【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油烟机，尤其是涉及一种吸油烟机振动异常检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、目前，吸油烟机通过安装在吸油烟机内部的电机带动离心风机吸排油烟。电机分为直流电机和交流电机。直流电机工作时振动小，在用户实际使用过程不会因为振动大而产生异常噪声问题。交流电机工作时振动大，通常是在工作频率50hz及其整数倍频率处。进一步的，当背压变化时，交流电机的转速也随着变化，此时电机振动发生改变，从而导致噪声产生变化。目前，对于批量生产的吸油烟机的振动异常检测技术问题，现有技术一般通过对每台吸油烟机进行传统的实验室振动检测方法，判断其是否存在振动异常，导致效率较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种吸油烟机振动异常检测方法、装置及电子设备，以缓解现有技术一般通过对每台吸油烟机进行传统的实验室振动检测方法效率较低的问题，提升吸油烟机的振动异常检测效率。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种吸油烟机振动异常检测方法，包括：控制待测吸油烟机以预设档位进行吸烟操作，并实时获取上述待测吸油烟机预设位置的振动信号；将上述振动信号进行预处理，得到预处理信号；提取上述预处理信号的信号特征；将上述信号特征输入预先训练好的信号自适应识别模型，输出上述信号特征中的异常信号；上述信号自适应识别模型预先通过携带有异常振动标签的信号特征进行训练得到；根据上述异常信号和预设异常阈值的大小关系，确定上述待测吸油烟机是否存在振动异常。
3、在本专利技术较佳的实施方式中，上述信号
4、在本专利技术较佳的实施方式中，上述频谱特性为上述预处理信号的频域分布特性，低频分布特性、中频分布特性以及高频分布特性；上述幅值特性为上述预处理信号的振动峰值、振动谷值及算数平均值；上述时频特性为所诉预处理信号的谐波叠加特性。
5、在本专利技术较佳的实施方式中，上述信号自适应识别模型通过下述步骤构建得到：获取吸油烟机在多个预设档位运行的实验振动信号；将上述实验振动信号进行预处理，得到实验预处理信号；基于预设参数，将上述实验预处理信号中的异常振动数据进行标注，得到上述异常振动标签；将上述实验预处理信号按照预设比例参数划分为训练集、测试集以及验证集；将上述训练集输入预设的初始自适应识别模型进行训练，直到达到预设的训练标准，得到第一中间检测模型；将上述测试集输入上述第一中间检测模型进行验证，直到达到预设的测试标准，得到第二中间检测模型；将上述验证集输入上述第二中间检测模型进行验证，直到达到预设的验证标准，得到上述信号自适应识别模型。
6、在本专利技术较佳的实施方式中，将上述训练集输入预设的初始自适应识别模型进行训练，直到达到预设的训练标准，得到第一中间检测模型的步骤，包括：将上述训练集中携带有上述异常振动标签的上述异常振动数据和不携带上述异常振动标签的正常振动数据，分别输入上述初始自适应识别模型进行训练，直到达到预设的训练标准，分别得到正常振动数据模型以及异常振动数据模型；将上述正常振动数据模型以及上述异常振动数据模型，确定为第一中间检测模型。
7、在本专利技术较佳的实施方式中，将上述振动信号进行预处理，得到预处理信号的步骤之后，上述方法包括：将上述预处理信号存储至预设的数据库。
8、在本专利技术较佳的实施方式中，将上述振动信号进行预处理，得到预处理信号的步骤，包括：提取上述振动信号对应的波峰和波谷；基于预设步长，在上述波峰和上述波谷进行信号截取，得到截取的目标振动信号；对上述目标振动信号进行去噪，得到去噪后的目标振动信号；将上述去噪后的目标振动信号进行平滑处理，得到平滑的目标振动信号；将上述平滑的目标振动信号进行加窗处理，得到加窗后的目标振动信号；将上述加窗后的目标振动信号进行傅里叶变换，得到预处理信号。
9、在本专利技术较佳的实施方式中，上述预设位置包括：第一预设位置以及第二预设位置；上述第一预设位置设置在上述待测吸油烟机的蜗壳处；上述第二预设位置设置在上述待测吸油烟机的钣金件；实时获取上述待测吸油烟机预设位置的振动信号的步骤，包括：通过设置在上述第一预设位置和上述第二预设位置的加速度传感器，实时获取上述第一预设位置和上述第二预设位置的振动信号。
10、第二方面，本专利技术实施例提供了一种吸油烟机振动异常检测装置，包括：数据获取模块，用于控制待测吸油烟机以预设档位进行吸烟操作，并实时获取上述待测吸油烟机预设位置的振动信号；信号预处理模块，用于将上述振动信号进行预处理，得到预处理信号；信号特征提取模块，用于提取上述预处理信号的信号特征；异常信号输出模块，用于将上述信号特征输入预先训练好的信号自适应识别模型，输出上述信号特征中的异常信号；上述信号自适应识别模型预先通过携带有异常振动标签的信号特征进行训练得到；异常检测模块，用于根据上述异常信号和预设异常阈值的大小关系，确定上述待测吸油烟机是否存在振动异常。
