[發(fā)明專利]吸油煙機的故障檢測方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810942527.4
• 申請日: 2018-08-17
• 公開（公告）號: CN110836403A
• 公開（公告）日: 2020-02-25
• 發(fā)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(chǎn)權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;董文倩

本發(fā)明公開了一種吸油煙機的故障檢測方法和裝置。其中，該方法包括：獲取吸油煙機工作時的參數(shù)信號；利用模型對參數(shù)信號進行分析，確定吸油煙機的工作狀態(tài)，其中，模型是使用多組數(shù)據(jù)通過機器學習訓練出的，多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括：吸油煙機的參數(shù)信號和相應工作狀態(tài)的標簽；基于吸油煙機的工作狀態(tài)，確定吸油煙機是否出現(xiàn)故障。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術中吸油煙機故障時無法正常使用的技術問題。

技術領域

本發(fā)明涉及家用電器領域，具體而言，涉及一種吸油煙機的故障檢測方法和裝置。

背景技術

在中式餐飲烹飪過程中，烹炒蒸炸是家庭及餐廳常用烹飪手段，其中產(chǎn)生的油煙和水汽也均較多，故廚房中常用的吸油煙機工作環(huán)境相較于其他家用電器而言較為惡劣，且使用頻率也較高，從而易出現(xiàn)故障。且在吸油煙機因故障完全停機之前，因部分結構功能受阻，其對油煙的吸附能力也已產(chǎn)生了一定影響。

針對現(xiàn)有技術中吸油煙機故障時無法正常使用的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供了一種吸油煙機的故障檢測方法和裝置，以至少解決現(xiàn)有技術中吸油煙機故障時無法正常使用的技術問題。

根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種吸油煙機的故障檢測方法，包括：獲取吸油煙機工作時的參數(shù)信號；利用模型對參數(shù)信號進行分析，確定吸油煙機的工作狀態(tài)，其中，模型是使用多組數(shù)據(jù)通過機器學習訓練出的，多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括：吸油煙機的參數(shù)信號和相應工作狀態(tài)的標簽；基于吸油煙機的工作狀態(tài)，確定吸油煙機是否出現(xiàn)故障。

進一步地，工作狀態(tài)包括如下之一：正常運轉狀態(tài)、電機故障運轉狀態(tài)、風輪故障運轉狀態(tài)和控制器故障運轉狀態(tài)。

進一步地，模型包括：第一模型和第二模型，上述方法還包括：獲取多組數(shù)據(jù)；建立第一初始模型和第二初始模型；使用多組數(shù)據(jù)對第一初始模型進行訓練，得到第一模型；利用第一模型對多組數(shù)據(jù)進行特征提取，得到多組數(shù)據(jù)的匹配特征；利用多組數(shù)據(jù)的匹配特征訓練第二初始模型，得到第二模型。

進一步地，使用多組數(shù)據(jù)對第一初始模型進行訓練，得到第一模型，包括：將多組數(shù)據(jù)輸入至第一初始模型中，采用反向傳播算法對第一初始模型進行訓練，得到第一模型的連接權值和偏置參數(shù)。

進一步地，獲取多組數(shù)據(jù)，包括：控制吸油煙機在不同工作狀態(tài)和不同模式下工作，并采集吸油煙機的參數(shù)信號；對采集到的參數(shù)信號進行去噪處理，得到多個樣本信號；設置多個樣本信號相應的工作狀態(tài)的標簽，得到多組數(shù)據(jù)。

進一步地，利用模型對參數(shù)信號進行分析，確定吸油煙機的工作狀態(tài)，包括：對參數(shù)信號進行去噪處理，得到處理后的參數(shù)信號；利用第一模型對處理后的參數(shù)信號進行特征提取，得到參數(shù)信號的特征信息；利用第二模型對參數(shù)信號的特征信息進行分類匹配，得到吸油煙機的工作狀態(tài)。

進一步地，基于吸油煙機的工作狀態(tài)，確定吸油煙機是否出現(xiàn)故障，包括：判斷吸油煙機的工作狀態(tài)是否為正常運轉狀態(tài)；如果確定吸油煙機的工作狀態(tài)不是正常運轉狀態(tài)，則確定吸油煙機出現(xiàn)故障；如果確定吸油煙機的工作狀態(tài)是正常運轉狀態(tài)，則確定吸油煙機未出現(xiàn)故障。

進一步地，在確定吸油煙機出現(xiàn)故障的情況下，根據(jù)吸油煙機的工作狀態(tài)，確定吸油煙機的故障類型。

根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種吸油煙機的故障檢測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取吸油煙機工作時的參數(shù)信號；分析模塊，用于利用模型對參數(shù)信號進行分析，確定吸油煙機的工作狀態(tài)，其中，模型是使用多組數(shù)據(jù)通過機器學習訓練出的，多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括：吸油煙機的參數(shù)信號和相應工作狀態(tài)的標簽；確定模塊，用于基于吸油煙機的工作狀態(tài)，確定吸油煙機是否出現(xiàn)故障。

根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種存儲介質，存儲介質包括存儲的程序，其中，在程序運行時控制存儲介質所在設備執(zhí)行上述的吸油煙機的故障檢測方法。