CN112379266A - 一种智能家具电机用检测方法 - Google Patents

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    • G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
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Abstract

本发明涉及智能家具技术领域，尤其是一种智能家具电机用检测方法，其特征是，包括如下步骤：S1采集数据：从对使用中不同的电机进行实时数据检测，并记录下检测数据；S2数据标注：基于电机功能对步骤S1中采集数据做标注，标注包括温度数值、声音数值和运转数值；S3构建基础对比网络；S4构建检测方法；S5存储检测反馈信息：对步骤S4中反馈的检测信息进行记录和备份存储。对电机检测中获得良好的效果；经测试，检出率最高达到95％，检测精度接近100％，批量测试中，保证检测精度接近100％的情况下，平均检出率接近90％，做到对电机故障的实时检测识别，有效的提高较大电机故障的检出率，具有重要的应用价值。

Description

一种智能家具电机用检测方法
技术领域
本发明涉及智能家具技术领域，尤其是一种智能家具电机用检测方法。
背景技术
智能家具，是在现代时尚家具的基础上，将组合智能、电子智能、机械智能、物联智能巧妙的融入家具产品当中，使家具智能化、国际化、时尚化，使家居生活更加便捷、舒适，是新贵生活方式重要组成部分，是未来国际家居的发展潮流和趋势。随着人们生活水准的提高，家用电器具备了高度自动化功能，例如，自动电饭煲依次执行送米、供水、洗米、下米和烹煮等进程，家用电器如设有风机组件，风机组件执行相应动作的核心部件也是电机。在检验过程中电机的单元快速标准化检验尤为重要。在以往的使用过程中，由于大批量使用时单元电机检测的不准确性和检验缺失情况直接影响了整机的质量。
发明内容
为了克服现有的智能家具电机用检测方法技术的不足，本发明提供了一种智能家具电机用检测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种智能家具电机用检测方法，包括如下步骤：
S1采集数据：从对使用中不同的电机进行实时数据检测，并记录下检测数据；
S2数据标注：基于电机功能对步骤S1中采集数据做标注，标注包括温度数值、声音数值和运转数值，采用excel表格工具在标注的数据根据标注分别导入不同的表格中，将画出的每类数据的曲线变化图；
S3构建基础对比网络：在步骤S2数据标注方式下，使用ResNet网络的残差连接，按照设定的标准数值对输入的检测数据逐层进行对比，将超过标准数值误差范围内的数据标记出来，构建基础对比网络；
S4构建检测方法：根据公式countif和公式vlookup进行对比，在步骤S3构建的基础对比网络的基础上利用对比技术，分别从基础网络对比中标记数据并融合到检测网络，与检测网络中相对应的特征问题的特征数据融合，然后经过sigmoid函数和0.5阈值的筛选，选取最高置信度的种类作为预测种类，经过对多个预测框进行非极大值抑制得到最终预测框，再得到预测目标电机是否合格的信息，构成检测方法；
S5存储检测反馈信息：对步骤S4中反馈的检测信息进行记录和备份存储。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括步骤S1中不同的电机分根据工作电源分类根据电机工作电源的不同，分为直流电机和交流电机。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括步骤S2中温度数据和运转数据皆需要获取流经电机的电流分量和施加的电压分量，电流分量基于电压分量生成，基于电压分量和电流分量，确定电机的热态电阻，根据第一预设转换关系，基于热态电阻确定电机的测算温度，通过温度传感器检测实际温度，测算温度和实际温度进行比对。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括步骤S2中声音数值检测包括设定采样频率和采样时长，将电机处于空载状态、正常运转状态和满载状态下进行音频信号采集，对音频信号进行分帧加窗处理，设置每帧的帧长和相邻两帧的重叠长度，将音频信号分为N帧信号，对提取的音频特征做主成分分析获得特征向量，选取N个合格的电机音频数据，重复步骤2-4，分别提取每个合格的电机音频数据。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括步骤S3中基础对比网络以步骤S1中电机种类不同分为直流电机对比网络和交流电机对比网络。
根据本发明的另一个实施例，进一步包括步骤S4中的检测方法对测试数据做预测，查看测试精度和测试速度，当测试精度和速度符合要求时，此时构建的检测方法便达到了要求，然后利用构建好的检测方法和权重数据模型对电机检测数据对比，实时识别电机故障，完成对电机的检测。
本发明的有益效果是：对电机检测中获得良好的效果，经测试，检出率最高达到95％，检测精度接近100％，批量测试中，保证检测精度接近100％的情况下，平均检出率接近90％，做到对电机故障的实时检测识别，有效的提高较大电机故障的检出率，具有重要的应用价值。
具体实施方式
一种智能家具电机用检测方法，包括如下步骤：
S1采集数据：从对使用中不同的电机进行实时数据检测，并记录下检测数据；
S2数据标注：基于电机功能对步骤S1中采集数据做标注，标注包括温度数值、声音数值和运转数值，采用excel表格工具在标注的数据根据标注分别导入不同的表格中，将画出的每类数据的曲线变化图；
