基于人工智能的电器控制系统的实现方法与流程

本发明涉及智能家电技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的电器控制系统的实现方法。

背景技术：

现在，市面上出现的智能家居产品越来越多，其功能也越来越丰富，不断简便了人们的日常家居生活。智能家居是未来家居产业发展的大方向，很多大企业、小企业都致力于研发智能家居，使智能家居技术不断得到创新。例如智能空调、智能洗衣机、智能冰箱等不断普及，极大地便利了人们的生活。但是，在用户使用这些智能家电的过程中，不可避免的会出现一些故障。

但是在智能家电实际使用的过程中，大多数用户通常只会使用智能家电，尤其是老年人和儿童，他们不会对智能家电的故障进行判断。当智能家电无法正常工作时，统统认为智能家电自身故障，而不考虑其他的问题，例如停电、遥控器没电、智能家电的插头没插好等。一般采取通知子女或监护人的方式，然后子女或监护人叫维修人员来维修。当不是智能家电本身故障时，呼叫维修人员上门维修的方式其人工费用高。而且即使智能家电本身内部出现故障时，维修人员通常会向用户推荐新产品，极少告智能家电的故障实情，用户也不太懂容易听信维修人员的话，导致用户花费高昂的费用更换新设备。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的电器控制系统的实现方法，解决智能家电的故障无法进行智能诊断，导致用户花费高昂的维修成本和设备更新成本的问题。

为了达到上述目的，提供了一种基于人工智能的电器控制系统的实现方法，包括以下步骤：

故障预诊步骤：在收到用户的故障反馈时，分析电器类型并进行故障预判，预判电器的若干可能性故障选项；

操作提示步骤：对若干可能性故障选项针对性匹配解决可能性故障选项的操作提示，并将操作提示发送给用户；

信息获取步骤：获取用户根据操作提示得到的信息反馈；

故障诊断步骤：将信息反馈输入经过训练的神经网络故障诊断模型，获取诊断结果；

维修推荐步骤：根据诊断结果获取对应的维修方式，并将诊断结果和维修方式报告给用户。

工作原理及优点：

1.故障预诊步骤的设置，在收到用户的故障反馈时，会先分析电器类型，再进行故障预判，例如在用户反馈空调故障时，分析出故障的电器类型为空调，因此在故障预判的过程中就会分析空调会出现哪些故障，那些出现的故障均被视为可能性故障选项。从而方便完成电器故障的初步分析。

2.操作提示步骤的设置，由于老年人和小孩通常只会使用电器，而不会维修电器，通过将解决可能性故障选项的操作提示发送给用户，可方便用户排除一些简单的故障，例如插头松动、遥控器没电等。而信息获取步骤的设置，当电器的故障不是用户自身能排除的简单故障时，可以获取用户根据操作提示得到的信息反馈，通过信息反馈的方式可方便为下一步的故障诊断提供更准确的数据资料。

3.故障诊断步骤的设置，将信息反馈输入的神经网络故障诊断模型中，通过人工智能的方法能够方便的诊断出电器的具体故障。而维修推荐步骤的设置，可以根据诊断结果获取对应的维修方式，通过这种方式可以避免用户花费高昂的维修成本和设备更新成本。

进一步，所述故障预诊步骤包括以下子步骤：

故障反馈接收子步骤：接收用户的故障反馈，并结合时间信息进行故障反馈的故障反馈信息的生成与存储，所述故障反馈信息包括电器类型、基础故障类型和故障时间信息；

故障预判子步骤：根据故障反馈信息中的基础故障类型对电器进行故障预判；预判导致电器出现基础故障类型的若干可能性故障选项。

故障反馈接收子步骤的设置，可以接收用户的故障反馈，并进行数据存储，能够方便的形成故障数据资源，从而方便为人工智能故障诊断提供数据支持。故障预判子步骤的设置，方便让用户排除一些简单的故障就能完成故障电器的维修。

进一步，所述信息获取步骤：还获取电器正常运行的正常运行参数，以及实际运行参数；所述故障诊断步骤包括以下子步骤：

一级诊断子步骤：将实际运行参数与正常运行参数进行对比分析，若实际运行参数不符合正常运行参数，则判断为内部故障；若实际运行参数符合正常运行参数，则判断为外部故障；

二级诊断子步骤：在电器被判断为内部故障时，将实际运行参数和信息反馈输入经过训练的神经网络故障诊断模型，获取诊断结果。

一级诊断子步骤的设置，通过将实际运行参数与正常运行参数进行对比分析，就能方便得知电器是内部故障还是外部故障，内部故障表示故障在机器内部，影响电器的正常工作，需要维修。外部故障表示故障在机器外部，没有影响电器的正常工作，不需要通知维修人员来维修。二级诊断子步骤的设置，在电器被判断为内部故障时，将实际运行参数和信息反馈输入经过训练的神经网络故障诊断模型，就能简单方便快捷的获取诊断结果，让用户快速准确的了解情况。

