基于STM32的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)①

陸 磊， 梁 喆

(安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽 淮南 232001)

0 引 言

隨著國(guó)家節(jié)能減排深入推進(jìn)，負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。由于侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)方法有諸多缺陷，自上世紀(jì)80年代Hart[1]教授提出了非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)的相關(guān)概念后，非侵入式負(fù)荷監(jiān)技術(shù)逐步發(fā)展。中國(guó)海洋大學(xué)盛夢(mèng)嬌[2]提出了k-means聚類(lèi)的改進(jìn)算法應(yīng)用到負(fù)荷監(jiān)測(cè)，完成負(fù)荷識(shí)別，但其算法精度并不能保證。張玉天[3]等將電流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為圖片并建立了能夠識(shí)別二維圖像數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷辨識(shí)，能夠提取獨(dú)特的負(fù)荷特征圖，但運(yùn)算量較大，算法普遍性不強(qiáng)。

雖然目前對(duì)負(fù)荷辨識(shí)算法的研究不斷完善，但是對(duì)非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件裝置的設(shè)計(jì)與研究較少，而該技術(shù)的最終發(fā)展目標(biāo)肯定是商業(yè)化的終端裝置，因此硬件設(shè)計(jì)與軟件算法的結(jié)合成為目前非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)研究的重點(diǎn)。吳萬(wàn)強(qiáng)[4]等基于SOPC技術(shù)設(shè)計(jì)了一種實(shí)驗(yàn)室負(fù)荷智能監(jiān)測(cè)裝置，將可編程片上系統(tǒng)應(yīng)用于負(fù)荷監(jiān)測(cè)，但其采集裝置簡(jiǎn)單，采樣精度較低且易受干擾。王愛(ài)囡[5]等采用負(fù)荷采集終端搭配算法設(shè)計(jì)了一種基于事件的非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其主要依靠算法的優(yōu)化提高辨識(shí)精度，沒(méi)有改善負(fù)荷采集終端的采集精度。

針對(duì)上述問(wèn)題，從硬件設(shè)計(jì)的角度思考，為了提高采集精度，更好地分析電力負(fù)荷特性，設(shè)計(jì)了一種基于STM32的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用高精度的信號(hào)采集模塊，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)穩(wěn)定的負(fù)荷數(shù)據(jù)采集、處理及顯示，并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別電氣設(shè)備工作狀態(tài)。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

所設(shè)計(jì)的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由下位機(jī)嵌入式系統(tǒng)和上位機(jī)處理軟件兩部分構(gòu)成。下位機(jī)主要包括互感器，信號(hào)調(diào)理單元，AD轉(zhuǎn)換單元，STM32微控制器單元和通信單元等。上位機(jī)處理軟件則可以完成采集控制、數(shù)據(jù)顯示、特征提取和負(fù)荷識(shí)別的功能。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)使用互感器進(jìn)行電信號(hào)采集，采集到的信號(hào)經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理單元處理后送入AD轉(zhuǎn)換單元進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，微處理器通過(guò)SPI總線完成對(duì)AD轉(zhuǎn)換的控制并獲取信號(hào)，上位機(jī)與下位機(jī)通過(guò)USB通信模塊進(jìn)行雙向通信，并采用Labview虛擬儀器完成數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示，最后再應(yīng)用辨識(shí)算法進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別。

2 辨識(shí)算法設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為負(fù)荷辨識(shí)算法。首先對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算提取負(fù)荷特征量并建立數(shù)據(jù)集，之后搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后將訓(xùn)練好的模型用以負(fù)荷識(shí)別。

2.1 負(fù)荷特征參數(shù)選擇及數(shù)據(jù)集建立

負(fù)荷監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)的重要前提就是數(shù)據(jù)應(yīng)覆蓋電器運(yùn)行的特征信息，負(fù)荷特征的提取也是實(shí)現(xiàn)負(fù)荷識(shí)別的基礎(chǔ)。采用了穩(wěn)態(tài)下的負(fù)荷特征參數(shù)。

穩(wěn)態(tài)特征大致有以下幾種：

XSS=[I,im,Pb,Qb,Sb,Δφb,Hin]

(1)

I表示電流有效值，im為穩(wěn)態(tài)電流的峰值，Pb、Qb、Sb分別為基波的有功功率，無(wú)功功率和視在功率，△φb為基波電壓電流相位差，Hin(n=1，3，5，7)為奇次諧波電流幅值。

電流和電壓有效值計(jì)算如式(2)，(3)：

(2)

(3)

對(duì)于周期性的電信號(hào)，有功功率定義為瞬時(shí)功率在一個(gè)周期內(nèi)的平均值，同理無(wú)功功率也是一樣，具體公式如式(4)，(5)：

(4)

(5)

其中U，I是電壓有效值和電流有效值，φ是相位差。

選用了電流有效值，有功功率、無(wú)功功率和功率因數(shù)這四種負(fù)荷特征量。并且 使用十進(jìn)制的double型數(shù)據(jù)表示負(fù)荷特征參數(shù)數(shù)據(jù)集。選用了4種電氣設(shè)備，有n(n=15)種不同的工作狀態(tài)，每種組合提取m(m=100)組負(fù)荷特征。每個(gè)組合負(fù)荷特征向量表示如式(6)：

