本發明涉及冷風機設備技術領域，特別是涉及一種冷風機缺氟保護報警模型的構建方法、報警方法及冷風機，所述的冷風機缺氟保護報警模型的構建方法包括獲取冷風機正常運行和/或缺氟運行時的運行參數；獲取冷風機正常運行和/或缺氟運行時的環境參數；根據多次獲取的運行參數及與運行參數對應的環境參數，使用神經網絡模型進行訓練，訓練后獲得冷風機缺氟保護報警模型。與現有技術相比，本發明的冷風機缺氟保護報警模型的構建方法、報警方法及冷風機，通過構建冷風機缺氟保護報警模型，實現冷風機缺氟保護的自動報警，及時提醒用戶冷風機的缺氟信息，避免冷風機長時間在缺氟狀態下持續運行而造成壓縮機損壞，延長了冷風機的使用壽命。

技術領域

本發明涉及冷風機設備技術領域，特別是涉及一種冷風機缺氟保護報警模型的構建方法、報警方法及冷風機。

背景技術

隨著科技的發展，社會的進步，具有智能操控系統的家電的技術已深入到人們的生活之中，智能家電就是將微處理器、傳感器技術和網絡通信技術引入家電設備后形成的家電產品，具有自動感知能力，在人們對智能家電產品的日益需求不斷提升的背景下，現有的家電產品大都朝著更加智能化、更加自動化的方向發展。

現有的冷風機設備如果安裝不到位或者運行時間過久就會缺氟，如果壓縮機長時間在缺氟狀態下持續運行會造成壓縮機損壞。現有的冷風機一般不具有缺氟保護機制，當冷風機運行時間過久而導致缺氟時，往往未能及時停止冷風機的運轉，導致壓縮機長時間在缺氟狀態下持續運行而損壞。

有鑒于此，本發明人特別研發了一種冷風機缺氟保護報警模型的構建方法、報警方法及冷風機，本案由此產生。

發明內容

為解決上述冷風機在缺氟狀態下持續運行造成壓縮機損壞的問題，本發明提供了一種冷風機缺氟保護報警模型的構建方法、報警方法及冷風機。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：一種冷風機缺氟保護報警模型的構建方法，包括：

獲取冷風機正常運行和/或缺氟運行時的運行參數；

獲取冷風機正常運行和/或缺氟運行時的環境參數；

根據多次獲取的運行參數及與運行參數對應的環境參數，使用神經網絡模型進行訓練，訓練后獲得冷風機缺氟保護報警模型。

進一步的，運行參數包括冷風機的運行模式、設定溫度、風速、擺風控制中的一種或多種。

進一步的，環境參數包括室內溫度、室內溫度變化速度、室內濕度、室內濕度變化速度、室內氣壓中的一種或多種。

進一步的，冷風機缺氟保護報警模型為多層深度信念網絡模型。

一種冷風機缺氟保護的報警方法，包括：

獲取冷風機當前運行時的運行參數及對應的環境參數；

將獲取的運行參數及對應的環境參數輸入冷風機缺氟保護報警模型；

根據冷風機缺氟保護報警模型輸出的結果發出缺氟報警。

一種冷風機，包括冷風機主體，還包括運行參數獲取裝置、環境參數獲取裝置、冷風機缺氟保護報警模型構建裝置、警報裝置，

所述運行參數獲取裝置，用于獲取冷風機運行時的運行參數；

所述環境參數獲取裝置，用于獲取冷風機運行時的環境參數；

所述冷風機缺氟保護報警模型構建裝置，用于根據冷風機的運行參數及對應的環境參數對神經網絡模型進行訓練，構建冷風機缺氟保護報警模型；

所述警報裝置，用于根據冷風機缺氟保護報警模型輸出的結果發出缺氟報警。

進一步的，還包括控制終端，所述控制終端與警報裝置信號連接，用于接收警報裝置發送的報警信息。