[發明專利]吸油煙機的故障檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 201810942527.4
• 申請日: 2018-08-17
• 公開（公告）號: CN110836403A
• 公開（公告）日: 2020-02-25
• 發明（設計）人: 連園園;秦萍;陳浩廣;吳偉
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司
• 主分類號: F24C15/20
• 分類號: F24C15/20
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;董文倩

1.一種吸油煙機的故障檢測方法，其特征在于，包括：

獲取吸油煙機工作時的參數信號；

利用模型對所述參數信號進行分析，確定所述吸油煙機的工作狀態，其中，所述模型是使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：所述吸油煙機的參數信號和相應工作狀態的標簽；

基于所述吸油煙機的工作狀態，確定所述吸油煙機是否出現故障。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作狀態包括如下之一：正常運轉狀態、電機故障運轉狀態、風輪故障運轉狀態和控制器故障運轉狀態。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型包括：第一模型和第二模型，所述方法還包括：

獲取所述多組數據；

建立第一初始模型和第二初始模型；

使用所述多組數據對所述第一初始模型進行訓練，得到所述第一模型；

利用所述第一模型對所述多組數據進行特征提取，得到所述多組數據的匹配特征；

利用所述多組數據的匹配特征訓練所述第二初始模型，得到所述第二模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，使用所述多組數據對所述第一初始模型進行訓練，得到所述第一模型，包括：

將所述多組數據輸入至所述第一初始模型中，采用反向傳播算法對所述第一初始模型進行訓練，得到所述第一模型的連接權值和偏置參數。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，獲取所述多組數據，包括：

控制所述吸油煙機在不同工作狀態和不同模式下工作，并采集所述吸油煙機的參數信號；

對采集到的參數信號進行去噪處理，得到多個樣本信號；

設置所述多個樣本信號相應的工作狀態的標簽，得到所述多組數據。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，利用模型對所述參數信號進行分析，確定所述吸油煙機的工作狀態，包括：

對所述參數信號進行去噪處理，得到處理后的參數信號；

利用所述第一模型對所述處理后的參數信號進行特征提取，得到所述參數信號的特征信息；

利用所述第二模型對所述參數信號的特征信息進行分類匹配，得到所述吸油煙機的工作狀態。

7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述吸油煙機的工作狀態，確定所述吸油煙機是否出現故障，包括：

判斷所述吸油煙機的工作狀態是否為正常運轉狀態；

如果確定所述吸油煙機的工作狀態不是所述正常運轉狀態，則確定所述吸油煙機出現故障；

如果確定所述吸油煙機的工作狀態是所述正常運轉狀態，則確定所述吸油煙機未出現故障。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，在確定所述吸油煙機出現故障的情況下，根據所述吸油煙機的工作狀態，確定所述吸油煙機的故障類型。

9.一種吸油煙機的故障檢測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取吸油煙機工作時的參數信號；

分析模塊，用于利用模型對所述參數信號進行分析，確定所述吸油煙機的工作狀態，其中，所述模型是使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：所述吸油煙機的參數信號和相應工作狀態的標簽；

確定模塊，用于基于所述吸油煙機的工作狀態，確定所述吸油煙機是否出現故障。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質所在設備執行權利要求1至8中任意一項所述的吸油煙機的故障檢測方法。

11.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至8中任意一項所述的吸油煙機的故障檢測方法。