11、本专利技术实施例提供了一种电子设备，上述电子设备包括处理器和存储器，上述存储器存储有能够被上述处理器执行的计算机可执行指令，上述处理器执行上述计算机可执行指令以实现上述吸油烟机振动异常检测方法。
12、本专利技术实施例具有下述有益技术效果：
13、本专利技术实施例提供的一种吸油烟机振动异常检测方法、装置及电子设备，包括：控制待测吸油烟机以预设档位进行吸烟操作，并实时获取上述待测吸油烟机预设位置的振动信号；将上述振动信号进行预处理，得到预处理信号；提取上述预处理信号的信号特征；将上述信号特征输入预先训练好的信号自适应识别模型，输出上述信号特征中的异常信号；上述信号自适应识别模型预先通过携带有异常振动标签的信号特征进行训练得到；根据上述异常信号和预设异常阈值的大小关系，确定上述待测吸油烟机是否存在振动异常。该方法通过携带有异常振动标签的信号特征训练得到信号自适应识别模型，以通过该信号自适应识别模型识别吸油烟机振动信号的异常信号，提升吸油烟机的振动异常检测效率。
14、本实施例公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
15、为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述信号特征包括：频谱特性、幅值特性以及时频特性；
3.根据权利要求2所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述频谱特性为所述预处理信号的频域分布特性，低频分布特性、中频分布特性以及高频分布特性；所述幅值特性为所述预处理信号的振动峰值、振动谷值及算数平均值；所述时频特性为所诉预处理信号的谐波叠加特性。
4.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述信号自适应识别模型通过下述步骤构建得到：
5.根据权利要求4所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，将所述训练集输入预设的初始自适应识别模型进行训练，直到达到预设的训练标准，得到第一中间检测模型的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，将所述振动信号进行预处理，得到预处理信号的步骤之后，所述方法包括：
7.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，将所述振动信号进行预处理
8.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述预设位置包括：第一预设位置以及第二预设位置；所述第一预设位置设置在所述待测吸油烟机的蜗壳处；所述第二预设位置设置在所述待测吸油烟机的钣金件；实时获取所述待测吸油烟机预设位置的振动信号的步骤，包括：
9.一种吸油烟机振动异常检测装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至8任一项所述的吸油烟机振动异常检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述信号特征包括：频谱特性、幅值特性以及时频特性；
3.根据权利要求2所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述频谱特性为所述预处理信号的频域分布特性，低频分布特性、中频分布特性以及高频分布特性；所述幅值特性为所述预处理信号的振动峰值、振动谷值及算数平均值；所述时频特性为所诉预处理信号的谐波叠加特性。
4.根据权利要求1所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，所述信号自适应识别模型通过下述步骤构建得到：
5.根据权利要求4所述的吸油烟机振动异常检测方法，其特征在于，将所述训练集输入预设的初始自适应识别模型进行训练，直到达到预设的训练标准，得到第一中间检测模型的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的吸油烟...
【专利技术属性】
技术研发人员：任富佳，孙敬龙，李智宝，董豪炳，姚家前，郁明跃，郑强，
申请(专利权)人：杭州老板电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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