智能穿戴设备的机械异常响应方法及智能穿戴设备与流程

本技术涉及智能穿戴设备，尤其涉及一种智能穿戴设备的机械异常响应方法及智能穿戴设备。

背景技术：

1、目前，智能穿戴设备，例如典型的智能戒指（如τ-ring智能戒指平台）集成了多led（light-emitting diode，发光二极管） ppg（photoplethysmography，光电容积脉搏波描记法）传感器、工业级低噪声imu和微型数字温度传感器，支持连续生理监测。其中，传感器通过i2c或spi总线连接至微控制器（mcu（microcontroller unit，微控制单元）），mcu负责采集传感器数据、运行心率及血氧等生理参数计算算法，并通过蓝牙无线传输模块将数据发送至手机app（application，应用程序）。系统采用被动监测模式，持续采集生理数据并存储于flash中，主要用于心率监测、血氧测量和运动追踪等用户健康管理功能。

2、然而，上述智能穿戴设备的设计目标主要聚焦于生理监测功能，当智能戒指在使用过程中遭受的冲击、震动、挤压、接触突变、温度突升或电流异常等机械风险时，由于无法准确检测容易导致设备可能发生短路、发热、数据损坏甚至不可诊断的硬件故障，会给用户带来极大的人身安全威胁，影响用户体验。

技术实现思路

1、本技术提供了一种智能穿戴设备的机械异常响应方法及智能穿戴设备，以解决现有技术中的智能穿戴设备无法准确检测发生的异常机械事件，从而容易导致设备可能发生短路、发热、数据损坏甚至不可诊断的硬件故障，会给用户带来极大的人身安全威胁，影响用户体验的技术问题。

2、第一方面，本技术提供了一种智能穿戴设备的机械异常响应方法，所述方法包括：

3、获取智能穿戴设备内的传感器所检测到的传感器数据；

4、基于所述传感器数据确定所述智能穿戴设备的异常机械事件检测结果；

5、在基于所述异常机械事件检测结果确定所述智能穿戴设备对应于热失控处理模式的情况下，控制所述智能穿戴设备内的目标元件处于热失控处理模式；

6、其中，所述目标元件中所述热失控处理模式的功耗低于所述目标元件中非热失控处理模式的功耗；所述目标元件的功耗高于所述智能穿戴设备内的非目标元件的功耗。

7、作为一种可选的实现方式，所述基于所述传感器数据确定所述智能穿戴设备的异常机械事件检测结果，包括：

8、针对每种类型的所述传感器数据，根据所述每种类型的异常事件检测方法对所述传感器数据进行处理，确定所述智能穿戴设备在该种类型下的异常机械事件检测结果；

9、所述基于所述异常机械事件检测结果确定所述智能穿戴设备对应于热失控处理模式，包括：

10、基于各所述类型的所述异常机械事件检测结果确定所述智能穿戴设备对应于热失控处理模式。

11、作为一种可选的实现方式，在所述传感器数据包括运动传感器数据的情况下，所述根据所述每种类型的异常事件检测方法对所述传感器数据进行处理，确定所述智能穿戴设备在该种类型下的异常机械事件检测结果，包括：

12、根据所述运动传感器数据，确定所述智能穿戴设备的三轴加速度合成值；在确定所述三轴加速度合成值大于预设的加速度阈值的情况下，确定大于所述加速度阈值的三轴加速度合成值的总数量；根据所述总数量与预设的数量阈值的比较结果，确定所述异常机械事件检测结果包括所述智能穿戴设备发生冲击状态事件；和/或，

13、提取所述运动传感器数据中的频谱特征；在确定所述频谱特征大于预设的震动频谱特征阈值的情况下，确定所述异常机械事件检测结果包括所述智能穿戴设备发生震动事件。

14、作为一种可选的实现方式，在所述传感器数据包括接触传感器数据与温度传感器数据中的至少一种待处理传感器数据的情况下，所述根据所述每种类型的异常事件检测方法对所述传感器数据进行处理，确定所述智能穿戴设备在该种类型下的异常机械事件检测结果，包括：

15、确定所述待处理传感器数据对应的数据变化率；

16、根据同种的所述数据变化率与阈值的比较结果，确定所述异常机械事件检测结果包括所述待处理传感器数据所属类型对应的事件发生于所述智能穿戴设备。

17、作为一种可选的实现方式，所述在基于所述异常机械事件检测结果确定所述智能穿戴设备对应于热失控处理模式的情况下，控制所述智能穿戴设备内的目标元件处于热失控处理模式，包括：

18、根据多个所述异常机械事件检测结果，确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级；

19、在确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级处于低功耗机械异常等级的情况下，调整所述智能穿戴设备内的目标元件处于低功耗模式；所述目标元件在所述低功耗模式运行的功耗，低于所述目标元件在非热失控处理模式运行的功耗。

20、作为一种可选的实现方式，所述根据多个所述异常机械事件检测结果，确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级，包括：

21、确定目标异常机械事件检测结果的结果数量；所述目标异常机械事件检测结果包括多个异常机械事件检测结果中，异常程度最大的异常机械事件检测结果；

22、在所述结果数量小于或者等于预设的数量阈值的情况下，基于所述目标异常机械事件检测结果对应的所述异常程度，确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级；

