电器寿命预测方法、空调及计算机可读存储介质与流程

专利2022-05-10  4



1.本发明涉及电器寿命检测技术领域,具体的,涉及一种电器寿命预测方法,还涉及应用该电器寿命预测方法的空调,还涉及应用该电器寿命预测方法的计算机可读存储介质。


背景技术:

2.电子元器件是空调等家用电器主控板的基本组成部件,关键元器件的损坏会影响空调等家用电器的正常使用。通常电子元器件在被用于组装成各类电子设备而应用实际于市场时,需要面对外部各种应激反应,例如电子设备掉落时引起的物理应变,冷热温差引起的热应变,通电时的电应变等,由此导致电子元器件的正常使用寿命通常比预期使用寿命短。因此对电子元器的使用寿命进行监测,进行能够实现对电子设备使用寿命的准确评估。
3.现有的一种空调使用寿命监控方法中,通过实时获取空调的预设部件的至少一个寿命影响参数,确定寿命影响参数当前满足的等级信息,等级信息包括预警等级和报警等级,若预设部件的寿命影响参数满足预警等级,向预先建立通信连接的服务器发送预警信息,若预设部件的寿命影响参数满足报警等级,向服务器发送报警信息。至少一个寿命影响参数包括:已运行时间;和/或,已使用次数;和/或,已出厂时间。但该方案中,并未考虑电子元器的使用寿命对空调器使用寿命的影响。另一个方案中,公开了一种故障监控装置,通过红外图像实时检测机组内各部件当前的温度值,当各部件的当前温度值大于自身对应的温度上限时,则进行报警处理。但是该方案未揭示利用部件的温度来预测部件的使用寿命。
4.而随着元器件使用时长的增加,元器件自身会不断损耗老化,从而导致使用了一段时间的元器件与刚开始使用时相比,耗能会增加从而工作时自身温度会升高,在某个工作状态时,元器件的温度越高,则可使用寿命越短,因此,通过电子元器件的工作温度来确定其使用寿命,进而确定电器设备的使用寿命是个可研究的方向。


技术实现要素:

5.本发明的第一目的是提供一种利用电子元器件的工作温度来实现对设备使用寿命的准确评估的电器寿命预测方法。
6.本发明的第二目的是提供一种利用电子元器件的工作温度来实现对设备使用寿命的准确评估的空调。
7.本发明的第三目的是提供一种利用电子元器件的工作温度来实现对设备使用寿命的准确评估的计算机可读存储介质。
8.为了实现上述第一目的,本发明提供的电器寿命预测方法包括:获取电器主板中至少一个待检测元件在当前工作状态下的元件温度值;根据元件温度值对待检测元件进行寿命预测,获得待检测元件的元件预测使用寿命;根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命。
9.由上述方案可见,本发明的电器寿命预测方法通过对待检测元件在当前工作状态
下的元件温度值进行寿命预测,确定待检测元件的元件预测使用寿,进一步根据待检测元件的元件预测使用寿命确定电器的使用寿命,从而起到准确评估电器的使用寿命的作用。
10.进一步的方案中,获取电器主板中至少一个待检测元件在当前工作状态下的元件温度值的步骤包括:通过红外成像单元获取待检测元件的红外图像数据,根据红外图像数据确定元件温度值。
11.由此可见,获取待检测元件的元件温度值时,通过红外成像单元进行获取,便于大面积监控元器件的温度。
12.进一步的方案中,根据红外图像数据确定元件温度值的步骤包括:将红外图像数据分别变换并映射到rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间;在rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间分别以预设模型进行rgb分量的特征值提取,获得三个rgb色彩值,各rgb色彩值分别对应于rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间;根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值;根据最终rgb色彩值确定待检测元件的元件温度值。
13.由此可见,在对红外图像数据进行处理获得元件温度值时,通过rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间分别处理,可提高元件温度值的准确度,从而提高元器件寿命预测的准确度。
14.进一步的方案中,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值的步骤包括:选择三个rgb色彩值中最大的一个作为最终rgb色彩值。
15.由此可见,以三个rgb色彩值最大的一个作为最终rgb色彩值,可确定最短的元器件寿命。
16.进一步的方案中,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值的步骤包括:将三个rgb色彩值进行两两比较,获得三个最小rgb色彩值;选择三个最小rgb色彩值中最大的一个作为最终rgb色彩值。
17.由此可见,将三个rgb色彩值进行两两比较后,再三个最小rgb色彩值中最大的一个作为最终rgb色彩值,可对三个rgb色彩值进行综合考虑,提高预测的准确度。
