一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法

本发明属于微波炉智能维护，特别是涉及一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法。

背景技术：

1、随着微波炉事业的不断发展，新问题不断涌现，迫切需要研发新一代微波炉解决在特殊环境情况下面临的问题，其中一项重要的问题就是微波炉的智能维护技术。智能维护技术可以使微波炉更加安全、智能和高效，从而提高用户的使用体验。通过传感器的自动检测和计算，使用者无需自己手动的选择加热食物的类型和加热时间等参数，只需要启动微波炉，微波炉内的传感器就会自动对食物进行识别和温度测量，将这些数据输入到控制器，控制器就会根据对应的算法控制输出的功率，当食物达到设定的温度时，即会自动停止加热，并通知使用者。智能微波炉的推出，让使用者在海上，空间站等特殊环境情况下也能方便地食用健康热乎的食物。

2、在海上，空间站等特殊环境情况下，微波炉一旦发生故障，使用者就要对微波炉进行专业的检测和维修，然而在这种特殊环境情况且检测条件有限的情况下，快速并准确的找到故障的部位并更换损坏的部件对使用者来说是一件很困难的事。因此新一代智能微波炉需要使用智能检测和预测的技术去实现微波炉的维护，提高微波炉对故障的可预测性和可检测性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，以解决上述现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，包括：

3、采集微波炉的传感器数据并存储至数据缓存中心；

4、基于卫星通信实现数据缓存中心与监控中心的数据传输，使监控中心接收所述传感器数据；

5、构建数字化模型，基于所述数字化模型模拟微波炉的运行状态；

6、获取微波炉的历史运行数据，基于所述历史运行数据与所述传感器数据获取微波炉的各部件损耗值与总损耗程度；

7、基于所述各部件损耗值与所述总损耗程度对微波炉进行维护。

8、可选地，所述传感器数据表征微波炉的运行状态信息，包括散热风扇的转速电压、磁控管温度电压值、io口检测炉门状态、供电电压。

9、可选地，所述通信包括数据缓存中心通过卫星中转与监控中心进行通信。

10、可选地，所述数字化模型包括微波炉的外观尺寸和内部电路及各传感器模型。

11、可选地，基于所述数字化模型模拟微波炉的运行状态的过程包括：

12、将所述传感器数据导入所述数字化模型，模拟微波炉的运行状态，并以数字化的界面呈现微波炉每个部位的运行状态。

13、可选地，所述总损耗程度的获取过程包括：

14、基于大数据分析工具分析所述传感器数据之间的相关性，获取传感器数据对微波炉的损耗权重；

15、基于所述损耗权重表示微波炉的总损耗程度。

16、可选地，基于所述各部件损耗值与所述总损耗程度对所述微波炉进行维护的过程包括：

17、基于所述各部件损耗值判断微波炉的各部件是否需要更换；

18、基于所述各部件损耗值计算微波炉的总损耗值；

19、基于损耗权重获取微波炉的总损耗阈值，基于所述总损耗值与所述总损耗阈值判断微波炉是否需要更换。

20、可选地，基于所述各部件损耗值判断微波炉的各部件是否需要更换的过程包括：

21、基于所述传感器数据对微波炉的寿命影响程度设置各部件的损耗阈值，基于所述损耗阈值与所述各部件损耗值判断微波炉的各部件是否需要更换。

22、本发明的技术效果为：

23、本申请提出一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，通过通信接收微波炉的各种传感器数据，基于数字孪生映射微波炉，模拟微波炉的运行状态，同时将传感器数据和历史运行数据用于大数据分析平台做推理和评估，来预测微波炉部件的损坏程度并检测出故障的部位，解决使用者在特殊环境情况下出现微波炉故障难检测、难维修的问题。

技术特征：

1.一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，所述传感器数据表征微波炉的运行状态信息，包括散热风扇的转速电压、磁控管温度电压值、io口检测炉门状态、供电电压。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，所述通信包括微波炉数据缓存中心通过卫星中转与监控中心进行通信。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，所述数字化模型包括微波炉的外观尺寸和内部电路及各传感器模型。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，基于所述数字化模型模拟微波炉的运行状态的过程包括：

6.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，所述总损耗程度的获取过程包括：

7.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，基于所述各部件损耗值与所述总损耗程度对所述微波炉进行维护的过程包括：

8.根据权利要求1所述的基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，其特征在于，基于所述各部件损耗值判断微波炉的各部件是否需要更换的过程包括：

技术总结
本发明公开了一种基于数字孪生和大数据分析的微波炉智能维护方法，包括：采集微波炉的传感器数据并存储在数据缓存中心；基于卫星通信实现数据缓存中心与监控中心的数据传输，监控中心完成传感器数据的接收和存储；构建数字化模型，基于数字化模型模拟微波炉的运行状态；获取微波炉的历史运行数据，基于历史运行数据与传感器数据获取微波炉的各部件损耗值与总损耗程度；基于各部件损耗值与总损耗程度对微波炉进行维护。本发明基于数字孪生和大数据分析对微波炉进行智能预测和检测故障，解决在特殊环境中出现微波炉故障难检测、难维修的问题，方便进行更准确的故障诊断决策。

技术研发人员：刘建圻,曹磊,姚剑铭,尹秀文
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13