【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及家電物聯網管控，具體為一種基于人工智能的家電物聯網管控系統及方法。
技術介紹
1、隨著物聯網和人工智能技術的快速發展，智能家居逐漸成為現代家庭生活的重要組成部分，家電產品的智能化需求顯著增加，用戶希望家電不僅能完成基本功能，還能提供便捷、智能和個性化的服務體驗，推動了智能家電系統的研究與創新。
2、然而現有家電系統通常缺少對用戶畫像的深入理解，導致無法根據用戶偏好和生活習慣提供個性化服務，大多數家電僅能執行預設功能，缺少對用戶需求的自動學習和適應；現有技術中的家電一般獨立工作，缺少協同互動能力，難以形成統一的智能家居體驗，家電之間以及家電與燈光之間缺乏有效協同，影響更流暢的居家體驗；并且現有家電系統在能耗控制上較為單一，通常不能動態調節，可能導致不必要的能源浪費；在家電故障檢測方面往往依賴用戶手動上報或在出現明顯問題后才進行修理，缺乏預防性維護。
3、因此，針對以上問題，亟待需要一種基于人工智能的家電物聯網管控系統及方法。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于人工智能的家電物聯網管控系統及方法，解決了傳統家電系統在個性化體驗不足、家電間缺乏智能互動、能耗管理不完善、故障檢測滯后以及安全性欠缺的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，包括：數據獲取模塊，用于獲取全屋家電數據和用戶畫像數據；互動策略設定模塊，用于根據全屋家電數據和用戶畫像數據設定家電
3、進一步地，所述全屋家電數據包括各個家電的錄入地理位置坐標、各個家電的維修記錄、各個家電的使用頻率系數、各個家電的剩余使用壽命和各個家電運行功率及平均運行時長；所述用戶畫像數據具體包括用戶使用各個家電的順序、用戶使用各個家電的頻次和用戶使用各個家電的時間段。
4、進一步地，所述根據全屋家電數據和用戶畫像數據設定家電互動策略的具體分析為：對全屋家電數據和用戶畫像數據進行數據清洗與整理，標準化不同家電的數據格式；基于各個家電的錄入地理位置坐標識別各個房間的家具，并依據用戶畫像數據識別用戶的家電使用行為模式，進而結合全屋家電數據定義家電之間的聯動邏輯；依據家電之間的聯動邏輯生成家電之間的交互策略和全屋燈光與家電之間的交互策略；依據全屋家電數據和用戶畫像數據構建全屋家電模擬運行環境，依據全屋家電模擬運行環境對家電之間的交互策略和全屋燈光與家電之間的交互策略進行驗證，確定最終家電互動策略。
5、進一步地，所述家電之間的交互策略具體包括溫度控制聯動、安防聯動、家電節能聯動、娛樂模式聯動和環境監測聯動；所述全屋燈光與家電之間的交互策略具體包括場景模式聯動和活動聯動。
6、進一步地，根據家電互動策略監測家電使用狀況，并對家電使用環境和能耗進行檢測，智能調控家電使用的具體分析為：實時監測家電使用狀況，進而獲取家電使用環境數據和當前運行的各個家電的運行功率，及各個家電的運行時長；家電使用環境數據包括當前室內濕度和當前室內溫度；依據家電互動策略預測預備運行家電，通過檢索全屋家電數據識別預備運行家電的預測運行功率及預測運行時長；依據各個家電的運行功率和運行時長得到當前能耗數據，依據預備運行家電的預測運行功率及預測運行時長得到預備能耗數據；獲取目標室內溫度和目標室內濕度，依據目標室內溫度、目標室內濕度、當前室內濕度、當前室內溫度、當前能耗數據和預備能耗數據生成目標函數，所述目標函數為能耗平衡公式，依據對能耗平衡公式最小化目標函數的處理邏輯，調控家電使用狀況。
7、進一步地，所述基于全屋家電數據獲取各個家電的故障自測周期的具體分析為：基于各個家電的維修記錄得到各個家電的維修間隔，進而依據各個家電的維修間隔得到各個家電的默認監測周期；結合各個家電的使用頻率系數對各個家電的默認監測周期進行調整，得到各個家電的故障自測周期。
8、進一步地，依據各個家電的故障自測周期對各個家電進行定期故障自測，并結合用戶的使用標記狀況觸發緊急自測流程的具體分析為：對各個家電依據故障自測周期進行定期故障自測，得到各次自測的自測故障評分，所述自測故障評分依據各次自測得到的電壓偏差值、振動偏差值和溫度偏差值進行求和取平均值獲得；當識別用戶在家電使用過程中進行了異常標記時，立即觸發緊急自測流程，得到緊急自測的自測故障評分；將自測故障評分與故障閾值進行比對，當自測故障評分超過故障閾值時，觸發緊急警報機制提示該家電存在故障風險。
