[发明专利]冰箱故障预测方法、装置、系统及电子设备

说明书

本申请提供了一种冰箱故障预测方法、装置、系统及电子设备，涉及故障预测技术领域；方法包括：获取目标冰箱在当前时间段内的多个时间点对应的电控数据；将多个时间点对应的电控数据输入故障预测模型进行故障预测处理；其中，故障预测模型包括：基于测试冰箱的历史电控数据生成的第一预测模型和/或基于冰箱故障知识库生成的第二预测模型；根据故障预测模型的输出结果确定目标冰箱的故障预测结果。本申请能够基于测试冰箱的历史电控数据生成的第一预测模型和/或基于冰箱故障知识库生成的第二预测模型，对目标冰箱的运行状态进行准确地故障预测，以便相关工作人员对各种故障风险进行提前处理，提高用户体验。

技术领域

本申请涉及故障预测技术领域，尤其是涉及一种冰箱故障预测方法、装置、系统及电子设备。

背景技术

冰箱使用过程中，可能会由于器件老化或排水孔堵塞等发生制冷故障或结冰故障等各种问题，针对这些问题，当前冰箱的售后解决方案通常为：由用户发起报修申请，或故障已发生后进行故障信息上报，相关工作人员根据用户发起的报修申请或上报的故障信息进行上门维修或处理。这种方式存在滞后性，用户体验差。

发明内容

本申请的目的在于提供一种冰箱故障预测方法、装置、系统及电子设备，能够基于测试冰箱的历史电控数据生成的第一预测模型和/或基于冰箱故障知识库生成的第二预测模型，对目标冰箱的运行状态进行准确地故障预测，以便相关工作人员对各种故障风险进行提前处理，提高用户体验。

第一方面，本申请实施例提供一种冰箱故障预测方法，方法应用于服务器，服务器与目标冰箱通信连接，方法包括：获取目标冰箱在当前时间段内的多个时间点对应的电控数据；其中，电控数据包括：传感器温度、目标冰箱的设定温度和工作状态；将多个时间点对应的电控数据输入故障预测模型进行故障预测处理；其中，故障预测模型包括：基于测试冰箱的历史电控数据生成的第一预测模型和/或基于冰箱故障知识库生成的第二预测模型；根据故障预测模型的输出结果确定目标冰箱的故障预测结果。

在本申请较佳的实施例中，上述故障预测模型包括第一预测模型；第一预测模型为包括温度波动阈值、温度阈值和综合温度评价阈值的概率模型；传感器温度包括：冷藏传感器温度、冷冻传感器温度、冷冻化霜传感器温度；将多个时间点对应的电控数据输入故障预测模型进行故障预测处理的步骤，包括：将多个时间点对应的电控数据输入第一预测模型；第一预测模型根据多个时间点对应的电控数据中的同种传感器温度，计算传感器温度方差；传感器温度方差用于表征温度波动情况；第一预测模型根据传感器温度计算综合温度评价值；第一预测模型根据传感器温度、传感器温度方差和综合温度评价值，以及温度波动阈值、温度阈值和综合温度评价阈值输出第一预测结果。

在本申请较佳的实施例中，上述第一预测模型根据传感器温度计算综合温度评价值的步骤，包括：根据预设的条件概率，确定每个传感器温度对应的异常概率；其中，条件概率包括：大于或小于温度阈值时传感器温度为异常数据的概率；利用下式计算综合温度评价值：

其中，θ表示综合温度评价值；P_i1表示第i条电控数据中冷藏传感器温度对应的异常概率；P_i2表示第i条电控数据中冷冻传感器温度对应的异常概率；P_i3表示第i条电控数据中冷冻化霜传感器温度对应的异常概率；n表示电控数据的总个数。

在本申请较佳的实施例中，上述第一预测模型根据传感器温度、传感器温度方差和综合温度评价值，以及温度波动阈值、温度阈值和综合温度评价阈值输出第一预测结果的步骤，包括：判断以下条件是否成立，如果存在至少两个条件成立，确定在未来指定时长内将发生制冷故障，并将制冷故障作为第一预测结果进行输出：

冷藏传感器温度方差是否大于第一冷藏传感器温度波动阈值；

冷冻传感器温度方差是否大于冷冻传感器温度波动阈值；

冷冻化霜传感器温度方差是否大于冷冻化霜传感器温度波动阈值；