Xn=[Xn1,Xn2,…,Xnm]

(6)

其中X=[I,P,Q,cosφ]T。

則所有組合的負(fù)荷特征數(shù)據(jù)集如式(7)：

(7)

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的搭建

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型使用Python語(yǔ)言里的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架作為實(shí)現(xiàn)平臺(tái)進(jìn)行搭建。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要由卷積層，池化層以及密集連接層和Droupout層組成。其中卷積層是由5×5的的矩陣作為卷積核組成，池化層用來(lái)降低分辨率從而減小分類(lèi)誤差，密集連接層用來(lái)特征提取完后進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)，而Droupout主要用來(lái)防止過(guò)擬合。

其中卷積層計(jì)算用公式(8)描述：

(8)

池化層計(jì)算用公式(9)描述：

(9)

3 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

3.1 主控單元

考慮到系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)信號(hào)采集需要高速的運(yùn)算，各個(gè)模塊也需要一定的接口，因此系統(tǒng)的主控芯片選用了STM32F103C8T6微處理器。該芯片是用64KB的flash作為程序存儲(chǔ)器，供電電壓2V～3.6V，工作溫度在-40℃～85℃，工作頻率為72MHz，總線寬度為32位，片上擁有37個(gè)輸入輸出口，RAM容量是20k×8。能夠滿(mǎn)足系統(tǒng)的工作要求，并且性?xún)r(jià)比較高。主控單元電路如圖2所示。

圖2 主控電路原理圖

STM32微處理器與AD單元通過(guò)SPI總線連接，完成對(duì)AD采樣的控制，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。PA11和PA12引腳接通信單元與上位機(jī)通信。NRST引腳用于復(fù)位，BOOT0和BOOT1用于選擇復(fù)位后的啟動(dòng)模式。芯片接地需串聯(lián)濾波電阻保護(hù)芯片。

3.2 信號(hào)調(diào)理單元

系統(tǒng)的AD轉(zhuǎn)換芯片ADS1256的輸入電壓為0-5V，所以前端通過(guò)互感器采集的信號(hào)需要經(jīng)過(guò)調(diào)理變?yōu)楹线m的信號(hào)以便于AD采樣。信號(hào)調(diào)理電路是由AD8629運(yùn)算放大器，AD8476全差分精密放大器和LTC6911-2可變?cè)鲆娣糯笃鹘M成。其中AD8629是一款寬帶寬、自穩(wěn)零放大器，具有軌到軌輸入和輸出擺幅以及低噪聲特性，并且有超低失調(diào)、漂移和偏置電流特性。系統(tǒng)利用AD8629提供的軌到軌輸入和輸出擺幅能力，降低輸入偏置復(fù)雜度，使信噪比達(dá)到最大，使采集的信號(hào)更加精準(zhǔn)。AD8476是功耗極低的全差分放大器，可以將單端信號(hào)轉(zhuǎn)換為抗干擾能力更強(qiáng)的差分信號(hào)。LTC6911-2是一款低噪聲，低輸入失調(diào)電壓，高開(kāi)環(huán)增益的運(yùn)算放大器，其采用3位數(shù)字增益控制，可以控制系統(tǒng)程控放大。信號(hào)調(diào)理電路如圖3所示。

圖3 信號(hào)調(diào)理電路原理圖

根據(jù)采集的不同信號(hào)，LTC6911-2提供八種可變?cè)鲆?，增益可以通過(guò)3位IO接口進(jìn)行調(diào)節(jié)，選擇數(shù)值為 0、1、2、4、8、16、32和 64V/V的電壓增益，通過(guò)引腳控制進(jìn)行切換。

3.3 AD轉(zhuǎn)換單元

負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的工作場(chǎng)合難免會(huì)受到環(huán)境影響，為了保證AD采樣的精度，系統(tǒng)的AD轉(zhuǎn)換單元選用了ADS1256為電路主芯片。ADS1256芯片是高精度低功耗，24位的模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片。它測(cè)量范圍廣，采集頻率高且精度高，體積小，抗干擾性強(qiáng)，穩(wěn)定性和精度會(huì)更優(yōu)于STM32自帶的ADC，更適合用于本系統(tǒng)。AD轉(zhuǎn)換電路如圖4所示。

圖4 AD轉(zhuǎn)換電路原理圖

電路可提供23bits的無(wú)噪聲精度以及30kSPS的傳輸速率，為數(shù)據(jù)采集提供了完整且高精度的測(cè)量。支持差分4通道輸入，通過(guò)SPI總線對(duì)其進(jìn)行控制和通訊，其中CS為片選信號(hào)線，SCLK為時(shí)鐘信號(hào)線，DIN和DOUT為輸入輸出信號(hào)線。再加上一根轉(zhuǎn)換狀態(tài)信號(hào)線和一根復(fù)位信號(hào)線分別接在DRDY引腳和RESET引腳。

