[发明专利]吸油烟机的故障检测方法和装置

权利要求书

1.一种吸油烟机的故障检测方法，其特征在于，包括：

获取吸油烟机工作时的参数信号；

利用模型对所述参数信号进行分析，确定所述吸油烟机的工作状态，其中，所述模型是使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：所述吸油烟机的参数信号和相应工作状态的标签；

基于所述吸油烟机的工作状态，确定所述吸油烟机是否出现故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作状态包括如下之一：正常运转状态、电机故障运转状态、风轮故障运转状态和控制器故障运转状态。

3.根据权利要求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，所述方法还包括：

获取所述多组数据；

建立第一初始模型和第二初始模型；

使用所述多组数据对所述第一初始模型进行训练，得到所述第一模型；

利用所述第一模型对所述多组数据进行特征提取，得到所述多组数据的匹配特征；

利用所述多组数据的匹配特征训练所述第二初始模型，得到所述第二模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，使用所述多组数据对所述第一初始模型进行训练，得到所述第一模型，包括：

将所述多组数据输入至所述第一初始模型中，采用反向传播算法对所述第一初始模型进行训练，得到所述第一模型的连接权值和偏置参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述多组数据，包括：

控制所述吸油烟机在不同工作状态和不同模式下工作，并采集所述吸油烟机的参数信号；

对采集到的参数信号进行去噪处理，得到多个样本信号；

设置所述多个样本信号相应的工作状态的标签，得到所述多组数据。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用模型对所述参数信号进行分析，确定所述吸油烟机的工作状态，包括：

对所述参数信号进行去噪处理，得到处理后的参数信号；

利用所述第一模型对所述处理后的参数信号进行特征提取，得到所述参数信号的特征信息；

利用所述第二模型对所述参数信号的特征信息进行分类匹配，得到所述吸油烟机的工作状态。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述吸油烟机的工作状态，确定所述吸油烟机是否出现故障，包括：

判断所述吸油烟机的工作状态是否为正常运转状态；

如果确定所述吸油烟机的工作状态不是所述正常运转状态，则确定所述吸油烟机出现故障；

如果确定所述吸油烟机的工作状态是所述正常运转状态，则确定所述吸油烟机未出现故障。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在确定所述吸油烟机出现故障的情况下，根据所述吸油烟机的工作状态，确定所述吸油烟机的故障类型。

9.一种吸油烟机的故障检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取吸油烟机工作时的参数信号；

分析模块，用于利用模型对所述参数信号进行分析，确定所述吸油烟机的工作状态，其中，所述模型是使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：所述吸油烟机的参数信号和相应工作状态的标签；

确定模块，用于基于所述吸油烟机的工作状态，确定所述吸油烟机是否出现故障。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的吸油烟机的故障检测方法。

11.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的吸油烟机的故障检测方法。