18.进一步的方案中,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值的步骤包括:选择三个rgb色彩值中最大的一个作为第一预测rgb色彩值;将三个rgb色彩值进行两两比较,获得三个最小rgb色彩值,选择三个最小rgb色彩值中最大的一个作为第二预测rgb色彩值;若第一预测rgb色彩值与第二预测rgb色彩值相等,则选择其中一个作为最终rgb色彩值;若第一预测rgb色彩值与第二预测rgb色彩值不相等,则将所述第一预测rgb色彩值中的每一个色彩分量分别乘以第一预设比例后的值与所述第二预测rgb色彩值中的每一个色彩分量分别乘以第二预设比例后的值对应相加,得到所述最终rgb色彩值,其中,第一预设比例大于第二预设比例。
19.由此可见,利用第二预测rgb色彩值对第一预测rgb色彩值进行补偿处理,可提高预测的准确度。
20.进一步的方案中,根据元件温度值对待检测元件进行寿命预测,获得待检测元件的元件预测使用寿命的步骤包括:根据元件温度值与当前工作状态对应的预设温度值进行匹配,获得元件温度值对应的元件预测使用寿命。
21.由此可见,在确定待检测元件的元件预测使用寿命时,元件温度值与预设温度值进行匹配,从而根据元件温度值获得待检测元件对应的元件预测使用寿命。
22.进一步的方案中,根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命的步骤包括:将元件预测使用寿命与预设电器使用寿命进行匹配,获得电器的使用寿命。
23.由此可见,在确定电器的使用寿命时,通过待检测元件的元件预测使用寿命与预设电器使用寿命进行匹配,从而确定电器的使用寿命。
24.进一步的方案中,待检测元件的数量为多个;根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命的步骤包括:选择多个待检测元件中元件预测使用寿命最短的一个预测电器的使用寿命。
25.由此可见,不同的元器件对电器的使用寿命影响不同,在存在多个检测元件时,通过元件预测使用寿命最短的一个预测电器的使用寿命,可提高电器的使用寿命预测的准确性。
26.进一步的方案中,在根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命后,还包括:判断电器的使用寿命是否达到阈值,若是,则发送警报信息。
27.进一步的方案中,为了便于用户获知电器的寿命,在判断电器的使用寿命达到阈值时,发送警报信息通知用户。
28.进一步的方案中,发送警报信息的步骤包括:开启维修预约服务功能和/或进行语音提示。
29.由此可见,在发送警报信息时,通过开启维修预约服务功能和/或进行语音提示,以便进行维修和提醒用户。
30.为了实现本发明的第二目的,本发明提供空调包括处理器以及存储器,存储器存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述的电器寿命预测方法的步骤。
31.为了实现本发明的第三目的,本发明提供的计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被控制器执行时实现上述的电器寿命预测方法的步骤。
附图说明
32.图1是应用本发明电器寿命预测方法的电器的电路原理框图。
33.图2是本发明电器寿命预测方法实施例的流程图。
34.图3是本发明电器寿命预测方法实施例中获取电器主板中至少一个待检测元件在当前工作状态下的元件温度值的步骤的流程图。
35.以下结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
具体实施方式
36.电器寿命预测方法实施例:
37.本实施例的电器寿命预测方法是应用在电器中的应用程序,用于对电器进行使用寿命预测。本实施例中,如图1所示,电器包括主控制器1、红外成像单元2、扬声器3和无线通信模块4,红外成像单元2、扬声器3和无线通信模块4均与主控制器1电连接,红外成像单元2用于对电器主板进行红外成像检测,扬声器3播放音频,无线通信模块4用于通过iot服务器5与用户终端6进行信息交互。电器包括空调、冰箱、电视机和空气净化器等设备。
38.如图2所示,本实施例中,电器寿命预测方法在工作时,首先执行步骤s1,获取电器主板中至少一个待检测元件在当前工作状态下的元件温度值。为了对电器主板中的待检测
元件进行寿命检测,需要获取待检测元件在当前工作状态下的元件温度值。由于待检测元件在不同工作状态时的温度不同,例如,在高功耗时,待检测元件的温度较高,低功耗时,待检测元件的温度较低,因此,需要根据不同工作状态对温度进行检测。待检测元件是电器的核心元器件,例如,主控芯片、功率管等,本实施例中,待检测元件是主控芯片。待检测元件的数量可以根据需要进行设置。
39.获取待检测元件的元件温度值可通过设置温度传感器或者红外成像单元等方式进行检测。本实施例中,获取电器主板中至少一个待检测元件在当前工作状态下的元件温度值的步骤包括:通过红外成像单元获取待检测元件的红外图像数据,根据红外图像数据确定元件温度值。通过红外成像单元获取待检测元件的红外图像数据,可便于多点监控不同元器件的温度。当然,由于待检测元件在电路板上占据一定的区域,为了便于对待检测元件的红外图像数据进行处理,可将待检测元件所处区域的红外数据图像数据进行均值化处理,从而得到待检测元件的红外图像数据。
