[发明专利]基于神经网络检测室外机中风扇异常的检测方法在审
| 申请号： | 202310793869.5 | 申请日： | 2023-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN116928123A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 蔡泽瑶;荆涛;马振豪 | 申请（专利权）人： | 青岛海尔空调器有限总公司;青岛海尔空调电子有限公司;青岛海尔智能技术研发有限公司;海尔智家股份有限公司 |
| 主分类号： | F04D27/00 | 分类号： | F04D27/00;G06F18/24;G06N3/0442;F24F11/38;F24F11/64;F24F11/52;F24F11/89;F24F1/38 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 陈敏 |
| 地址： | 266101 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络检测室外机中风扇异常的检测方法，所述方法包括：获取振动传感器收集的第一振动数据，其中振动传感器用于监测风扇的震动；将所述第一振动数据输入至自适应滤波器中，得到第二振动数据；将所述第二振动数据输入至已训练好的神经网络模型中，得到风扇状况。在实施本发明的技术方案中，该系统通过神经网络模型处理振动传感器收集风扇的震动数据，从而准确地判断出风扇的工作状态。这种方法能够实现对风扇的实时监控和故障预警，大大提高了对风扇故障的预见性，为风扇的维修和保养提供了依据，从而极大地提高了风扇的使用寿命和运行效率，减少了因风扇故障导致的停机时间和维修成本，提高了系统的整体稳定性和运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 检测 室外 风扇 异常 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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