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龙图腾网获悉华润燃气产业发展有限公司申请的专利一种智能厨房烟机中枢控制网关系统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：CN119713349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510041761.X，技术领域涉及：F24C15/20；该发明授权一种智能厨房烟机中枢控制网关系统是由王少铃;杨路设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能厨房烟机中枢控制网关系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能家居技术领域，公开了一种智能厨房烟机中枢控制网关系统，包括：烟机设备，内置烟机网关和烟机电控板，烟机电控板与烟机网关通信；烟机设备连接烟机设备之外的厨房设备，厨房设备通过Wi‑Fi或蓝牙连接烟机网关；烟机网关与云平台或智能终端通信；烟机中枢网关主要实现智能厨房功能，能够连接多种传感器同时监测厨房可燃气体泄漏，保证用户安全用气。并且，能够通过算法控制关断设备的优先级。本发明的烟机设备系统实现了各类厨房设备的互联互通和智能联动，提高了厨房环境的安全性和舒适性，同时实现了多样化的人机交互方式，极大提升了用户体验。

本发明授权一种智能厨房烟机中枢控制网关系统在权利要求书中公布了：1.一种智能厨房烟机中枢控制网关系统，其特征在于，包括： 烟机设备，内置烟机网关和烟机电控板，烟机电控板与烟机网关通信； 烟机设备连接烟机设备之外的厨房设备，厨房设备通过Wi-Fi或蓝牙连接烟机网关； 烟机网关与云平台或智能终端通信； 智能终端上安装APP，APP包含人机交互界面，用户可通过人机交互界面发出控制指令，APP远程控制烟机设备和烟机设备之外的厨房设备； 烟机设备之外的厨房设备包括： 可燃气体传感器，用于监测厨房环境中的可燃气体浓度； 烟雾传感器，用于监测油烟浓度； 温湿度传感器，用于监测厨房环境温湿度； 燃气灶，与烟机设备无线连接，接收控制指令； 燃气表，与烟机设备无线连接，上报燃气使用量数据； 电磁切断阀，根据控制指令切断燃气管路； 厨房设备还包括检测视觉传感器、听觉传感器和触觉传感器； 单个家庭相同局域网内的设备以一个烟机网关为中心，实现稳定迅速的本地自动化联动，即使外网异常时，也可以执行提前预设的自动化场景，快速响应稳定控制，让智能设备联动不受外网异常限制； 智能厨房烟机中枢控制网关系统能够对从厨房设备接收的数据进行处理，包括以下步骤： 步骤101，数据接收与校验； 烟机网关接收厨房设备传输的实时数据，包括设备运行状态数据和环境监测数据； 接收数据的时刻为，接收到的数据集合为； 接收到数据后，采用循环冗余校验方法对数据进行校验，检查数据在传输过程中是否出现错误； 校验函数为，当表示数据无误，当表示数据有误； 若数据有误，则请求设备重新发送，直到接收到正确的数据为止； 步骤102，边缘计算模块优化处理； 烟机网关中的边缘计算模块对经过校验的数据进行处理； 首先对数据进行分类整理，针对不同类型的数据采用优化后的算法进行分析处理： 将运行状态数据和环境监测数据分别归类，运行状态数据集合为，环境监测数据集合为； 对于运行状态数据，通过更新后的状态判断算法进行分析，判断设备是否正常运行或需要调整运行模式； 判断设备正常运行的条件为，对于油烟机，若其电机转速在正常范围内且无故障报警信号，则可设定为正常运行，如果电机转速为，正常转速范围为，故障报警信号为A，则： ； 对于环境监测数据，根据更新后的环境参数阈值进行分析，判断是否需要调整设备工作参数； 对于油烟浓度数据，设油烟浓度安全阈值为，当油烟浓度超过阈值时需要调整油烟机的吸力操作，定义油烟浓度超标判断函数为： ； 在数据处理过程中，实时监测边缘计算模块的性能指标，性能监测函数为，当时，触发性能优化机制，其中为设定的性能阈值； 步骤103，指令生成与执行优化； 根据数据处理结果生成相应的控制指令，在将指令发送至厨房设备之前，对指令进行再次校验，确保指令的准确性，若指令有误，则重新生成并校验，直到指令无误为止； 