CN119472307A 一种基于物联网的抽油烟机控制方法及系统 （宁波舜韵电子有限公司）

一种基于物联网的抽油烟机控制方法及系统本发明提供一种基于物联网的抽油烟机控制方法及系统，涉及人工智能和物联网技术领域，包括通过构建分层式数据采集网络获取热2基于物联网通信协议构建分层式数据采集网络，通过底层传感器阵将所述烹饪工况特征向量上传至云端服务器，基于所述热力特征计算热气流上升速基于物联网通信协议构建分层式数据采集网络，将多源传感器按照预设的第一周期，读取所述红外传感器阵列的温度数据矩阵，将所述3将所述径向分量和切向分量通过径向基函数插值扩展到网格点上，生成气流速度分布矩对所述热力分布图进行离散小波变换，得到不同频带的近似分量对所述油烟颗粒的粒径分布进行小波包分解，根据香农熵准则，自适对所述气流速度分布数据进行正交经验模态分解，获取不同尺通过边缘计算节点构建多层时空特征融合网络，所述多层时空特在所述特征融合层，采用门控循环单元对所述加权特征数云端服务器基于热力分布特征频带，构建热力梯4云端服务器将瞬时频率特征和幅值特征输入至拓扑结构于局部瞬时相位特征和幅值包络特征识别特征流线，将特征流线输入至临界点理论模型，子与预设的涡量阈值进行比对确定导烟腔体内的气流死区位置；将流场拓扑结构输入至Q云端服务器将修正热气流上升速度场、油烟扩散基于内部网格节点的速度分量计算速度场方差，将速度场方差除将气流组织均匀性指标与第一预设权重系数相乘得到第一加权项基于子区域边界网格节点，构建边界约束条件，边计算相邻两次迭代的子区域控制变量差值的范数，当范选取抽力时变数据点作为节点，构建三次样条基函数，采用最小二计算分段函数表达式在节点处的函数值、一阶导数值和二阶云端服务器基于自适应风机控制曲线，通过流场相似5将热力特征中的热力分布特征频带和火力变化动态特征输入至正将油烟特征中的粒径分布局部特征和浓度分布非线性特征输入至连在边缘计算单元中，基于涡度张量建立涡粒子法模型，将涡将涡旋流动预测模型传输至云端服务器，在云端服务器中采用分根据实时气流偏差度构建反馈修正矩阵，将反馈修正矩阵在云端服务器中构建双重时序深度神经网络，将实时8.一种基于物联网的抽油烟机控制系统，用于实第一单元，用于基于物联网通信协议构建分层式数据采集网络，通过底第二单元，用于将所述烹饪工况特征向量上传至云端服6其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意78上层传感器阵列获取导烟腔体截面的气流速度9对所述气流速度分布数据进行正交经验模态分解，获取不同尺度的本征模态函在所述特征融合层，采用门控循环单元对所述加权特征数据进行时序特征提取，将所述时空依赖特征数据输入全连接层进行非线性映射，生成烹饪工况特征向云端服务器将瞬时频率特征和幅值特征输入至拓扑结构模型，得到流场拓扑结边界网格节点的速度连续性约束和压力连续性约束；将边界约束条件与综合目标函数组将热力特征中的热力分布特征频带和火力变化动态特征输入至正则化谱分析模在云端服务器中构建双重时序深度神经网络，将实时气流偏差度作为状态输入，可根据实时烹饪情况智能调节抽油烟机的运行状态，实现对不同烹饪场景的最佳适应性；S101.基于物联网通信协议构建分层式数据采集网络，通过底层传感器阵列获取热力分布图和烹饪用火功率值，通过中层传感器阵列获取油烟颗粒的粒径分布和浓度梯[0022]S102.将所述烹饪工况特征向量上传至[0029]所述比尔朗伯定律具体是指一种用于描述透光率和物质浓度关系的物理定律。对所述气流速度分布数据进行正交经验模态分解，获取不同尺度的本征模态函在所述特征融合层，采用门控循环单元对所述加权特征数据进行时序特征提取，将所述时空依赖特征数据输入全连接层进行非线性映射，生成烹饪工况特征向度场和散度场的二维希尔伯特变换提取其相位和云端服务器将瞬时频率特征和幅值特征输入至拓扑结构模型，得到流场拓扑结[0049]所述焦点具体是指流场或势能场中的一个点，流体在该点附近的流动趋向于汇边界网格节点的速度连续性约束和压力连续性约束；将边界约束条件与综合目标函数组将热力特征中的热力分布特征频带和火力变化动态特征输入至正则化谱分析模了热力和气流之间的耦合关系。采用三阶紧致差分格式，计算得到导烟腔体内气流场的涡流场的旋转特性。0.5μm到2μm之间；使用光电传感器测量油烟浓度，案例中测得的浓度范围为10mg/m3到在云端服务器中构建双重时序深度神经网络，将实时气流偏差度作为状态输入，到。[0095]将更新策略网络参数和更新价值网络参数传递至边缘计算单元中的涡旋流动