CN110967566A - 电器故障检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电器故障检测方法及装置。其中，该方法包括：获取电器的工作参数；根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息，其中，故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和工作参数对应的故障信息。本发明解决了相关技术中需要人为判断家用电器发生故障不及时，导致电器寿命较低的技术问题。

Description

电器故障检测方法及装置

技术领域

本发明涉及电器故障检测技术领域，具体而言，涉及一种电器故障检测方法及装置。

背景技术

家用电器出现故障通常采用问、看、听、摸、测来分析判断故障。在现有技术中，如果出现故障电器会发出“滴滴滴”的声音以及在显示屏出现一些常用故障的代码，至于具体哪里出现问题，只能通过技术人员凭借经验或者通过专业设备进行检测，一旦设备故障不能及早排除，很可能导致设备在故障下超负荷运行，使得电器的使用寿命缩短。因此，需要一种故障检测方法，能够实时的对家用电器的运行状态进行检测，当出现故障时，根据故障发生前或者故障发生时运行参数的变化，提前或者及时的进行预警提醒，从而保证家用电器的正常运行。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种电器故障检测方法及装置，以至少解决相关技术中需要人为判断家用电器发生故障不及时，导致电器寿命较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电器故障检测方法，包括：获取电器的工作参数；根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息，其中，所述故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和所述工作参数对应的故障信息。

可选地，根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息之后包括：根据所述故障信息确定故障消除方法；按照所述故障消除方法对故障进行维修。

可选地，按照所述故障消除方法对故障进行维修包括：判断所述故障是否维修成功；在故障维修失败的情况下，确定向使用者进行报警。

可选地，在故障维修失败的情况下，确定向使用者进行报警包括：通过向客户端发送信息向用户进行报警；和/或，通过报警器进行报警。

可选地，根据所述故障消除方法对故障进行维修之前包括：对所述故障通过所述故障消除方法进行维修的结果进行预测；在预测结果超过阈值的情况下，按照所述故障消除方法对故障进行维修。

可选地，所述电器的所述工作参数包括下列至少之一：所述电器的声音，所述电器的电压，所述电器的电流。

可选地，所述故障信息包括：故障位置，故障类型。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电器故障检测装置，包括：获取模块，用于获取电器的工作参数；检测模块，用于根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息，其中，所述故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和所述工作参数对应的故障信息。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的方法。

在本发明实施例中，采用获取电器的工作参数；根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息，其中，所述故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和所述工作参数对应的故障信息的方式，通过故障检测模型和电器的工作参数预测电器的故障，达到了有效及时的识别电器故障信息，从而及时的发现和解决故障的目的，从而实现了有效延长电器的寿命，保证电器正常运行的技术效果，进而解决了相关技术中需要人为判断家用电器发生故障不及时，导致电器寿命较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种电器故障检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种电器故障检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种电器故障检测方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种电器故障检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取电器的工作参数；

步骤S104，根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息，其中，故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和工作参数对应的故障信息。

通过上述步骤，可以实现采用获取电器的工作参数；根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息，其中，故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和工作参数对应的故障信息的方式，通过故障检测模型和电器的工作参数预测电器的故障，达到了有效及时的识别电器故障信息，从而及时的发现和解决故障的目的，从而实现了及时的发现和解决故障，能够有效延长电器的寿命，保证电器正常运行的技术效果，进而解决了相关技术中需要人为判断家用电器发生故障不及时，导致电器寿命较低的技术问题。

作为一种可选的实施例，上述获取电器的工作参数，可以是由信息采集设备获取电器的工作参数，该信息采集设备可以是用于检测电器工作声音的声音检测设备、用于检测电器工作时所产生震动的震动感应器、或者用于检测电器工作时的电压或电流的检测设备等，根据上述信息采集设备能够全面的采集各种运行状态下电器的各种不同的工作参数，以便根据采集的多种工作参数预测故障的位置及故障类型。

上述根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息之前需要对上述故障检测模型进行建立。上述故障检测模型建立完成后，需要通过训练数据对上述故障检测模型进行训练。在对构建的故障检测模型进行训练时，通过机器学习对大量的故障训练数据进行训练，其中，训练数据包括电器的工作参数和该工作参数对应的故障信息。直至训练好的故障检测模型能够用于识别的电器的工作参数，并可以输出相对应的故障信息。需要说明的是，该故障检测模型可以根据上述采集的家用电器的运行状态下的各个部件的工作参数，预测到故障后，还可以对故障的详细情况予以判断，如故障位置、故障原因等，使用户更好地了解家用电器的运行状况，及时发现问题，解决问题，从而保证家用电器的正常运行。