步骤201，传感器状态检测与预处理； 通过配备的传感器故障检测与预警装置，分别检测视觉传感器、听觉传感器和触觉传感器的运行状态信息，分别表示为、和，其中： ：视觉传感器运行状态信息，取值范围为0到1，表示视觉传感器的工作状态，0为完全失效，1为完全正常，0.95表示视觉传感器工作状态良好； ：听觉传感器运行状态信息，取值范围为0到1，表示听觉传感器的工作状态，0.90表示听觉传感器工作状态良好； ：触觉传感器运行状态信息，取值范围为0到1，表示触觉传感器的工作状态，0.98表示触觉传感器工作状态良好； 若视觉传感器出现油污沾染影响图像采集质量的情况，启动传感器故障修复装置对其进行清洁处理，确保采集到的视觉信息的清晰度达到以上，其中为视觉传感器采集到的视觉信息，包括图像、视频； 对于听觉传感器，若检测到其抗干扰能力指标显示受到外界噪音干扰严重，噪声分贝超过60dB，则调整其抗干扰参数，将噪声抑制至40dB以下，以提高对目标音频信息的采集准确性，保证收集到的听觉信息的信噪比达到，其中为听觉传感器采集到的听觉信息，包括音频，dB为分贝，表示声音强度的单位； 当触觉传感器的灵敏度下降到80%以下或数据传输稳定性小于90%时，利用传感器故障修复装置进行相应的修复操作，使得采集到的触觉信息的准确率恢复到95%以上，其中为触觉传感器采集到的触觉信息，包括温度、湿度、压力； 步骤202，多模态信息采集； 在确保各传感器状态良好的基础上，同时启动视觉传感器、听觉传感器和触觉传感器，分别采集厨房内的视觉信息、听觉信息和触觉信息： 视觉信息：包括用户手部动作图像、食材状态图像等，图像分辨率为，帧率为，其中为每秒传输帧数，表示视频或动画的帧率； 听觉信息包括油烟机运行噪音、食材下锅声音，音频采样率为，采样位数为，其中为千赫兹，表示音频采样频率，为比特，表示音频采样位数； 触觉信息包括油烟机表面温度数据、洗碗机振动频率数据，温度传感器精度为，频率传感器灵敏度为，其中为摄氏度，表示温度单位，为赫兹，表示频率单位； 步骤203，特征提取与预处理； 对于视觉信息，利用图像识别和计算机视觉技术提取关键特征，包括用户手部动作特征、食材状态特征； 经过处理后的视觉特征向量为，其中每个分量为到之间的实数，公式表示为： ； 其中表示视觉信息处理函数； 对于听觉信息，运用音频处理技术提取如噪音频率特征、烹饪声音类型特征，处理后得到听觉特征向量，其中每个分量为到之间的实数，公式为： ； 是听觉信息处理函数； 针对触觉信息，提取设备温度特征、振动频率特征，生成触觉特征向量，其中每个分量为0到100之间的实数，其公式是： ； 其中为触觉信息处理函数； 步骤204，多模态信息融合； 将提取并预处理后的视觉特征向量、听觉特征向量和触觉特征向量进行融合，得到综合特征向量； 视觉、听觉、触觉特征向量的权重分别为、、，且满足，则融合公式为： ； 步骤205，智能决策制定； 将融合后的综合特征向量输入到智能决策模型中，智能决策模型根据综合特征向量判断当前厨房环境和用户行为，输出针对不同厨房设备的操作指令； 该智能决策模型是神经网络模型或决策树模型； 对应于油烟机，智能决策模型输出油烟机应设置的吸力大小，公式表示为： ； 其中，表示油烟机的目标吸力大小，为风量单位，立方米每小时； 对应于洗碗机，智能决策模型输出其应处的运行状态，表示是否需要启动洗碗机： ； 其中，表示需要启动洗碗机，表示无需启动； 对应于电磁炉，智能决策模型输出相应的操作参数，表示设置电磁炉的功率大小和工作时间： ； 其中，包含多个参数，如表示设置电磁炉功率为800W，定时15分钟，为功率单位，瓦特，为时间单位，分钟； 步骤206，指令执行； 根据智能决策模型输出的操作指令，执行器执行相应动作； 步骤207，模型更新与优化； 定期收集厨房内新的数据作为新的训练数据补充到智能决策模型的训练集中，对其进行再训练； 在模型更新优化的过程中，引入增量学习、迁移学习，利用迁移学习，将在其他智能家电场景下训练好的模型知识迁移到智能厨房场景，提升模型的学习效率和泛化能力，使其能够快速适应厨房环境的变化和用户行为的多样性。

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