S3构建基础对比网络：在步骤S2数据标注方式下，使用ResNet网络的残差连接，按照设定的标准数值对输入的检测数据逐层进行对比，将超过标准数值误差范围内的数据标记出来，构建基础对比网络；
S4构建检测方法：根据公式countif和公式vlookup进行对比，在步骤S3构建的基础对比网络的基础上利用对比技术，分别从基础网络对比中标记数据并融合到检测网络，与检测网络中相对应的特征问题的特征数据融合，然后经过sigmoid函数和0.5阈值的筛选，选取最高置信度的种类作为预测种类，经过对多个预测框进行非极大值抑制得到最终预测框，再得到预测目标电机是否合格的信息，构成检测方法；
S5存储检测反馈信息：对步骤S4中反馈的检测信息进行记录和备份存储。
对电机检测中获得良好的效果；经测试，检出率最高达到95％，检测精度接近100％，批量测试中，保证检测精度接近100％的情况下，平均检出率接近90％，做到对电机故障的实时检测识别，有效的提高较大电机故障的检出率，具有重要的应用价值。
所述步骤S1中不同的电机分根据工作电源分类根据电机工作电源的不同，分为直流电机和交流电机。
所述步骤S2中温度数据和运转数据皆需要获取流经电机的电流分量和施加的电压分量，电流分量基于电压分量生成，基于电压分量和电流分量，确定电机的热态电阻，根据第一预设转换关系，基于热态电阻确定电机的测算温度，通过温度传感器检测实际温度，测算温度和实际温度进行比对。
所述步骤S2中声音数值检测包括设定采样频率和采样时长，将电机处于空载状态、正常运转状态和满载状态下进行音频信号采集，对音频信号进行分帧加窗处理，设置每帧的帧长和相邻两帧的重叠长度，将音频信号分为N帧信号，对提取的音频特征做主成分分析获得特征向量，选取N个合格的电机音频数据，重复步骤2-4，分别提取每个合格的电机音频数据。
所述步骤S3中基础对比网络以步骤S1中电机种类不同分为直流电机对比网络和交流电机对比网络。
所述步骤S4中的检测方法对测试数据做预测，查看测试精度和测试速度，当测试精度和速度符合要求时，此时构建的检测方法便达到了要求，然后利用构建好的检测方法和权重数据模型对电机检测数据对比，实时识别电机故障，完成对电机的检测。
以上说明对本发明而言只是说明性的，而非限制性的，本领域普通技术人员理解，在不脱离所附权利要求所限定的精神和范围的情况下，可做出许多修改、变化或等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种智能家具电机用检测方法，其特征是，包括如下步骤：
S1采集数据：从对使用中不同的电机进行实时数据检测，并记录下检测数据；
S2数据标注：基于电机功能对步骤S1中采集数据做标注，标注包括温度数值、声音数值和运转数值，采用excel表格工具在标注的数据根据标注分别导入不同的表格中，将画出的每类数据的曲线变化图；
S3构建基础对比网络：在步骤S2数据标注方式下，使用ResNet网络的残差连接，按照设定的标准数值对输入的检测数据逐层进行对比，将超过标准数值误差范围内的数据标记出来，构建基础对比网络；
S4构建检测方法：根据公式countif和公式vlookup进行对比，在步骤S3构建的基础对比网络的基础上利用对比技术，分别从基础网络对比中标记数据并融合到检测网络，与检测网络中相对应的特征问题的特征数据融合，然后经过sigmoid函数和0.5阈值的筛选，选取最高置信度的种类作为预测种类，经过对多个预测框进行非极大值抑制得到最终预测框，再得到预测目标电机是否合格的信息，构成检测方法；
S5存储检测反馈信息：对步骤S4中反馈的检测信息进行记录和备份存储。
2.根据权利要求1所述的一种智能家具电机用检测方法，其特征是，所述步骤S1中不同的电机分根据工作电源分类根据电机工作电源的不同，分为直流电机和交流电机。
3.根据权利要求1所述的一种智能家具电机用检测方法，其特征是，所述步骤S2中温度数据和运转数据皆需要获取流经电机的电流分量和施加的电压分量，电流分量基于电压分量生成，基于电压分量和电流分量，确定电机的热态电阻，根据第一预设转换关系，基于热态电阻确定电机的测算温度，通过温度传感器检测实际温度，测算温度和实际温度进行比对。
4.根据权利要求1所述的一种智能家具电机用检测方法，其特征是，所述步骤S2中声音数值检测包括设定采样频率和采样时长，将电机处于空载状态、正常运转状态和满载状态下进行音频信号采集，对音频信号进行分帧加窗处理，设置每帧的帧长和相邻两帧的重叠长度，将音频信号分为N帧信号，对提取的音频特征做主成分分析获得特征向量，选取N个合格的电机音频数据，重复步骤2-4，分别提取每个合格的电机音频数据。
5.根据权利要求1所述的一种智能家具电机用检测方法，其特征是，所述步骤S3中基础对比网络以步骤S1中电机种类不同分为直流电机对比网络和交流电机对比网络。
6.根据权利要求1所述的一种智能家具电机用检测方法，其特征是，所述步骤S4中的检测方法对测试数据做预测，查看测试精度和测试速度，当测试精度和速度符合要求时，此时构建的检测方法便达到了要求，然后利用构建好的检测方法和权重数据模型对电机检测数据对比，实时识别电机故障，完成对电机的检测。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113176501A (zh) * 2021-06-30 2021-07-27 深圳百里科技有限公司 基于物联网的设备故障检测方法、设备及存储介质

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