40.为了提高元件温度值的准确度,本实施例中,参见图3,在根据红外图像数据确定元件温度值时,先执行步骤s11,将红外图像数据分别变换并映射到rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间。为了更好的对红外图像数据进行温度分析,将红外图像数据变换并映射到rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间,进行多个空间分析,提高分析精度。对图像数据进行空间变换本领域技术人员所公知的技术,在此不再赘述。
41.对图像数据进行空间变换后,执行步骤s12,在rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间分别以预设模型进行rgb分量的特征值提取,获得三个rgb色彩值。其中,各rgb色彩值分别对应于rgb色彩空间、hsv色彩空间和lab色彩空间,每一个rgb色彩值均包含有红色分量值、蓝色分量值以及绿色分量值,例如,某个rgb色彩值包含红色分量值r=225,蓝色分量值b=110,绿色分量值g=110。为了对图像数据的颜色进行分析,在每个色彩空间分别进行rgb分量的特征值提取,确定每个色彩空间中的rgb色彩值。预设模型可选择resnet50、vgg16、mobilenet、densenet等卷积神经网络模型,本实施例中,预设模型为resnet50模型,resnet50模型为本领域技术人员所公知的技术,在此不再赘述。三个颜色空间的预设模型各自训练并保存参数权重。
42.获得三个rgb色彩值后,执行步骤s13,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值。获取到三个rgb色彩值后,需要确定最佳的rgb色彩值,以便进行温度的计算。
43.优选的实施例中,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值的步骤包括:选择三个rgb色彩值最大的一个作为最终rgb色彩值,由于rgb色彩值包括了三个分量值,因此,计算rgb色彩值最大的一个时,是分别计算每一个rgb色彩值中的三个分量值的总和,以每一个rgb色彩值的三个分量值的总和进行比较,选择总和最大的一个rgb色彩值作为最终rgb色彩值。
44.另一优选的实施例中,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值的步骤包括:将三个rgb色彩值进行两两比较,获得三个最小rgb色彩值;选择三个最小rgb色彩值中最大的一个作为最终rgb色彩值。
45.又一个优选的实施例中,根据三个rgb色彩值确定最终rgb色彩值的步骤包括:选择三个rgb色彩值最大的一个作为第一预测rgb色彩值;将三个rgb色彩值进行两两比较,获得三个最小rgb色彩值,选择三个最小rgb色彩值中最大的一个作为第二预测rgb色彩值;若
第一预测rgb色彩值与第二预测rgb色彩值相等,则选择其中一个作为最终rgb色彩值;若第一预测rgb色彩值与第二预测rgb色彩值不相等,则将第一预测rgb色彩值中的每一个色彩分量分别乘以第一预设比例后的值与第二预测rgb色彩值中的每一个色彩分量分别乘以第二预设比例后的值对应相加,得到最终rgb色彩值。其中,第一预设比例大于第二预设比例,本实施例中,第一预设比例为90%,第二预设比例为10%。例如,第一预测rgb色彩值的红色分量值r=225,蓝色分量值b=110,绿色分量值g=110,第二预测rgb色彩值中的红色分量值r=250,蓝色分量值b=50,绿色分量值g=50,则最终rgb色彩值中红色分量值为r=225
×
90% 250
×
10%=227.5,蓝色分量值为b=110
×
90% 50
×
10%=104,绿色分量值为g=110
×
90% 50
×
10%=104。
46.获得最终rgb色彩值后,执行步骤s14,根据最终rgb色彩值确定待检测元件的元件温度值。rgb色彩值与温度值相互对应设置,通过对rgb色彩值进行温度匹配,可确定待检测元件当前的元件温度值。
47.获得元件温度值后,执行步骤s2,根据元件温度值对待检测元件进行寿命预测,获得待检测元件的元件预测使用寿命。获得元件温度值后,需要对待检测元件进行使用寿命的预测,本实施例中,根据元件温度值对待检测元件进行寿命预测,获得待检测元件的元件预测使用寿命的步骤包括:根据元件温度值与当前工作状态对应的预设温度值进行匹配,获得元件温度值对应的元件预测使用寿命。当前工作状态对应的预设温度值根据实验数据预先设置,使得待检测元件的使用寿命与当前工作状态下的温度对应,在需要获得待检测元件的使用寿命时,将元件温度值与预设温度值进行匹配,从而可获得检测元件的使用寿命。