23、在所述结果数量大于预设的数量阈值的情况下，基于所述目标异常机械事件检测结果对应异常程度的机械异常等级确定初始机械异常等级；

24、基于高于所述初始机械异常等级的机械异常等级，确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级。

25、作为一种可选的实现方式，所述低功耗模式包括如下调整方式中的至少一项：

26、降低发光模组的亮度或者关闭所述发光模组、降低无线发射模组的发射频率或者延长发射间隔、降低对优先级低于预设阈值的所述传感器数据的采集频率。

27、作为一种可选的实现方式，所述在基于所述异常机械事件检测结果确定所述智能穿戴设备对应于热失控处理模式的情况下，控制所述智能穿戴设备内的目标元件处于热失控处理模式，包括：

28、在确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级处于关闭机械异常等级的情况下，将所述智能穿戴设备内的目标元件关闭；低功耗机械异常等级低于所述关闭机械异常等级。

29、作为一种可选的实现方式，在所述机械异常等级处于关闭机械异常等级的情况下，所述方法还包括：

30、获取各传感器中自检寄存器的自检结果，得到各所述传感器返回的自检值；

31、对通信模组所连接的各模组进行通信测试，得到测试结果；

32、对所述智能穿戴设备中用于存储事件日志的闪存中的数据进行完整性校验，得到校验结果；

33、确定所述智能穿戴设备中供电模组的内阻，并根据所述内阻确定所述供电模组是否存在异常，得到供电异常检测结果；

34、在所述自检值、所述测试结果、所述校验结果，以及所述供电异常检测结果均表征自检通过的情况下，得到对所述智能穿戴设备自检通过的自检结果；

35、在所述自检值、所述测试结果、所述校验结果，以及所述供电异常检测结果中存在至少一项表征自检失败的情况下，得到对所述智能穿戴设备自检失败的自检结果；

36、根据所述自检结果，对所述智能穿戴设备进行控制。

37、作为一种可选的实现方式，所述方法还包括：

38、在根据多个所述异常机械事件检测结果，确定所述智能穿戴设备当前的机械异常等级为监测机械异常等级的情况下，记录全部所述异常机械事件检测结果包括的异常机械事件至预设存储介质，并持续对所述异常机械事件进行监测；

39、在确定所述智能穿戴设备当前对应于所述热失控处理模式的情况下，控制所述智能穿戴设备按照低功耗模式运行，并记录全部所述异常机械事件检测结果包括的异常机械事件至预设存储介质，以及生成全部所述异常机械事件的故障信息并输出。

40、作为一种可选的实现方式，所述方法还包括：

41、获取预设历史时间段内的历史传感器数据集合；

42、提取所述历史传感器数据集合的多维特征数据；所述多维特征数据包括多个不同类型的历史传感器数据的多维特征；

43、将所述多维特征数据输入预先训练的故障预测模型，得到所述智能穿戴设备在多个未来时间窗口中，每一所述未来时间窗口对应的故障发生概率和故障发生类型；其中，不同的未来时间窗口对应的时间长度不同；

44、针对每一所述未来时间窗口，在所述未来时间窗口对应的故障发生概率大于预设的概率阈值的情况下，确定所述故障发生类型对应的故障响应策略，并输出提示信息；所述提示信息用于提示所述智能穿戴设备在所述未来时间窗口内将要发生的所述故障发生类型，以及对应的故障响应策略。

45、作为一种可选的实现方式，所述目标元件包括发光模组与无线发射模组中的至少一种；和/或，所述非目标元件包括控制模组和优先级大于预设阈值的传感器。

46、作为一种可选的实现方式，所述获取智能穿戴设备内的传感器所检测到的传感器数据，包括：

47、获取运动传感器采集的运动传感器数据，所述运动传感器数据至少包括三轴加速度数据和/或三轴角速度数据；和/或，

48、获取接触传感器采集的接触传感器数据，所述接触传感器数据至少包括光电容积脉搏波信号；和/或，

49、获取温度传感器采集的温度传感器数据；和/或，

50、获取电流传感器采集的电流传感器数据，所述电流传感器数据至少包括电流数据和/或充电电流数据。

51、第二方面，本技术提供了一种智能穿戴设备，包括：多种不同类型的传感器、处理器和存储器；

52、所述传感器，用于采集传感器数据；

53、所述处理器用于执行所述存储器中存储的智能穿戴设备的机械异常响应程序，以实现第一方面中任一项所述的智能穿戴设备的机械异常响应方法。

54、作为一种可选的实现方式，所述智能穿戴设备包括环形可穿戴设备，所述环形可穿戴设备设有多个区域，所述多个区域包括电池所在的区域，各个所述区域设置有各自对应的元件。

55、本技术实施例提供的技术方案，通过传感器数据主动识别智能穿戴设备是否进入热失控处理模式，并在此模式下精准控制功耗较高的目标元件（如led或无线发射模块）进入低功耗状态，从而在智能穿戴设备面临短路、温度骤升等严重机械异常时，能够从源头切断或降低主要发热源的能耗，有效防止热失控的蔓延与次生故障的发生，显著提升了设备在极端情况下的物理安全性与运行可靠性，由此可实现及时对智能穿戴设备发生的异常机械事件进行准确识别并给出相应的响应策略，减少次生故障发生概率，保证用户人身安全，从而实现增强智能穿戴设备在复杂佩戴环境下的主动防护能力与运行可靠性，提升用户体验。