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龙图腾网获悉中山市韩宝生活电器有限公司申请的专利一种吸油烟机电机性能智能测试系统及方法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：CN121348081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511825319.2，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种吸油烟机电机性能智能测试系统及方法是由彭吉良设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种吸油烟机电机性能智能测试系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种吸油烟机电机性能智能测试系统及方法，涉及性能测试技术领域。该吸油烟机电机性能智能测试方法，通过构建无油脂碳化附着状态的性能基线模型，结合实时参数采集与性能基线模型比对初步确定电机是否异常，初步确定异常时进行碳化分布检测，并基于碳化影响规律对实时参数进行修正，参数修正后再次进行电机异常检测，能够精准区分碳化干扰与电机本身异常，有效提升电机性能检测的准确性和可靠性，既避免误判漏判，又能在存在真实异常时明确电机异常度，解决了传统吸油烟机电机性能测试中未考虑油脂碳化附着对温升、振动、噪声等参数的干扰，导致异常判断不准确的问题。

本发明授权一种吸油烟机电机性能智能测试系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种吸油烟机电机性能智能测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建吸油烟机电机在无油脂碳化附着状态下的性能基线模型； 采集吸油烟机电机在设定工况下的温升分布数据、振动特征参数和噪声特征参数； 将实时采集的各项参数与性能基线模型中进行比对，判断吸油烟机电机是否存在异常； 若存在异常，则对吸油烟机电机进行碳化分布检测，确定碳化分布特征； 根据碳化分布特征，结合碳化对电机温升传导的影响规律，对实时采集的各项参数进行修正，得到修正后性能参数； 将修正后性能参数再次与性能基线模型进行比对，若吸油烟机电机依然存在异常，则确定电机异常度；若不存在异常，则判定吸油烟机电机性能完好； 所述构建吸油烟机电机在无油脂碳化附着状态下的性能基线模型的过程为： 基于布置在电机上的温度传感器阵列，振动传感器阵列和声音传感器阵列检测电机启动后各部位的温度数据，振动数据和噪声数据，得到电机各部位的温度曲线，振动曲线和噪声曲线； 按照设定时间窗口分别对温度曲线，振动曲线和噪声曲线进行分割，得到温度曲线段，振动曲线段和噪声曲线段； 分别对温度曲线段，振动曲线段和噪声曲线段进行参数解析，得到温度特征参数，振动特征参数和噪声特征参数，并按照时间窗口的先后进行排列，得到各部位对应的温度特征参数序列，振动特征参数序列和噪声特征参数序列； 对某一部位对应的多组温度特征参数序列，验证其中的某一参数是否符合正态分布，若符合则以该参数的均值正负两倍的标准差为对应时间窗口的温度标准范围，若不符合则以四分位距法确定对应时间窗口的温度标准范围； 对同一部位对应的振动特征参数序列和噪声特征参数序列进行正态分布验证，得到各时间窗口对应的振动标准范围和噪声标准范围； 汇总各部位对应的各时间窗口对应的温度标准范围，振动标准范围和噪声标准范围得到性能基线模型； 对吸油烟机电机进行碳化分布检测，确定碳化分布特征的过程为： 对吸油烟机电机的视觉检测图像进行灰度处理，并将灰度值小于设定灰度阈值的区域筛选出来，得到初步疑似区域； 将区域面积小于设定面积阈值的初步疑似区域筛出，得到碳化疑似区域； 对碳化疑似区域进行关联验证，确定真实碳化区域及其检测坐标，并为每个真实碳化区域分配唯一的碳化区域ID； 将真实碳化区域的红外温度差值、超声波衰减量和介电常数偏差值以键值对形式挂载至对应的碳化区域ID上，得到碳化分布特征； 所述根据碳化分布特征，结合碳化对电机温升传导的影响规律，对实时采集的各项参数进行修正，得到修正后性能参数的过程为： 基于碳化对电机温升传导的影响规律构建参数影响模型； 将碳化分布特征输入至参数影响模型中输出温度偏差，振动偏差和噪声偏差； 将实时采集的各部位的温度数据，振动数据和噪声数据分别与对应的温度偏差，振动偏差和噪声偏差叠加，得到修正后性能参数； 所述基于碳化对电机温升传导的影响规律构建参数影响模型的过程为： 从历史碳化影响数据中筛选出红外温度差值和超声波衰减量的组合特征与温度偏差的对应关系、介电常数偏差值和超声波衰减量的组合特征与振动偏差的对应关系、红外温度差值和超声波衰减量的组合特征与气动噪声偏差的对应关系，以及介电常数偏差值和超声波衰减量的组合特征与振动传导噪声偏差的对应关系； 分别以红外温度差值和超声波衰减量的组合特征，介电常数偏差值和超声波衰减量的组合特征为输入变量，以对应的温度偏差，振动偏差为输出变量，采用最小二乘法进行非线性曲线拟合，建立温度偏差规律模型和振动偏差规律模型； 以红外温度差值、超声波衰减量、介电常数偏差值为输入变量，气动噪声偏差与振动传导噪声偏差的加权和为输出变量，采用神经网络拟合方法，建立噪声影响规律模型； 将温度偏差规律模型，振动偏差规律模型和噪声影响规律模型存储于数据库中得到参数影响模型。

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