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龙图腾网获悉中山市卡特诺电器有限公司申请的专利一种电磁炉电性能测试方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118777755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411134808.9，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种电磁炉电性能测试方法及系统是由林建波设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电磁炉电性能测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电磁炉电性能测试方法及系统，涉及大数据和物联网技术技术领域，包括监控中心，所述监控中心通信连接有电性能数据采集模块、电性能数据处理模块、数据存储模块、测试模型构建模块以及电性能测试分析模块；通过采集电磁炉的电性能数据，并根据电性能数据，获得电磁炉的电性能指数；根据所述电性能指数，获得电磁炉的综合电性能指数，并对电磁炉的综合电性能指数进行存储，获得电磁炉的历史综合电性能指数；根据历史综合电性能指数，构建电磁炉电性能测试模型，并根据所述电磁炉电性能测试模型，获得电磁炉的电性能预测运行能力值；最后根据电性能预测运行能力值，对电磁炉进行判断分析。提高了电磁炉电性能测试效率。

本发明授权一种电磁炉电性能测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电磁炉电性能测试系统，包括监控中心，其特征在于，所述监控中心通信连接有电性能数据采集模块、电性能数据处理模块、数据存储模块、测试模型构建模块以及电性能测试分析模块； 所述电性能数据采集模块用于采集电磁炉的电性能数据： 所述电性能数据采集模块设置有若干个数据采集单元，并设置采集周期； 所述数据采集单元用于根据所述采集周期采集电磁炉的电性能数据； 所述电性能数据包括但不限于功率数据、电压数据、电流数据、温度数据、热效率数据、电磁辐射数据、耐久性数据以及安全性数据；所述功率数据包括但不限于待机功率、实际功率以及最大功率；所述电压数据包括但不限于正常电压以及波动电压；所述电流数据包括但不限于待机电流以及最大工作电流；所述温度数据包括但不限于表面温度、环境温度以及加热区域温度；所述热效率数据包括但不限于热效率；所述电磁辐射数据包括但不限于电磁辐射强度以及电磁辐射范围；所述耐久性数据包括但不限于使用时长；所述安全性数据包括但不限于漏电流以及绝缘电阻； 所述电性能数据处理模块用于根据电性能数据，获得电磁炉的电性能指数： 设置滤波器，对上传的电性能数据进行数据清洗； 为对应的电性能数据设置相应的标准化数据处理单元，将数据清洗后不同类型的电性能数据输入至标准化数据处理单元内，获取经过标准化处理的电性能数据； 所述电性能数据处理模块对标准化处理后的电性能数据进行多维指数计算，获得对应的电性能指数； 所述电性能指数包括功率指数、温度指数以及安全性指数； 并根据所述电性能指数，获得电磁炉的综合电性能指数； 所述数据存储模块用于存储电磁炉的综合电性能指数，并获得电磁炉的历史综合电性能指数： 所述数据存储模块设置有实时数据库以及历史数据库； 根据当前采集周期采集到的电性能数据，获得当前采集周期的综合电性能指数，并将当前采集周期的综合电性能指数传输至实时数据库进行保存；当所述实时数据库接收到下一采集周期的综合电性能指数时，将实时数据库中上一采集周期的综合电性能指数传输至历史数据库进行保存，并将上一采集周期的综合电性能指数记为历史综合电性能指数； 所述测试模型构建模块用于根据历史综合电性能指数，构建电磁炉电性能测试模型： 根据若干组历史综合电性能指数，构建训练样本集的过程包括： 对若干组历史综合电性能指数进行标号，记为自然数； 将组历史综合电性能指数作为样本数据，且为小于的自然数，并利用所述样本数据，获得样本数据均值，记为样本集； 将其余组历史综合电性能指数作为测试集； 根据所述样本集以及测试集，组成训练样本集； 根据所述训练样本集，构建电磁炉电性能测试模型的过程包括： 基于卷积网络神经网络，构建标准测试模型； 将获得的训练样本集导入至标准测试模型中，对所述标准测试模型进行训练，根据训练样本集的样本集，所述标准测试模型获取对电磁炉进行电性能测试的功能，并将标准测试模型记为电磁炉电性能测试模型； 并根据所述电磁炉电性能测试模型，获得电磁炉的电性能预测运行能力值； 所述电性能测试分析模块用于根据电性能预测运行能力值，对电磁炉进行判断分析。

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