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Calibration automatique d'un réseau de capteurs sans fil à effet Hall mesurant la consommation énergétique résidentielle

Beaufort Samson, Guillaume (2014). Calibration automatique d'un réseau de capteurs sans fil à effet Hall mesurant la consommation énergétique résidentielle. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Un réseau de capteurs sans fil mesurant la consommation énergétique résidentielle de chacun des disjoncteurs du panneau d’alimentation principal d’une résidence est un outil très pratique pour un usager, mais un tel système peut s’avérer dispendieux. Afin de réduire le coût de ce produit, un réseau de capteurs à effet Hall est proposé en alternative aux traditionnels transformateurs de courants. Un système utilisant plusieurs capteurs à effet Hall est beaucoup moins coûteux et est plus facile d’installation grâce à son potentiel de miniaturisation. Par contre, la précision des mesures des capteurs à effet Hall n’est pas la même que celle des transformateurs de courants puisque sa sensibilité dépend de la proximité de celui-ci au fil qu’il mesure, ce qui cause alors des incertitudes au niveau du gain du capteur.

Ce mémoire contribue à l’amélioration de la précision des mesures prises par les capteurs à effet Hall en proposant deux algorithmes numériques afin de faire la calibration des capteurs. Le premier algorithme est l’algorithme des moindres carrés (LMS) qui est simple et peut calibrer les capteurs sans présence de diaphonie tandis que le second est l’analyse en composantes indépendantes rapide (FastICA) qui est un algorithme plus complexe, mais en mesure d’atténuer le problème de diaphonie lorsqu’il est présent.

Suite à la présentation du système et de la théorie liée aux algorithmes, les résultats des simulations et des expérimentations sont présentés pour les deux algorithmes. Pour les résultats de simulation avec LMS, l’erreur moyenne du courant mesuré par capteur pour 3 à 30 capteurs sans diaphonie et avec bruit est de 0,53 ARMS. Pour ce qui est de la combinaison de FastICA et LMS, l’erreur moyenne du courant mesuré avec diaphonie et avec bruit est de 0,55 ARMS pour 3 capteurs allant jusqu’à 0,83 ARMS pour 30 capteurs. Deux types d’installations sont testés pour les résultats expérimentaux. L’algorithme LMS pour les tests sans diaphonie est en mesure de réduire l’erreur moyenne par capteur pour 3 capteurs à 0,47 ARMS pour l’installation 1 (cafetière, fusil à air chaud et purificateur d’air) et à 0,49 ARMS pour l’installation 2 (cafetière, fusil à air chaud et plinthes contrôlées par un thermostat électronique). Puisque les mesures d’un des appareils utilisés pour l’installation 1 sont très bruitées, la combinaison de FastICA et LMS pour les tests avec diaphonie a seulement réduit l’erreur moyenne par capteur pour 3 capteurs à 3,16 ARMS. Par contre, l’erreur est réduite à 0,85 ARMS pour l’installation 2.

Titre traduit

Auto-calibration of a wireless sensor network of Hall effect sensors monitoring residential energy consumption

Résumé traduit

A wireless sensor network monitoring the residential energy consumption of each breaker in the main distribution panel of a house is a useful tool, but such a system can prove to be expensive. In order to reduce the cost of this product, a network of Hall effect sensors is proposed instead of the traditional current transformers. A system using many Hall effect sensors is more affordable and easier to install due to its miniaturization potential. On the other hand, the accuracy of Hall effect sensors is not the same as current transformers because the sensitivity is dependent on the distance between the sensor and the conductor that is measured, which causes unknown variations on the gain of each sensor.

This thesis aims at enhancing the accuracy of the measures taken by the Hall effect sensors by proposing two numerical algorithms in order to calibrate the sensors. The first algorithm is the least mean square (LMS) algorithm that is simple and able to calibrate the sensors when no crosstalk is present while the second is fast independent component analysis (FastICA) which is a more complex algorithm, but able to attenuate the crosstalk problem when it is present.

Following the presentation of the system and of the theory linked to the algorithms, the simulation and experimental results are presented for both algorithms. For the simulation results with LMS, the mean of the error for the measured current for each sensor for 3 to 30 sensors without crosstalk and with noise is 0.53 ARMS. For the combination of FastICA and LMS, the mean of the error for the measured current with crosstalk and noise is 0.55 ARMS for 3 sensors going up to 0.83 ARMS for 30 sensors. Two types of installations are tested for the experimental results. The LMS algorithm for the tests without crosstalk is able to reduce the mean of the error by sensor for 3 sensors to 0.47 ARMS for the first installation (coffee maker, heat gun and air purifier) and to 0.49 ARMS for the second installation (coffee maker, heat gun and electric baseboards controlled by an electronic thermostat). Due to the Noisy measures of one of the appliance used for the first installation, the combination of FastICA and LMS for the tests with crosstalk has only reduced the mean of the error by sensor for 3 sensors to 3.16 ARMS. Nevertheless, the error is reduced to 0.85 ARMS for the second installation.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie électrique". Bibliographie : pages 106-108.
Mots-clés libres: Habitations Consommation d'énergie Mesure. Dispositifs à effet Hall Étalonnage. Réseaux de capteurs sans fil. Diaphonie. Moindres carrés. analyse, composant, indépendant, rapide, calibration, WSN, HES, LMS, FastICA
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Gagnon, Ghyslain
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Gagnon, François
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie électrique
Date de dépôt: 02 déc. 2014 16:53
Dernière modification: 13 mars 2017 21:25
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1407

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