用户名: 密码: 验证码:
基于数据分析的自学习远程控制智能开关
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Self learning remote control intelligent switch based on data analysis
  • 作者:赵晓军 ; 胡向博 ; 赵天力 ; 刘阳 ; 倪旺 ; 李家兴
  • 英文作者:ZHAO Xiaojun;HU Xiangbo;ZHAO Tianli;LIU Yang;NI Wang;LI Jiaxing;School of Electronic Information Engineering, Hebei University;
  • 关键词:数据分析 ; 自学习 ; 贝塔分布 ; 远程控制 ; 智能开关
  • 英文关键词:data analysis;;self learning;;beta distribution;;remote control;;intelligent switch
  • 中文刊名:DSSS
  • 英文刊名:Video Engineering
  • 机构:河北大学电子信息工程学院;
  • 出版日期:2019-01-25
  • 出版单位:电视技术
  • 年:2019
  • 期:v.43;No.511
  • 基金:省级大型变压器内部检测的微型无缆潜测机器人研究与设计(16211824)
  • 语种:中文;
  • 页:DSSS201902022
  • 页数:4
  • CN:02
  • ISSN:11-2123/TN
  • 分类号:106-109
摘要
开关作为家庭中必不可少的一环,随时掌握以及控制其实时状态就变的尤为重要。一般的家用开关只有控制开合的功能,而现在市面上的智能开关也只是有简单的远程控制功能。文章介绍了一种能够自动测量家用电器用电量并进行分析,通过自学习自动设置相关阈值,减少误报次数,记录用户用电习惯,具有温度检测,过流保护,自动开启,自动断电功能的远程控制智能开关。具有使用简单,操作方便,安全可靠,高度智能化等特点。
        As an indispensable part of the family, it is particularly important to master and control the real-time state of the switch at any time. Common household switches only have the function of controlling opening and closing, but now the smart switches on the market only have simple remote control function. This paper introduces a remote control intelligent switch which can automatically measure and analyze the electricity consumption of household appliances, record the user's electricity consumption habits, and has the functions of temperature detection, over-current protection, automatic opening and automatic power-off. The utility model has the advantages of simple operation, convenient operation, safety and reliability, and high intelligence.
引文
[1] 高聚银. 基于云平台的智能家居系统设计与实现[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2013.
    [2] 张新星. 基于Android手机的智能插座设计[D]. 杭州:浙江大学, 2014.
    [3] 张明. 基于动态自学习阈值和趋势滤波的机械故障智能预警方法[J]. 振动与冲击, 2014, 33(24):8-14.
    [4] 华颖. 基于Web和Android的智能家居控制系统的设计与实现[D]. 南宁:广西大学, 2018.
    [5] 闫成雨. 基于自适应过载阈值选择的虚拟机动态整合方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(10):2698-2703+2709.
    [6] 曾宪舒. 基于WIFI的智能开关设计[D]. 大庆:东北石油大学, 2015.
    [7] 朱瑞昌. 基于STM32的一体化智能开关的设计[D]. 合肥:合肥工业大学, 2017.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700