出k时刻的最优30分钟平均风速估计值:
X (k I k) = X (k I k-1) +Kg (k) (Z (k) -HX (k | k-1)) 6)更新k时刻最优估计值X(k I k)的方差:
P (k I k) = (1-Kg (k) H) P (k I k-1) 7)预测k+Ι时刻的30分钟平均风速，以此类推。
【文档编号】G05B19/042GK104133401SQ201410344577
【公开日】2014年11月5日 申请日期:2014年7月18日 优先权日:2014年7月18日
【发明者】黄国庆, 彭留留, 刘昌福, 廖海黎, 李明水 申请人:黄国庆