[發明專利]一種吸油煙機運行狀態實時監測的方法及裝置在審
| 申請號: | 201510701729.6 | 申請日: | 2015-10-23 |
| 公開(公告)號: | CN105203318A | 公開(公告)日: | 2015-12-30 |
| 發明(設計)人: | 莫代一;丁濼火;張建平;王宏;胡小帝;李忠堂 | 申請(專利權)人: | 珠海格力電器股份有限公司 |
| 主分類號: | G01M13/00 | 分類號: | G01M13/00;G01H11/08 |
| 代理公司: | 北京煦潤律師事務所 11522 | 代理人: | 梁永芳 |
| 地址: | 519070 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 吸油煙機 運行 狀態 實時 監測 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及家用電器維護領域,具體地,涉及一種吸油煙機運行狀態實時監測的方法及裝置。
背景技術
吸油煙機作為電器化廚房必備設施之一,越來越受到人們的重視,成為現代人生活的必需品。巨大的市場需求為吸油煙機行業的發展帶來了無限的商機,也對吸油煙機的噪聲指標和穩定運行提出了更高的要求,且中國人的烹飪習慣要求吸油煙機在滿足噪聲指標的同時擁有大風量。
研究表明,在風量一致的前提下,電機運行一旦出現故障會大大加強吸油煙機的噪聲,從而極大影響吸油煙機的綜合性能及用戶使用效果。而當吸油煙機運行產生電機故障時,售后維修人員需要拆卸機子來查找故障源,并進行維修更換,這種方法不僅麻煩,且需要花費大量時間拆機驗證維修,浪費人力物力,更重要的是影響用戶使用效果和心情,從而影響消費者對產品質量的信任與評價。
現有技術中,存在對產生故障的吸油煙機維護難度大、費時費力和用戶體驗差等缺陷。
發明內容
本發明的目的在于,針對上述缺陷,提出一種吸油煙機運行狀態實時監測的方法及裝置,以解決通過狀態實時監測進行故障預判,更準確地判斷故障,提升維護效率、減小維護難度的問題,從而達到維護難度小、省時省力和用戶體驗好等效果。
本發明一方面提供一種吸油煙機運行狀態實時監測的方法,包括:采集吸油煙機電機運行時的振動信號;對采集得到的所述振動信號進行在線監測的小波包分析處理;基于所述小波包分析處理獲得的監測結果,對吸油煙機的運行狀態進行預警。
其中,采集吸油煙機電機運行時的振動信號,包括:通過安裝在吸油煙機電機正后方的壓電式加速度傳感器,采集吸油煙機電機運行時的振動信號。
其中,對采集得到的所述振動信號進行在線監測的小波包分析處理,包括:采用小波包分析方法,提取采集得到的所述振動信號中的主特征;對提取的所述主特征進行至少包括信號的傅里葉變換處理的頻譜分析;基于對所述主特征進行頻譜分析的結果,對吸油煙機運行信號早期故障特征進行預估判斷。
對采集得到的所述振動信號進行在線監測的小波包分析處理,還包括:先對采集得到的所述振動信號進行預處理,該預處理至少包括信號濾波處理和/或信號放大處理;再采用小波包分析方法,提取所述預處理后的振動信號中的主特征。
其中,采用小波包分析方法,提取采集得到的所述振動信號中主特征,還包括:利用小波基函數,對振動信號進行小波包分解,即逐層的高頻分解和低頻分解;其中,該小波包分解的公式為:S=AAAn+DAAn+ADAn+DDAn+AADn+DADn+ADDn+DDDn;其中,S表示原信號,A表示低頻信號,D表示高頻信號,n表示分解的層數,n為自然數;在完成對振動信號進行多層分解后,對多層分解所得信號進行重構;經所述對多層分解所得信號的重構,獲取振動信號中的主特征,即吸油煙機電機旋轉故障非平穩信號特征。
其中,基于所述小波包分析處理獲得的監測的結果,對吸油煙機的運行狀態進行預警,包括:基于在線監測中小波包分析處理獲得的結果,輸出該結果并進行報警。
其中,所述輸出該結果并進行報警的方式,包括顯示和/或聲光和/或語音的報警方式;和/或,當吸油煙機運行信號存在早期故障隱患時進行聲光報警,提醒用戶及時維護;和/或,當吸油煙機運行信號不存在早期故障時對在線監測結果進行語音播報,提示用戶吸油煙機當前運行信號正常。
與上述方法相匹配,本發明另一方面提供一種吸油煙機運行狀態實時監測裝置,包括:信號采集單元,用于采集吸油煙機電機運行時的振動信號;在線監測單元,用于對所述信號采集單元采集得到的所述振動信號進行在線監測的小波包分析處理;監測結果預警單元,用于基于所述在線監測單元進行小波包分析處理獲得的監測結果,對吸油煙機的運行狀態進行預警。
其中,所述信號采集單元,包括:安裝在吸油煙機電機正后方的壓電式加速度傳感器;通過該壓電式加速度傳感器,采集吸油煙機電機運行時的振動信號。
其中,所述在線監測單元,包括:主特征提取模塊,用于采用小波包分析方法,提取所述信號采集單元采集得到的所述振動信號中的主特征;頻譜分析模塊,用于對所述主特征提取模塊提取的所述主特征進行至少包括信號的傅里葉變換處理的頻譜分析;頻譜分析結構預估判斷模塊,用于基于所述頻譜分析模塊對所述主特征進行頻譜分析的結果,對吸油煙機運行信號早期故障特征進行預估判斷。
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