本發(fā)明涉及智能家居，具體為一種基于傳感功能的油煙機(jī)自動(dòng)開啟裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、在廚房電器領(lǐng)域，傳統(tǒng)油煙機(jī)在多個(gè)關(guān)鍵性能方面存在明顯短板，與用戶對(duì)高效、智能、節(jié)能的使用需求之間存在較大差距。

2、在烹飪狀態(tài)判斷上，傳統(tǒng)油煙機(jī)主要依賴單一傳感器。若僅使用油煙濃度傳感器，當(dāng)廚房中出現(xiàn)燒水產(chǎn)生的大量水蒸氣，或是清潔時(shí)揚(yáng)起的灰塵等煙霧干擾，極易將其誤判為烹飪狀態(tài)，導(dǎo)致油煙機(jī)不必要地開啟，不僅浪費(fèi)能源，還可能造成噪音干擾。而僅依靠聲音傳感器時(shí)，廚房外傳來的類似烹飪聲音，或是廚房?jī)?nèi)其他電器產(chǎn)生的嘈雜聲響，也會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤判斷。究其根源，單一傳感器獲取的信息維度過于單一，難以從人員活動(dòng)、油煙產(chǎn)生、聲音特征等多方面綜合且準(zhǔn)確地反映烹飪狀態(tài)。

3、在空氣凈化及能耗控制方面，現(xiàn)有技術(shù)在構(gòu)建空氣凈化模型計(jì)算空氣流動(dòng)時(shí)，既未考慮廚房的具體幾何形狀、門窗位置等空間因素，也忽視了環(huán)境溫濕度對(duì)空氣流動(dòng)的影響，缺乏基于流體力學(xué)科學(xué)理論的嚴(yán)謹(jǐn)計(jì)算，僅僅是大致估算。這就導(dǎo)致無法精確掌握廚房不同位置的空氣流速和壓力分布。在調(diào)整油煙機(jī)運(yùn)行模式時(shí)，由于缺乏科學(xué)依據(jù)，只能采用固定運(yùn)行模式，或者僅依據(jù)單一參數(shù)(如僅考慮油煙濃度)進(jìn)行調(diào)整。不管廚房?jī)?nèi)實(shí)際污染程度和通風(fēng)情況如何，油煙機(jī)始終以固定功率運(yùn)行，污染較輕時(shí)高功率運(yùn)行造成能源浪費(fèi)；污染嚴(yán)重、通風(fēng)不暢時(shí)，又無法有效凈化空氣。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于傳感功能的油煙機(jī)自動(dòng)開啟裝置及方法，解決了傳統(tǒng)油煙機(jī)依賴單一傳感器，易受環(huán)境干擾誤判、調(diào)整運(yùn)行模式缺乏科學(xué)依據(jù)，只能固定模式或單參數(shù)調(diào)整，造成能源浪費(fèi)且凈化效果不佳的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種基于傳感功能的油煙機(jī)自動(dòng)開啟裝置，包括：

3、傳感器模塊，用于采集廚房環(huán)境數(shù)據(jù)，傳感器模塊包括紅外傳感器、油煙濃度傳感器、聲音傳感器和溫濕度傳感器；

4、數(shù)據(jù)處理模塊，包含微控制器，用于接收并融合傳感器模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過互信息算法計(jì)算各傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重，生成綜合烹飪狀態(tài)指標(biāo)；

5、控制執(zhí)行模塊，連接油煙機(jī)風(fēng)機(jī)與風(fēng)葉調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)，根據(jù)綜合烹飪狀態(tài)指標(biāo)及污染擴(kuò)散模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、風(fēng)葉角度及運(yùn)行模式；

6、聯(lián)動(dòng)通信模塊，與廚房?jī)?nèi)智能灶具、燃?xì)忾y門通過無線協(xié)議連接，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)火信號(hào)同步與安全聯(lián)動(dòng)控制。

7、優(yōu)選的，傳感器模塊的數(shù)據(jù)采集過程包括：

8、紅外傳感器以0.5hz頻率檢測(cè)爐灶區(qū)域人員活動(dòng)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)；

