一种基于大数据分析的智能冰箱监控预警方法及系统与流程

本发明涉及冰箱监控，尤其涉及一种基于大数据分析的智能冰箱监控预警方法及系统。

背景技术：

1、随着智能家居技术的快速发展，冰箱作为食品保鲜核心设备，其监控系统需兼顾能耗效率与食材安全性。当前智能冰箱普遍采用静态阈值预警机制，依赖单一温度传感器或预设保鲜周期，难以适应频繁开门、环境温湿度波动及食材特性差异等动态变量。尤其当用户存放热食或不同保鲜期食材混放时，传统系统因缺乏多源数据分析能力，易出现误报（如将正常制冷过程识别为故障）或漏报（如忽略特定食材腐败临界点）。现有技术尚未解决动态环境下的保鲜时效预测问题，更无法根据实时数据优化压缩机调控策略，导致能耗冗余与保鲜效果失衡。

技术实现思路

1、为了克服静态监控难以适应动态变化的缺点，本发明提供了一种基于大数据分析的智能冰箱监控预警方法及系统。

2、本发明的技术实施方案是：一种基于大数据分析的智能冰箱监控预警方法，包括以下步骤：

3、s1：获取单类食材在冰箱内的起始时刻与最晚提取时刻，根据起始时刻与最晚提取时刻确定监控时段与预警时段；对监控时段与预警时段进行调整，获得调整后的监控时段与预警时段，并确定重点监控时段与重点预警时段；

4、s2：根据监控时段与预警时段的起始时间，构建初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列；根据新增监控时段和预警时段，更新初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列，并触发相应监测或预警动作；

5、s3：基于初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列，采集变化量数据，基于变化量数据，利用衰减系数公式计算食材保鲜衰减系数；

6、s4：根据食材保鲜衰减系数，调整初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列；根据动态中心时间点构建映射关系并根据动态中心时间点的位移方向进行参数调整。

7、优选地，所述获取单类食材在冰箱内的起始时刻与最晚提取时刻，根据起始时刻与最晚提取时刻确定监控时段与预警时段，包括：

8、根据单类食材放入冰箱的起始时刻，提取单类食材在冰箱内的最长保鲜时间，确定单类食材在冰箱内的最晚提取时刻；

9、以最晚提取时刻为基准，当其余单类食材放入冰箱后，确定单类食材的新最晚提取时刻；

10、计算新最晚提取时刻与最晚提取时刻之间的时间差，若时间差大于0，则将原最晚提取时刻之前、长度为时间差的区间作为预警时段；若时间差小于0，则将新最晚提取时刻之前、长度为时间差绝对值的区间作为监控时段。

11、优选地，所述对监控时段与预警时段进行调整，获得调整后的监控时段与预警时段，并确定重点监控时段与重点预警时段，包括：

12、若用户在单类食材的预警时段拿取食材，则将预警时段作为重点预警时段；

13、若用户在单类食材的监控时段拿取食材，则将监控时段调整为预警时段；

14、若用户未在单类食材的预警时段拿取食材，则将预警时段调整为监控时段；

15、若用户未在单类食材的监控时段拿取食材，则将监控时段作为重点监控时段。

16、优选地，所述根据监控时段与预警时段的起始时间，构建初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列，包括：

17、基于监控时段和预警时段的起始时间，按时间先后顺序排序，构建初始监测序列；

18、基于重点监控时段和重点预警时段的起始时间，按时间先后顺序排序，构建强化监测序列；

19、基于调整后的监控时段和预警时段的起始时间，按时间先后顺序排序，构建动态调整序列。

20、优选地，所述根据新增监控时段和预警时段，更新初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列，并触发相应监测或预警动作，包括：

21、若新增监控时段或预警时段，则按新增监控时段或预警时段的起始时间插入到对应序列中；

22、若任一序列中的监控时段或预警时段的状态发生变化，则从该时段当前所属的原始序列中将其移除，并按该时段的新起始时间插入到与变更后状态相对应的目标序列中；

23、若当前时间落入任意序列中首个时段的预设有效时间窗口内，则触发该时段对应的监测或预警动作。

24、优选地，所述基于初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列，采集变化量数据，基于变化量数据，利用衰减系数公式计算食材保鲜衰减系数，包括：

25、基于初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列的首个时段起始时间，取三者中位数作为动态中心时间点；

26、基于动态中心时间点前推预设周期，采集以下变化量数据：外部环境温度变化量、压缩机工作周期变化量和食材实际存放时长变化量；

27、根据外部环境温度变化量、压缩机工作周期变化量和食材存放时长变化量，利用衰减系数公式计算食材保鲜衰减系数。

28、优选地，所述利用衰减系数公式计算食材保鲜衰减系数，包括：衰减系数公式如下，

29、；

30、其中，为食材保鲜衰减系数，为外部环境温度变化量，为最大允许的不利温升，为压缩机工作周期变化量，为最大允许的压缩机性能下降比例，为食材实际存放时长变化量，为最大允许的超期存放时长，为外部环境温度变化量的权重系数，为压缩机工作周期变化量的权重系数，为实际存放时长变化量的权重系数，为衰减敏感系数。

31、优选地，所述根据食材保鲜衰减系数，调整初始监测序列、强化监测序列和动态调整序列，包括：

32、若保鲜衰减系数低于预设保鲜阈值，则缩短初始监测序列中对应食材的监控时段，并提前强化监测序列中对应食材的重点预警时段，同时更新动态调整序列的时段排序。

33、优选地，所述根据动态中心时间点构建映射关系并根据动态中心时间点的位移方向进行参数调整，包括：

34、建立压缩机功率变化量、监控频率变化量与动态中心时间点前移量的正比例映射关系；

35、建立压缩机停机时长变化量、能效校准周期与动态中心时间点后移量的反比例映射关系；

36、若动态中心时间点前移，则根据前移量以同比例提升压缩机功率，并按正比例映射关系缩短监控间隔；

37、若动态中心时间点后移，则依据后移量按反比例关系降低压缩机的平均制冷功率，同时按反比例映射关系降低监控频率；

38、若动态中心时间点无位移，则维持当前运行参数映射比例，仅执行基础参数校准。

39、优选地，一种基于大数据分析的智能冰箱监控预警系统，包括：

40、时段动态生成模块，用于根据起始时刻与最晚提取时刻的时间差生成预警与监控时段，并根据用户操作标记重点监控时段及重点预警时段；

41、监测序列管理模块，用于按时段起始时间排序构建三类监测序列，处理新增时段插入与状态变更迁移，并触发序列首时段对应动作；

42、保鲜衰减分析模块，用于提取三序列首时段起始时间的中位数作为动态中心时间点，采集多源变化量并应用衰减系数公式计算食材保鲜衰减系数；

43、参数映射与优化模块，用于当保鲜衰减系数低于预设阈值时缩短监控时段并提前重点预警时段，同时根据动态中心时间点位移方向建立正比例与反比例映射关系，调节压缩机功率与监控频率。

44、有益效果：本发明通过动态中心时间点融合三序列起始时间，精准锁定风险采集窗口，结合多源变化量的归一化与指数型衰减融合，量化食材保鲜衰减系数，克服了静态阈值无法适应温度波动、压缩机老化与存放超期耦合影响的缺陷。当衰减系数低于动态阈值时，主动压缩监控时段并提前重点预警，实现监测资源的自适应分配。进一步地，根据动态中心时间点位移方向构建正比例与反比例映射关系，按所述映射关系调节压缩机功率与监控频率，兼顾腐败风险响应速度与压缩机能效。最终显著延长高价值食材保鲜周期，降低无效能耗与误报漏报率。