此外，该电器故障检测方法还可以应用于智能家居领域。

可选地，根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息之后包括：根据故障信息确定故障消除方法；按照故障消除方法对故障进行维修。

在将电器的工作参数输入故障检测模型后，故障检测模型输出上述工作参数对应的故障信息，其中，故障信息包括故障位置和故障类型等。进一步的，电器可以根据故障信息生成针对该故障信息的故障消除方法，按照故障消除方法对电器故障进行维修。需要说明的是，根据故障信息生成的故障消除方法可以是一个或者多个，上述多个故障消除方法可以采用列表的形式显示在显示器上，向用户进行反馈。上述显示器可以是电器本身的显示器，还可以是预设指定的显示器。在上述以列表的形式显示多种故障消除方法时，可以将电器厂商提供的方法或者用户反馈较好的方法置于列表顶部，供用户优先选择。用户可以根据自己的需求和意愿选择不同的故障消除方法对电器进行故障消除。另外，还可以通过语音、视频等方式将故障消除方法通知用户。在互联网环境中，用户也可以将自己发现的故障消除心得体会以语音、文字、视频等形式对外发布，为他人提供更多的故障消除方法。

可选地，按照故障消除方法对故障进行维修包括：判断故障是否维修成功；在故障维修失败的情况下，确定向使用者进行报警。

上述按照提供的故障消除方法对电器故障进行维修，在维修结束后，电器可以再一次运行重新进行故障检测，进而判断故障是否维修成功。若故障维修成功，则电器正常运行工作，可以采用预设一定频率，以该频率对电器进行故障检测；若故障维修失败，则电器向使用者报警提醒，并将故障检测的过程日志提供给用户，上述维修日志包括故障检测时间，故障检测过程，故障维修时间，以及故障维修的过程。

可选地，在故障维修失败的情况下，确定向使用者进行报警包括：通过向客户端发送信息向用户进行报警；和/或，通过报警器进行报警。

上述在故障维修失败的情况下，电器可以向使用进行报警，其中，在电器进行报警时，可以采用多种报警方式。例如，通过向移动客户端(例如智能手机，或平板电脑)短息的方式告知客户，上述客户端还可以是个人电脑，智能手表等其他客户终端。还可以以家电维护客户端的方式告知客户等。此外，上述报警可以采用安装在电器上的报警器进行声光报警等。需要说明的是，上述报警器可以通过不同颜色的灯光、不同的声音或者灯光闪烁以及声音的次数等对不同的故障情况进行报警。还可以通过用户预约或者直接通知维护人员对家用电器进行保养与维修等。

可选地，根据故障消除方法对故障进行维修之前包括：对故障通过故障消除方法进行维修的结果进行预测；在预测结果超过阈值的情况下，按照故障消除方法对故障进行维修。

在使用故障消除方法对故障进行维修之前，可以先对提供的故障消除方法进行维修的结果进行预测，需要说明的是，此处的维修结果可以维修成功的概率，在该维修成功等概率超过第一阈值的情况下，执行维修动作，另外，上述维修结果还可以是维修失败的概率，在维修失败的概率不超过第二阈值的情况下，执行维修动作，上述超过阈值可以理解为上述两种情况的一种。上述维修结果可以是以前采用该方法的用户反馈的意见，可以通过对该方法进行打分或者点赞的方式对维修结果进行评价。以用户反馈的维修结果为依据，设置预测结果的阈值，该阈值可以是评分，例如，70分等。上述预测结果的阈值也可以是点赞的数量或者比例，例如，点赞数量为总评价量的一半或者超过二分之一等。若预测结果超过阈值，则按照该故障消除方法对电器故障进行维修。