9、油煙濃度傳感器與pm2.5傳感器以10hz頻率同步采集油煙濃度及顆粒物濃度數(shù)據(jù)；

10、聲音傳感器通過fft分析提取200hz-5khz頻段的聲紋特征；

11、數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行滑動(dòng)均值濾波，濾波窗口長(zhǎng)度為10個(gè)采樣點(diǎn)。

12、優(yōu)選的，互信息算法的實(shí)現(xiàn)包括：

13、構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)集x＝{x1,x2,...,xn}與烹飪狀態(tài)標(biāo)簽集y；

14、計(jì)算每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)與y的互信息值，分配權(quán)重；

15、判斷烹飪狀態(tài)，并根據(jù)廚房容積進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

16、優(yōu)選的，污染擴(kuò)散模型的構(gòu)建過程包括：

17、基于納維-斯托克斯方程建立三維廚房空間流場(chǎng)仿真模型，輸入?yún)?shù)包括門窗位置坐標(biāo)、風(fēng)機(jī)位置以及實(shí)時(shí)油煙濃度分布；

18、通過有限體積法求解速度場(chǎng)與壓力場(chǎng)，計(jì)算污染物傳輸方程并輸出污染擴(kuò)散指數(shù)。

19、優(yōu)選的，控制執(zhí)行模塊的調(diào)節(jié)策略包括：

20、當(dāng)輸出污染擴(kuò)散指數(shù)＞標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)時(shí)，控制風(fēng)機(jī)以全速模式運(yùn)行；

21、當(dāng)輸出污染擴(kuò)散指數(shù)≤標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)時(shí)，采用pid算法動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速，使實(shí)際濃度下降速率維持在設(shè)定值；

22、當(dāng)檢測(cè)到燃?xì)庠铧c(diǎn)火信號(hào)時(shí)，提前啟動(dòng)風(fēng)機(jī)至預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速。

23、優(yōu)選的，聯(lián)動(dòng)通信模塊的安全控制方法包括：

24、當(dāng)氣體傳感器檢測(cè)到甲烷濃度cch4＞1000pm并持續(xù)10秒，且紅外傳感器判定無人狀態(tài)時(shí)，觸發(fā)三級(jí)響應(yīng)；

25、關(guān)閉智能燃?xì)忾y門；

26、啟動(dòng)油煙機(jī)至最大排風(fēng)模式；

27、向用戶終端發(fā)送包含地理位置信息的報(bào)警消息。

28、此外，本發(fā)明還提供一種基于傳感功能的油煙機(jī)自動(dòng)開啟的方法，包括以下步驟：

29、s1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，傳感器模塊按特定頻率定時(shí)讀取各傳感器數(shù)據(jù)，收集環(huán)境數(shù)據(jù)；

30、s2、烹飪狀態(tài)判斷，采用互信息算法計(jì)算各傳感器數(shù)據(jù)與烹飪狀態(tài)的關(guān)聯(lián)程度；

31、s3、空氣凈化模型計(jì)算，基于流體力學(xué)中的納維-斯托克斯方程建立空氣凈化模型，通過迭代計(jì)算，得到廚房?jī)?nèi)不同位置的空氣流速、壓力分布信息；

32、s4、運(yùn)行模式控制，基于環(huán)境烹飪狀態(tài)的判斷，對(duì)油煙機(jī)的運(yùn)行模式進(jìn)行調(diào)換；

33、s5、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過可調(diào)式污染源發(fā)生器模擬場(chǎng)景并對(duì)比自動(dòng)模式與手動(dòng)模式的能耗差異。

34、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理步驟包括：

35、環(huán)境基線學(xué)習(xí)階段，在安裝后24小時(shí)內(nèi)，采集無烹飪狀態(tài)下的傳感器數(shù)據(jù)，建立各參數(shù)的基準(zhǔn)值與波動(dòng)范圍；

36、動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整階段，根據(jù)立式數(shù)據(jù)中的烹飪場(chǎng)景出現(xiàn)頻率更新判定閾值；

37、能效優(yōu)化階段，記錄不同轉(zhuǎn)速下的清除效率，構(gòu)建轉(zhuǎn)速－能效曲線，選擇推薦運(yùn)行參數(shù)。

38、優(yōu)選的，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證步驟包括：

39、在廚房中設(shè)置可調(diào)式污染源發(fā)生器，模擬爆炒、蒸煮與油炸三種場(chǎng)景；

40、通過粒子圖像測(cè)速儀測(cè)量風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的流場(chǎng)分布；