9、一種基于人工智能的家電物聯網管控方法，應用上述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，包括以下步驟：獲取全屋家電數據和用戶畫像數據；根據全屋家電數據和用戶畫像數據設定家電互動策略，所述家電互動策略包括家電之間的交互策略和全屋燈光與家電之間的交互策略；根據家電互動策略監測家電使用狀況，并對家電使用環境和能耗進行檢測，智能調控家電使用；基于全屋家電數據獲取各個家電的故障自測周期，依據各個家電的故障自測周期對各個家電進行定期故障自測，并結合用戶的使用標記狀況觸發緊急自測流程。
10、本專利技術具有以下有益效果：
11、該一種基于人工智能的家電物聯網管控系統及方法，通過獲取用戶畫像和全屋家電數據，根據用戶的使用偏好和日常習慣，能夠自動設定家電互動策略，實現家電之間和家電與燈光之間的智能聯動，為用戶提供更個性化、便捷的使用體驗；在監測家電使用情況和環境能耗后，可以根據家電互動策略智能調控家電的工作狀態，有效減少不必要的能耗，達到節能目的，降低能源消耗與費用；基于家電的使用頻率和運行狀態，動態設定每臺家電的故障自測周期，通過定期自測和緊急自測，提前發現潛在故障，減少意外停機和維護成本，延長家電使用壽命；結合用戶的使用標記狀況和傳感器數據，系統在檢測到異常或用戶反饋時，能夠及時觸發緊急自測流程，確保家電在出現異常狀態時及時預警或停機，減少安全隱患；通過智能監控和自測策略，可以在小故障未發展成大故障之前進行維護，降低維修難度和費用，減少設備的無故停機時間，提高家電的整體使用效率和經濟效益。
12、當然，實施本專利技術的任一產品并不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
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1.一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述全屋家電數據包括各個家電的錄入地理位置坐標、各個家電的維修記錄、各個家電的使用頻率系數、各個家電的剩余使用壽命和各個家電運行功率及平均運行時長；
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述根據全屋家電數據和用戶畫像數據設定家電互動策略的具體分析為：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述家電之間的交互策略具體包括溫度控制聯動、安防聯動、家電節能聯動、娛樂模式聯動和環境監測聯動；
5.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，根據家電互動策略監測家電使用狀況，并對家電使用環境和能耗進行檢測，智能調控家電使用的具體分析為：
6.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述基于全屋家電數據獲取各個家電的故障自測周期的具體分析為：
7.根據權利要求
8.一種基于人工智能的家電物聯網管控方法，應用權利要求1-7任意一項所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述全屋家電數據包括各個家電的錄入地理位置坐標、各個家電的維修記錄、各個家電的使用頻率系數、各個家電的剩余使用壽命和各個家電運行功率及平均運行時長；
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述根據全屋家電數據和用戶畫像數據設定家電互動策略的具體分析為：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的家電物聯網管控系統，其特征在于，所述家電之間的交互策略具體包括溫度控制聯動、安防聯動、家電節能聯動、娛樂模式聯動和環境監測聯動；
5.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄒錦先，鄒景堂，朱永釗，
申請(專利權)人：湖南小明同學電器有限公司，
類型：發明
國別省市：
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