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一种大学宿舍物联网洗衣机的故障检测方法及系统 

申请/专利权人:厦门悠生活网络科技有限公司

申请日:2024-04-03

公开(公告)日:2024-06-28

公开(公告)号:CN117992811B

主分类号:G06F18/2321

分类号:G06F18/2321;G06F18/214;G06F18/22;G06Q10/20;G06Q50/10

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.28#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要:本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种大学宿舍物联网洗衣机的故障检测方法及系统,包括:根据每个样本中所有维度数据在每个时刻的左右邻域数据之间的数据分布差异将每个样本划分为若干个阶段,根据任意两个样本中不同阶段数据之间的相关系数差异、数据分布之间的差异,得到任意两个样本中不同阶段的数据之间的相似性,得到每种组合方式中的样本选择优度,根据每种组合方式中的样本选择优度得到初始代表点;根据初始代表点对所有样本进行聚类,得到若干个类簇,并对洗衣机故障检测。本发明优化了初始代表点选取的精度,提高了大学宿舍洗衣机的故障检测的准确性。

主权项:1.一种大学宿舍物联网洗衣机的故障检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集每次洗衣过程中若干个时刻的多种洗衣机数据,将每次洗衣过程中若干个时刻的多种洗衣机数据记为一个样本,并连续获取多个样本,将多种洗衣机数据中的一种数据记为一个维度数据;获取每个样本中每个维度数据在每个时刻的左邻域数据和右邻域数据,根据每个样本中所有维度数据在每个时刻的左邻域数据和右邻域数据之间的数据分布差异将每个样本划分为若干个阶段,根据任意两个样本中不同阶段数据之间的相关系数差异、任意两个样本中不同阶段数据分布之间的差异,得到任意两个样本中不同阶段的数据之间的相似性;根据任意两个样本中不同阶段的数据之间的相似性,得到任意两个样本之间的总相似度,根据任意两个样本之间的总相似度获得每个样本的相似样本集合,根据每个样本的相似样本集合中任意两个样本之间的总相似度,得到每个样本的代表程度,从所有样本中选取预设数量的样本进行组合,获得若干种组合方式,根据每个样本的代表程度和任意两个样本之间的总相似度,得到每种组合方式中的样本选择优度,根据每种组合方式中的样本选择优度得到初始代表点;根据初始代表点对所有样本进行聚类,得到若干个类簇,通过若干个类簇进行大学宿舍的洗衣机故障检测;所述根据每个样本的相似样本集合中任意两个样本之间的总相似度,得到每个样本的代表程度,包括的具体步骤如下:将每个样本的相似样本集合中任意一个样本的相似样本集合中所有样本与任意一个样本之间的总相似度的累加和、与每个样本的相似样本集合中与任意一个样本之间的总相似度最低的样本的相似样本集合中所有样本与任意一个样本之间的总相似度最低的样本之间的总相似度的累加和、之间的差值的绝对值,记为每个样本的相似样本集合中任意一个样本的第三数值,将每个样本的相似样本集合中所有样本的第三数值的累加和,作为每个样本的代表程度;所述从所有样本中选取预设数量的样本进行组合,获得若干种组合方式,根据每个样本的代表程度和任意两个样本之间的总相似度,得到每种组合方式中的样本选择优度,根据每种组合方式中的样本选择优度得到初始代表点,包括的具体步骤如下:从所有样本中随机选取个样本,进行组合,得到所有样本的组合方式;其中,为预设个数;对所有样本的代表程度进行线性归一化,得到每个样本归一化后的代表程度,将每种组合方式中每个样本归一化后的代表程度与每种组合方式中其余任意一个样本归一化后的代表程度之和,记为每种组合方式中每个样本和其余任意一个样本之间的第四数值,将每种组合方式中每个样本和其余任意一个样本之间的总相似度,记为每种组合方式中每个样本和其余任意一个样本之间的第五数值,将记为每种组合方式中每个样本和其余任意一个样本之间的第六数值,将每种组合方式中每个样本和其余任意一个样本之间的第四数值与第六数值的乘积结果,记为每种组合方式中每个样本和其余任意一个样本之间的第一特征,将每种组合方式中每个样本和其余所有样本之间的第一特征的累加和,记为每种组合方式中每个样本的第二特征,将每种组合方式中所有样本的第二特征的累加和,作为每种组合方式中的样本选择优度;选取所有组合方式中的样本作为初始代表点的选择优度最大的一种组合中的样本作为初始代表点。

全文数据:

权利要求:

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