进一步，还包括故障数据库，所述故障数据库存储有若干种类的故障数据，以及对应故障数据的维修方式，所述故障预测模型，已学习得到家电的运行参数和信息反馈两者与故障数据库之间的映射关系。

故障数据库的设置，便于故障预测模型的训练和投入使用。

进一步，还包括：

家电设备信息获取步骤：用于获取电器的购买参数，所述购买参数包括购买时间、售后保修时间、购买品牌和购买地点；

家电信息存储步骤：将电器的购买参数保存到故障数据库中。

家电设备信息获取步骤和家电信息存储步骤的设置，便于取得电器的购买参数从而丰富故障数据库。

进一步，还包括：

售后查询步骤：从故障数据库中查询电器的售后保修情况；

售后服务查询步骤：根据购买品牌和购买地点查询售后服务点；

智能维修选择步骤：当电器满足售后的保修期时，向用户推荐将电器送到售后服务点。

售后查询步骤、售后服务查询步骤和智能维修选择步骤的设置，使得在电器故障时，根据电器的售后服务过期与否来为用户选择最经济的维修方式。

进一步，还包括：

维修点查询推荐步骤：当电器不满足售后的保修期时，获取定位信息，并根据定位信息查找周围的维修点。

维修点查询推荐步骤的设置，当电器不满足售后的保修期时，已不能通过售后服务的方式进行维修，需要用户自己找维修点去维修电器，而通过获取定位信息，再根据定位信息查找周围的维修点的方式，避免了用户花费时间去查询，极大地方便了用户。

进一步，还包括：

维修点服务查询步骤：查询维修点的维修服务，所述维修服务包括上门维修服务和到店维修服务；

维修服务推荐步骤：根据诊断结果向用户推荐维修服务的方式。

维修点服务查询步骤的设置，由于电器故障的类型不同、大小不同，在需要专业维修设备的检测时，需要到店维修；若电器太大且故障问题不大仅需更换零件时，到店维修服务的方式十分不方便，需要反复搬动电器，而上门维修服务的方式就十分方便。维修服务推荐步骤的设置，可以根据诊断结果向用户推荐维修服务的方式，极大地方便了用户。

进一步，还包括：

维修预估报价步骤：根据诊断结果进行故障维修的预估报价，并将预估报价发送给用户。

维修预估报价步骤的设置，可以根据诊断结果进行故障维修的预估报价，方便客户大概了解维修费用，为用户提供参考，避免维修人员过高要价。

进一步，还包括：

维修点报价展示步骤：将诊断结果发送给周围的维修点，并获取维修点的报价。

维修点报价展示步骤的设置，通过竞价的方式，可以尽可能的为用户节约维修费用。

附图说明

图1为本发明实施例一种基于人工智能的电器控制系统的实现方法在故障判断阶段的流程图；

图2为本发明实施例一种基于人工智能的电器控制系统的实现方法在故障维修阶段的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例

一种基于人工智能的电器控制系统的实现方法，应用于电器控制系统，所述电器控制系统包括服务器和用户端，所述用户端包括4g通信模块、wifi模块、gps定位模块和语音模块，用户端通过4g通信模块与服务器远程通信连接，用户端通过wifi模块连接智能家居中的各种电器，语音模块为扬声器和麦克风，用户端可连接市电同时内部搭载电池。所述方法基本如附图1所示，包括以下步骤：

故障反馈收集步骤：通过用户端的语音模块收集用户的故障反馈，再将用户的故障反馈发送至服务器；例如用户通过用户端的语音模块向服务器反馈：反馈内容如下：电器类型：空调，基础故障类型：空调无法正常使用，故障时间信息：2020-07-23。

故障预诊步骤：在服务器收到用户的故障反馈时，服务器分析电器类型并进行故障预判，预判电器的若干可能性故障选项；例如在空调故障时，服务器分析出的可能性故障选项可以包括空调插头没插在插座上，空调插头与插座接触不良，遥控器没电，外部停电，空凋自身故障。

故障预诊步骤包括以下两个子步骤：

故障反馈接收子步骤：服务器接收用户的故障反馈，并结合接收的时间信息进行故障反馈的故障反馈信息的生成与存储，所述故障反馈信息包括电器类型、基础故障类型和故障时间信息；

