一种基于果蝇优化BP算法的智能家电故障测控装置的制作方法

本实用新型涉及检测装置领域，特别涉及一种基于果蝇优化BP算法的智能家电故障测控装置。

背景技术：

随着经济的不断发展，大量新型家电涌入了寻常百姓家，家电成为人们日常生活中的必需品，家电出现故障会严重影响人们的日常生活。

目前，由于家电数量庞大，导致大量家电故障得不到及时维修；家电本身是一种相当复杂的机电一体化设备，随着越来越多的新技术应用于家用电器中，对维修人员的素质提出了更高的要求，故障检测过程变的既费时又费力，种种阻碍都延长了家电维修的时间，给人们生活造成不便；针对家电故障测控装置，目前的基于人工神经网络故障的检测方法在故障检测准确度方面还存在很大缺陷。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本实用新型提供了一种基于果蝇优化BP算法的智能家电故障测控装置。

本实用新型的一种基于果蝇优化BP算法的智能家电故障测控装置，包括智能家电采集器、信号处理电路、A/D转换模块、Zigbee无线收发模块、基于BP算法的PC端和显示屏，智能家电采集器通过信号处理电路与A/D转换模块电路联接、A/D转换模块与Zigbee无线收发模块电路联接，在PC端内设有无线发送接收模块，Zigbee无线收发模块通过无线发送接收模块与基于BP算法的PC端无线连接，基于BP算法的PC端与显示屏电路联接。

作为本实用新型的进一步改进，在智能家电采集器内嵌在各个家电内部。

作为本实用新型的进一步改进，显示屏采用LCD320240液晶屏。

作为本实用新型的进一步改进，基于BP算法的PC端与故障报警器电路联接。

作为本实用新型的进一步改进，故障报警器采用基于BP算法的PC端内的喇。

本实用新型的一种基于果蝇优化BP算法的智能家电故障测控装置，可准确检测家电故障，及时进行维修。该装置采用的果蝇算法优化BP神经网络，提高了故障诊断的快速性与精确性；装置采用Zigbee无线通信技术，与有线通信相比具有成本低、近距离传输可靠等优点；该装置将故障信息实时的显示在液晶屏上，通过清晰化的显示，便于用户方便及时了解故障信息，也为故障的维修节约了时间，具有良好的经济性和市场应用前景。

附图说明

图1是本实用新型结构框图；

图2是本实用新型信号处理电路图；

图3是本实用新型Zigbee无线收发模块电路图。

具体实施方式

如图1-3所示，本实用新型的一种基于果蝇优化BP算法的智能家电故障测控装置，包括智能家电采集器1、信号处理电路2、A/D转换模块3、Zigbee无线收发模块4、基于BP算法的PC端5、显示屏6、故障报警器7、无线发送接收模块8。

智能家电采集器1内嵌在各个家电内部，智能家电采集器1包括空调采集器、电视机采集器、冰箱采集器、洗衣机采集器、电饭煲采集器、微波炉采集器和热水器采集器等，安装在智能家电中的各个信号采集器对家电状态信息进行实时采集，智能家电采集器1通过信号处理电路2与A/D转换模块3电路联接，信号处理电路2是将前置放大电路的信号放大，如图2所示；再将放大的信号输入到A/D转换器中进行信号转换，A/D转换模块3与Zigbee无线收发模块4电路联接。Zigbee无线收发模块4通过无线发送接收模块8与基于BP算法的PC端5无线连接，该装置采用Digi-key公司的XBee ZB无线固件实现数据的无线通信，如图3所示，其中Zigbee模块包含单片机和Zigbee协议栈，Zigbee模块实现数据的传送，采用APC250无线芯片，实现将采集到的数据远距离传输功能；在PC端增加无线接收部分，负责接收Zigbee传输的数据信息，发送频率为960MHz，步进精度为1KHz，传输距离为1800m，Zigbee网络功耗低且自组织能力强。基于BP算法的PC端5与显示屏6电路联接，显示屏6采用LCD320240液晶屏，LCD320240液晶屏对故障信息进行显示，电脑与液晶屏通过网线连接，在独立的液晶屏上显示故障信息，即装置在完成数据计算的任务后，将预测得到的故障原因实时的显示在LCD液晶屏上，直到故障消除，显示才停止，故障报警器7采用基于BP算法的PC端5内的喇叭，在有故障发生时，通过PC端的程序设计驱动PC端内的喇叭实现报警功能，报警声可提示用户，用户可根据故障提示打电话给维修人员让其修理。

智能家电在出厂前，将智能家电采集器1、信号处理电路2、A/D转换模块3和Zigbee无线收发模块4安装于家电内部。比如：空调内的智能家电采集器1包括采集空调压缩机振动幅度、空调风量、室内温度、室内湿度和室内气流速度等；电饭煲内的智能家电采集器1包括采集锅底湿度和锅顶湿度等；冰箱内的智能家电采集器1包括采集冰箱压缩机振动幅度、冷冻室温度、冷藏室温度和冷凝器温度等。

使用前，首先要对BP网络进行训练，通过大量的故障信息样本数据对每个家电所对应的神经网络进行训练，在训练之前，首先确定好网络结构，初始权值和阈值，然后用果蝇算法进行权值和阈值优化，然后将优化好的权值和阈值代入神经网络，用故障信息样本和优化好的神经网络对神经网络进行训练，本装置采用智能家电自带的传感器，实现家电数据的实时采集，信号处理电路对采集到的信号进行放大处理，处理后送入A/D模块，Zigbee无线通讯模块根据单片机的指令，将数据进行采集与传送，传送入PC端，再在PC上进行故障诊断，通过输入的数据，对神经网络进行测试得到故障原因，并且通过LED显示屏显示哪台机器出现故障和故障原因，另外，PC喇叭会发出报警信息。

该装置在独立采用BP神经网络进行故障预测的基础上，利用低功耗、高自愈性的Zigbee无线网络将采集到的数据集中到PC中，通过已经训练好的BP神经网络对采集到的数据进行测试，实现了家电的智能故障诊断，并实时的显示在液晶屏上，供用户准确及时对故障进行处理，本装置结构设计合理，构思巧妙新颖，易于推广应用。