ADS1256芯片內(nèi)置診斷特性，系統(tǒng)采用精密帶隙基準(zhǔn)電壓源ADR03對(duì)ADS1256的電壓進(jìn)行校準(zhǔn)，減小ADC的誤差，保證精度，VREFP和VREFN接基準(zhǔn)電壓電路。

3.4 通信單元

通信單元用于嵌入式系統(tǒng)與上位機(jī)的雙向通信，通信單元采用微處理器STM32自帶的USB功能進(jìn)行信號(hào)傳輸，并加入光耦器件進(jìn)行數(shù)字化的電氣隔離。綜合考慮使用環(huán)境等因素，系統(tǒng)選用了TLP521-1光耦器件，并采用了兩光耦的設(shè)計(jì)，提高了系統(tǒng)抗干擾能力。通信單元電路如圖5所示。

圖5 通信單元電路原理圖

4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

4.1 下位機(jī)軟件流程

下位機(jī)軟件流程如圖6所示，首先對(duì)采集裝置進(jìn)行初始化的操作，然后開(kāi)啟中斷進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過(guò)AD單元的DRDY信號(hào)來(lái)判斷一次AD采集是否完成，當(dāng)DRDY低電平時(shí)即采樣完成，之后進(jìn)行中值濾波，標(biāo)量還原等處理并將數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)，完成一次數(shù)據(jù)采集。

圖6 數(shù)據(jù)采集流程圖

4.2 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

上位機(jī)使用了虛擬儀器Labview對(duì)數(shù)據(jù)采集進(jìn)行控制并顯示，其提供很多與傳統(tǒng)儀器類(lèi)似的控件，同時(shí)可以下載各種適用于數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的Labview工具包，用戶(hù)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)會(huì)方便許多。Labview還可以通過(guò)控件調(diào)用其他軟件進(jìn)行混合編程，系統(tǒng)直接調(diào)用Tensorflow訓(xùn)練好的辨識(shí)算法模型，并用負(fù)荷特征數(shù)據(jù)集完成對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，可以得到隨迭代次數(shù)變化的收斂曲線，當(dāng)?shù)螖?shù)到200時(shí)，曲線趨于平穩(wěn)，接近于收斂狀態(tài)，正確率為0.943。訓(xùn)練好的模型可以直接用于負(fù)荷識(shí)別。

5 實(shí)驗(yàn)及分析

5.1 數(shù)據(jù)采集

將互感器接入線路測(cè)試下位機(jī)嵌入式系統(tǒng)的性能，設(shè)置采樣范圍±5V，采樣頻率為1000SPS，選擇連續(xù)采樣模式，采樣點(diǎn)數(shù)為1024，然后開(kāi)始采集。如圖7所示為采集到的電腦主機(jī)的電流波形。

圖7 采集裝置實(shí)驗(yàn)結(jié)果

可以看出數(shù)據(jù)采集裝置可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集及顯示的功能。之后通過(guò)采集的數(shù)據(jù)計(jì)算提取負(fù)荷特征值。

5.2 負(fù)荷識(shí)別

采用了獨(dú)熱碼的方式對(duì)負(fù)荷進(jìn)行標(biāo)記，當(dāng)系統(tǒng)中負(fù)荷進(jìn)行工作時(shí)標(biāo)簽為“1”，沒(méi)有工作時(shí)標(biāo)簽為“0”，如表1所示為四個(gè)負(fù)荷和他們的標(biāo)簽。通過(guò)各個(gè)負(fù)荷的不同工作狀態(tài)進(jìn)行組合，如當(dāng)四個(gè)負(fù)荷都工作時(shí)標(biāo)簽為“1111”，都不工作時(shí)為“0000”，以此類(lèi)推。

表1 選取的負(fù)荷及標(biāo)簽

用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別測(cè)試，識(shí)別結(jié)果用標(biāo)簽進(jìn)行輸出，測(cè)試結(jié)果如表2：

表2 負(fù)荷識(shí)別測(cè)試結(jié)果

通過(guò)測(cè)試結(jié)果可以看出，系統(tǒng)可以完成識(shí)別功能，但是隨著工作負(fù)荷增多，正確率會(huì)降低，可以通過(guò)增加訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量或增加負(fù)荷特征參數(shù)來(lái)提高其辨識(shí)率。

6 結(jié) 語(yǔ)

設(shè)計(jì)的基于STM32的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括下位機(jī)嵌入式系統(tǒng)和上位機(jī)處理軟件兩個(gè)部分。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)可以完成對(duì)居民用電負(fù)荷的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和有效識(shí)別，擁有高精度，高穩(wěn)定性、高可靠性和高性?xún)r(jià)比的特點(diǎn)。滿(mǎn)足負(fù)荷監(jiān)測(cè)需求，并且為非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究提供了硬件基礎(chǔ)。

系統(tǒng)仍有幾點(diǎn)不足和可改進(jìn)之處，首先用電設(shè)備多種多樣，選用的負(fù)荷不能代表所有的負(fù)荷。其次是系統(tǒng)只在上位機(jī)完成了監(jiān)測(cè)功能，要將算法移植到嵌入式中才能使系統(tǒng)更完善且利于應(yīng)用。