48.获得待检测元件的元件预测使用寿命后,执行步骤s3,根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命。在电器设备中,不同的元器件对电器的使用寿命影响不同,因此,需要根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命。本实施例中,根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命的步骤包括:将元件预测使用寿命与预设电器使用寿命进行匹配,获得电器的使用寿命。预设电器使用寿命根据实验数据预先设置,使得待检测元件的元件预测使用寿命与电器的使用寿命对应设置。通过元件预测使用寿命与预设电器使用寿命进行匹配即可获得电器的使用寿命。
49.可选的实施例中,待检测元件的数量为多个。根据待检测元件的元件预测使用寿命估算电器的使用寿命的步骤包括:选择多个待检测元件中元件预测使用寿命最短的一个预测电器的使用寿命。不同的元器件对电器的使用寿命影响不同,在存在多个待检测元件时,则选择使用寿命最短的一个进行电器的使用寿命的预测,使得电器的使用寿命更加准确。
50.获得电器的使用寿命后,执行步骤s4,判断电器的使用寿命是否达到阈值。通过电器的使用寿命与阈值的比较,电器的使用寿命超过阈值时,则认为超过使用年限。
51.若确认电器的使用寿命未达到阈值,则返回步骤s1,继续监测待检测元件的温度。在返回步骤s1之前,可设置预设的时间间隔,避免频繁检测导致的能耗过高。
52.若确认电器的使用寿命达到阈值,则执行步骤s5,发送警报信息。为了便于用户获知电器的寿命,在判断电器的使用寿命达到阈值时,发送警报信息通知用户。本实施例中,发送警报信息的步骤包括:开启维修预约服务功能和/或进行语音提示。在开启维修预约服
务时,可通过iot服务器5向用户终端6发送预约服务信息,使得维修人员及时维修。在进行语音提示时,通过扬声器3播放故障提示音频,使得用户获知,并进行相应的处理。
53.空调实施例:
54.本实施例的空调包括控制器,控制器执行计算机程序时实现上述电器寿命预测方法实施例中的步骤。
55.例如,计算机程序可以被分割成一个或多个模块,一个或者多个模块被存储在存储器中,并由控制器执行,以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序在空调中的执行过程。
56.空调可包括,但不仅限于,控制器、存储器。本领域技术人员可以理解,空调可以包括更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如空调还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
57.例如,控制器可以是中央处理单元(central processing unit,cpu),还可以是其他通用控制器、数字信号控制器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用控制器可以是微控制器或者该控制器也可以是任何常规的控制器等。控制器是空调的控制中心,利用各种接口和线路连接整个空调的各个部分。
58.存储器可用于存储计算机程序和/或模块,控制器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现空调的各种功能。例如,存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(smart media card,smc),安全数字(secure digital,sd)卡,闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
59.计算机可读存储介质实施例:
60.上述实施例的空调集成的模块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存储介质中。基于这样的理解,实现上述电器寿命预测方法实施例中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被控制器执行时,可实现上述电器寿命预测方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。存储介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom,read-only memory)、随机存取存储器(ram,random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
61.由上述可知,本发明的电器寿命预测方法通过对待检测元件在当前工作状态下的元件温度值进行寿命预测,确定待检测元件的元件预测使用寿,从而进一步根据待检测元件的元件预测使用寿命确定电器的使用寿命,从而起到准确评估电器的使用寿命的作用。
62.需要说明的是,以上仅为本发明的优选实施例,但发明的设计构思并不局限于此,凡利用此构思对本发明做出的非实质性修改,也均落入本发明的保护范围之内。
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