故障预判子步骤：服务器根据故障反馈信息中的基础故障类型对电器进行故障预判；预判导致电器出现基础故障类型的若干可能性故障选项。

操作提示步骤：服务器对若干可能性故障选项针对性匹配解决可能性故障选项的操作提示，并将操作提示发送给用户端，通过用户端播报给用户；例如，可能性故障1：空调插头没插在插座上，操作提示1：检查空调插头是否插在插座上。可能性故障2：空调插头与插座接触不良，操作提示2：检查空调插头是否完全插在插座上。可能性故障3：遥控器没电，操作提示3：更换遥控器电池。可能性故障4：外部停电，操作提示4：开启电灯辅助判断。

信息反馈获取步骤：服务器通过用户端的语音模块收集用户的信息反馈；信息反馈的内容如下：操作提示1，空调插头正常插在插座，还是故障；操作提示2，空调插头与插座接触良好，还是故障；操作提示3，跟换更换遥控器电池后，还是故障，但是有听到按键声；操作提示4，没有停电。

信息获取步骤：服务器通过用户端的语音模块获取用户根据操作提示得到的信息反馈；服务器还通过wifi模块需连接电器，用于获取电器正常运行时的正常运行参数，以及收到信息反馈时的实际运行参数；电器故障且能开机时，电器存在实际运行参数，电器故障且不能开机时，实际运行参数为无。

故障诊断步骤：服务器将信息反馈和电器的实际运行参数输入经过训练的神经网络故障诊断模型，获取诊断结果；本实施中神经网络故障诊断模型的构建、训练均采用卷积神经网络技术，卷积神经网络属于现有技术，本实施例中不做过多赘述。

故障诊断步骤包括以下子步骤：

一级诊断子步骤：服务器将实际运行参数与正常运行参数进行对比分析，若实际运行参数不符合正常运行参数，则判断为内部故障；若实际运行参数符合正常运行参数，则判断为外部故障；

二级诊断子步骤：在电器被判断为内部故障时，将实际运行参数和信息反馈输入经过训练的神经网络故障诊断模型，获取诊断结果。所述服务器还包括故障数据库，所述故障数据库存储有若干种类的故障数据，以及对应故障数据的维修方式，所述故障预测模型，已学习得到家电的运行参数和信息反馈两者与故障数据库之间的映射关系。输出的诊断结果可为精确值和范围值，所述精确值表示故障的准确类型，所述范围值表示故障的类型的范围参考值。

维修推荐步骤：根据诊断结果获取对应的维修方式，并将诊断结果和维修方式通过用户端的语音模块报告给用户。

如图2所示在故障判断后的维修阶段，维修方式的选取还包括以下步骤：

家电设备信息获取步骤：服务器通过用户端的语音模块获取电器的购买参数，所述购买参数包括购买时间、售后保修时间、购买品牌和购买地点；

家电信息存储步骤：服务器将电器的购买参数和电器的故障数据对应保存到故障数据库中。

售后查询步骤：从故障数据库中查询电器的售后保修情况；

售后服务查询步骤：根据购买品牌和购买地点查询售后服务点；

智能维修选择步骤：当电器满足售后的保修期时，通过用户端的语音模块向用户推荐将电器送到售后服务点。

维修点查询推荐步骤：当电器不满足售后的保修期时，服务器通过用户端的gps定位模块获取定位信息，并根据定位信息查找周围的维修点。

维修点服务查询步骤：服务器查询维修点的维修服务，所述维修服务包括上门维修服务和到店维修服务；由于电器故障的类型不同、大小不同，在需要专业维修设备的检测时，需要到店维修；若电器太大且故障问题不大仅需更换零件时，到店维修服务的方式十分不方便，需要反复搬动电器，而上门维修服务的方式就十分方便。

维修服务推荐步骤：服务器根据诊断结果向用户推荐维修服务的方式。服务器可以根据诊断结果向用户推荐维修服务的方式，极大地方便了用户。

维修预估报价步骤：服务器根据诊断结果进行故障维修的预估报价，并将预估报价通过用户端发送给用户。服务器可以根据诊断结果进行故障维修的预估报价，方便客户大概了解维修费用，为用户提供参考，避免维修人员过高要价。

维修点报价展示步骤：服务器将诊断结果发送给周围的维修点，并获取维修点的报价，并通过维修服务推荐步骤推送给用户。通过竞价的方式，可以尽可能的为用户节约维修费用。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。