可选地，电器的工作参数包括下列至少之一：电器的声音，电器的电压，电器的电流。

在获取电器的各个关键部件的工作参数时，其中，电器的工作参数包括电器的声音，电压，以及电流等。电器的声音可以由声音监控器获取，当电器的某一部件发出异常声音时，均能够被监测到，并发出故障提醒。例如，冰箱的压缩机发出的异常声音、空调出风口的异常杂音等。电器的电压以及电流可以由电压检测设备和电流检测设备获取，用于检测电器某一部件的电路是否正常，若出现异常，则进行报警提醒。例如，冰箱能够正常进行制冷，但冰箱内的灯不亮，此时，可以检测到冰箱内的灯电路没有电流或者电路正常，灯泡没有电流。

可选地，故障信息包括：故障位置，故障类型。

在电器故障检测中，需要获取故障信息以便了解故障的具体详情，其中，故障信息中包括故障位置、故障类型。故障位置可以由安装在家用电器上的信息采集装置获取；故障类型，可以是不通电、电压以及电流异常、设备不能正常工作、发出异常响声等。例如，在家用电器的照明设备出现故障的情况下，根据对照明设备的监控可知，由家用电器运行状态模型输出的结果，该照明设备的位置位于家用电器内部，照明设备的故障类型为灯泡不亮或线路不通电等。

图2是根据本发明实施例的一种电器故障检测装置的结构示意图；如图2所示，该电器故障检测装置，包括：获取模块22和检测模块24。下面对该电器故障检测装置进行详细说明。

获取模块22，用于获取电器的工作参数；检测模块24，与上述获取模块22连接，用于根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息，其中，故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和工作参数对应的故障信息。

通过上述模块，该电器故障检测装置可以实现获取电器的工作参数；根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息，其中，故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和工作参数对应的故障信息。通过和电器的工作参数预测电器的故障，达到了有效及时的识别电器故障信息，从而及时的发现和解决故障的目的，从而实现了及时的发现和解决故障，能够有效延长电器的寿命，保证电器正常运行的技术效果，进而解决了相关技术中需要人为判断家用电器发生故障不及时，导致电器寿命较低的技术问题。

作为一种可选的实施例，上述获取电器的工作参数，可以是由信息采集设备获取电器的工作参数，该信息采集设备可以是用于检测电器工作声音的声音检测设备、用于检测电器工作时所产生震动的震动感应器、或者用于检测电器工作时的电压或电流的检测设备等，根据上述信息采集设备能够全面的采集各种运行状态下电器的各种不同的工作参数，以便根据采集的多种工作参数预测故障的位置及故障类型。

上述根据工作参数输入故障检测模型，由故障检测模型确定故障信息之前需要对上述故障检测模型进行建立。上述故障检测模型建立完成后，需要通过训练数据对上述故障检测模型进行训练。在对构建的故障检测模型进行训练时，通过机器学习对大量的故障训练数据进行训练，其中，训练数据包括电器的工作参数和该工作参数对应的故障信息。直至训练好的故障检测模型能够用于识别的电器的工作参数，并可以输出相对应的故障信息。需要说明的是，该故障检测模型可以根据上述采集的家用电器的运行状态下的各个部件的工作参数，预测到故障后，还可以对故障的详细情况予以判断，如故障位置、故障原因等，使用户更好地了解家用电器的运行状况，及时发现问题，解决问题，从而保证家用电器的正常运行。

此外，该电器故障检测装置还可以应用于智能家居领域。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种电器故障检测方法，其特征在于，包括：

获取电器的工作参数；

根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息，其中，所述故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和所述工作参数对应的故障信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息之后包括：

根据所述故障信息确定故障消除方法；

按照所述故障消除方法对故障进行维修。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照所述故障消除方法对故障进行维修包括：

判断所述故障是否维修成功；

在故障维修失败的情况下，确定向使用者进行报警。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在故障维修失败的情况下，确定向使用者进行报警包括：

通过向客户端发送信息向用户进行报警；

和/或，

通过报警器进行报警。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述故障消除方法对故障进行维修之前包括：

对所述故障通过所述故障消除方法进行维修的结果进行预测；

在预测结果超过阈值的情况下，按照所述故障消除方法对故障进行维修。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述电器的所述工作参数包括下列至少之一：所述电器的声音，所述电器的电压，所述电器的电流。

7.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述故障信息包括：故障位置，故障类型。

8.一种电器故障检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取电器的工作参数；

检测模块，用于根据所述工作参数输入故障检测模型，由所述故障检测模型确定故障信息，其中，所述故障检测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：工作参数和所述工作参数对应的故障信息。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种处理器，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7中任意一项所述的方法。

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