一种智能洗地机控制系统技术方案

公开了一种智能洗地机控制系统。其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出智能洗地机的温度值时序动态变化特征和所述智能洗地机的电流值的时序动态变化特征之间的关联性特征，以此基于实际智能洗地机的电流和温度变化情况来进行异常监测，从而避免智能洗地机发生异常损坏，延长智能洗地机的使用寿命且避免发生安全事故。免发生安全事故。免发生安全事故。

【技术实现步骤摘要】
一种智能洗地机控制系统


[0001]本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种智能洗地机控制系统。

技术介绍

[0002]智能洗地机是一种可以自主进行清洁作业的设备，具有自主行走、自动识别环境等功能，其能够在保证卫生清洁的同时提高工作效率，在商业、工业和家庭等场合中具有广泛的应用。然而，智能洗地机常常需要面对复杂的工作环境和长时间的工作负荷，容易出现各种故障和异常情况，例如电力不足、电流不稳定、温度过高和电机损坏等问题。如果不及时发现并处理这些异常问题，可能会导致洗地机损坏或发生安全事故。
[0003]因此，期望一种优化的智能洗地机控制系统。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种智能洗地机控制系统，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出智能洗地机的温度值时序动态变化特征和所述智能洗地机的电流值的时序动态变化特征之间的关联性特征，以此基于实际智能洗地机的电流和温度变化情况来进行异常监测，从而避免智能洗地机发生异常损坏，延长智能洗地机的使用寿命且避免发生安全事故。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种智能洗地机控制系统，其包括：
[0006]数据采集模块，用于获取处于运行状态的智能洗地机在预定时间段内多个预定时间点的温度值和电流值；
[0007]数据分析模块，用于对所述多个预定时间点的温度值和电流值进行分析以得到融合特征向量；
[0008]工作状态检测模块，用于基于所述融合特征向量，确定处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常；以及
[0009]异常预警模块，用于基于所述处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常，生成控制指令，所述控制指令用于产生状态异常预警提示。
[0010]根据本申请的另一方面，提供了一种智能洗地机控制方法，其包括：
[0011]获取处于运行状态的智能洗地机在预定时间段内多个预定时间点的温度值和电流值；
[0012]对所述多个预定时间点的温度值和电流值进行分析以得到融合特征向量；
[0013]基于所述融合特征向量，确定处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常；以及
[0014]基于所述处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常，生成控制指令，所述控制指令用于产生状态异常预警提示。
[0015]根据本公开的实施例，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出智能洗地机的温度值时序动态变化特征和所述智能洗地机的电流值的时序动态变化特征之间的关
联性特征，以此基于实际智能洗地机的电流和温度变化情况来进行异常监测，从而避免智能洗地机发生异常损坏，延长智能洗地机的使用寿命且避免发生安全事故。
[0016]根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
[0017]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0018]图1为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统的框图；
[0019]图2为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统的训练模块的框图；
[0020]图3为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统的系统架构图；
[0021]图4为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统中数据分析模块的框图；
[0022]图5为根据本申请实施例的智能洗地机控制方法的流程图；
[0023]图6为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统的应用场景图。
具体实施方式
[0024]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0025]如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0026]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0027]以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0028]在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
[0029]另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
[0030]智能洗地机常常需要面对复杂的工作环境和长时间的工作负荷，容易出现各种故障和异常情况，例如电力不足、电流不稳定、温度过高和电机损坏等问题。如果不及时发现
并处理这些异常问题，可能会导致洗地机损坏或发生安全事故。因此，期望一种优化的智能洗地机控制系统。
[0031]图1为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统的框图。图3为根据本申请实施例的智能洗地机控制系统的系统架构图。如图1和图3所示，根据本申请实施例的智能洗地机控制系统300，包括：数据采集模块310，用于获取处于运行状态的智能洗地机在预定时间段内多个预定时间点的温度值和电流值；数据分析模块320，用于对所述多个预定时间点的温度值和电流值进行分析以得到融合特征向量；工作状态检测模块330，用于基于所述融合特征向量，确定处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常；以及，异常预警模块340，用于基于所述处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常，生成控制指令，所述控制指令用于产生状态异常预警提示。
[0032]在本申请的一个示例中，所述数据采集模块310，用于获取处于运行状态的智能洗地机在预定时间段内多个预定时间点的温度值和电流值。考虑到在智能洗地机的实际工作过程中，为了能够对于洗地机的工作状态进行实时监测，以此来发现洗地机工作过程中的异常情况，例如电流不稳定和温度过高等问题，从而对于异常情况进行预警并采取相应地措施，防止洗地机损坏或发生危险。但是，由于处于运行状态的智能洗地机的温度值和电流值在时间维度上都具有着各自的动态变化规律性，而这两者之间还具有着时序的协同关联特性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能洗地机控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取处于运行状态的智能洗地机在预定时间段内多个预定时间点的温度值和电流值；数据分析模块，用于对所述多个预定时间点的温度值和电流值进行分析以得到融合特征向量；工作状态检测模块，用于基于所述融合特征向量，确定处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常；以及异常预警模块，用于基于所述处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常，生成控制指令，所述控制指令用于产生状态异常预警提示。2.根据权利要求1所述的智能洗地机控制系统，其特征在于，所述数据分析模块，包括：数据参数时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的温度值和电流值分别按照时间维度排列为温度时序输入向量和电流值时序输入向量；参数时序变化特征提取单元，用于从所述温度时序输入向量和所述电流值时序输入向量提取温度时序特征向量和电流时序特征向量；以及特征关联融合单元，用于融合所述温度时序特征向量和所述电流时序特征向量以得到所述融合特征向量。3.根据权利要求2所述的智能洗地机控制系统，其特征在于，所述参数时序变化特征提取单元，进一步用于将所述温度时序输入向量和所述电流值时序输入向量分别通过基于一维卷积神经网络模型的时序特征提取器以得到所述温度时序特征向量和所述电流时序特征向量。4.根据权利要求3所述的智能洗地机控制系统，其特征在于，所述特征关联融合单元，进一步用于使用级联函数来融合所述温度时序特征向量和所述电流时序特征向量以得到所述融合特征向量。5.根据权利要求4所述的智能洗地机控制系统，其特征在于，所述工作状态检测模块，进一步用于将所述融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示处于运行状态的智能洗地机的工作状态是否正常。6.根据权利要求5所述的智能洗地机控制系统，其特征在于，还包括用于对所述基于一维卷积神经网络模型的时序特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块。7.根据权利要求6所述的智能洗地机控制系统，其特征在于，所述训练模块，包括：训练数据采集模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱英明，谢洪香，沈超基，
申请(专利权)人：东莞市商斯迈智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：