41、對(duì)比自動(dòng)模式與手動(dòng)模式的能耗差異。

42、優(yōu)選的，微控制器對(duì)采集到的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行均值濾波處理，紅外傳感器采用5個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值濾波，油煙濃度傳感器采用10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值濾波；微控制器內(nèi)存儲(chǔ)各傳感器歷史數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)時(shí)間為1小時(shí)，每隔10分鐘更新一次，用于計(jì)算互信息。

43、本發(fā)明提供了一種基于傳感功能的油煙機(jī)自動(dòng)開啟裝置及方法。具備以下有益效果：

44、1、本發(fā)明通過采用多傳感器數(shù)據(jù)融合及互信息算法確定權(quán)重技術(shù)方案，通過計(jì)算各傳感器數(shù)據(jù)與烹飪狀態(tài)的關(guān)聯(lián)程度并分配權(quán)重，達(dá)到了準(zhǔn)確判斷烹飪狀態(tài)的技術(shù)效果，相較于現(xiàn)有技術(shù)中僅依賴單一傳感器判斷烹飪狀態(tài)的技術(shù)方案，解決了其判斷不準(zhǔn)確、易受環(huán)境干擾導(dǎo)致誤判或漏判的不足，例如在復(fù)雜廚房環(huán)境中，單一傳感器可能因油煙遮擋、聲音嘈雜等因素出現(xiàn)錯(cuò)誤判斷，而本發(fā)明多傳感器融合判斷更為可靠。

45、2、本發(fā)明基于流體力學(xué)的納維-斯托克斯方程建立空氣凈化模型，結(jié)合廚房實(shí)際參數(shù)求解，達(dá)到了掌握廚房?jī)?nèi)空氣流動(dòng)狀態(tài)的技術(shù)效果，相較于現(xiàn)有技術(shù)中簡(jiǎn)單估計(jì)廚房空氣流動(dòng)的技術(shù)方案，解決了其無法準(zhǔn)確得知不同位置空氣流速、壓力分布，難以針對(duì)性調(diào)整油煙機(jī)運(yùn)行模式的不足，這使得油煙機(jī)能夠依據(jù)實(shí)際空氣流動(dòng)情況，更高效地凈化空氣。

46、3、本發(fā)明根據(jù)污染擴(kuò)散指標(biāo)和空氣流動(dòng)狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整油煙機(jī)運(yùn)行模式技術(shù)方案，通過定義污染擴(kuò)散指標(biāo)，結(jié)合空氣流速和污染程度調(diào)整風(fēng)葉角度、轉(zhuǎn)速和功率，達(dá)到了高效凈化空氣且節(jié)能降耗的技術(shù)效果，相較于現(xiàn)有技術(shù)中固定運(yùn)行模式或僅依據(jù)單一參數(shù)調(diào)整的技術(shù)方案，解決了其在不同污染和通風(fēng)條件下無法合理匹配運(yùn)行狀態(tài)，造成能源浪費(fèi)或凈化效果不佳的不足，比如在污染較輕、通風(fēng)良好時(shí)，本發(fā)明可自動(dòng)降低功率，節(jié)省能源。

47、4、本發(fā)明采用模擬與實(shí)際場(chǎng)景相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及優(yōu)化技術(shù)方案，通過在模擬環(huán)境設(shè)置多種工況測(cè)試，在實(shí)際廚房場(chǎng)景結(jié)合用戶調(diào)研收集數(shù)據(jù)，達(dá)到了全面檢驗(yàn)裝置性能并針對(duì)性優(yōu)化的技術(shù)效果。相較于現(xiàn)有技術(shù)中僅在簡(jiǎn)單環(huán)境測(cè)試或缺乏用戶反饋優(yōu)化的技術(shù)方案，解決了其無法適應(yīng)復(fù)雜多樣的廚房環(huán)境和用戶需求，裝置性能難以持續(xù)改進(jìn)的不足。通過大量實(shí)驗(yàn)和用戶反饋，不斷優(yōu)化算法參數(shù)和硬件配置，使裝置性能不斷提升。