本發(fā)明涉及溫度監(jiān)測(cè)，尤其涉及一種鍋具溫度的智能化監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、早期，鍋具溫度的監(jiān)測(cè)主要依靠傳統(tǒng)的溫度計(jì)或者熱電偶等物理測(cè)量設(shè)備，這些設(shè)備雖能夠提供實(shí)時(shí)溫度數(shù)據(jù)，但在使用上不夠便捷且難以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，尤其是溫度傳感器和無(wú)線傳輸技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的智能鍋具開始采用集成溫度傳感器，能夠?qū)崟r(shí)采集鍋具的溫度數(shù)據(jù)，并通過藍(lán)牙、wi-fi等無(wú)線技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸至智能手機(jī)或云端。這種技術(shù)突破使得用戶可以通過移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制。近年來，人工智能與大數(shù)據(jù)分析的結(jié)合為鍋具溫度監(jiān)測(cè)帶來了更為精確的解決方案。通過集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)不僅能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)鍋具的溫度，還能夠根據(jù)用戶的烹飪習(xí)慣和鍋具的加熱狀態(tài)，自動(dòng)調(diào)節(jié)加熱功率，以避免溫度過高或過低，從而提高烹飪效率和食物質(zhì)量。然而，目前傳統(tǒng)的鍋具溫度調(diào)節(jié)方法通常是簡(jiǎn)單的溫控，不能根據(jù)鍋具的不同工作狀態(tài)（如空鍋或負(fù)載狀態(tài)）進(jìn)行智能化調(diào)整，同時(shí)在鍋具加熱過程中根據(jù)實(shí)際需求動(dòng)態(tài)調(diào)整溫度或加熱方式，且未能根據(jù)用戶的使用情況進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，進(jìn)而導(dǎo)致鍋具溫度智能化監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)性和靈活性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種鍋具溫度的智能化監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種鍋具溫度的智能化監(jiān)測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器陣列部署，生成鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度傳感器多點(diǎn)校準(zhǔn)，生成鍋具傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；利用鍋具傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)對(duì)鍋具內(nèi)置的溫度傳感器進(jìn)行鍋具溫度采集，得到標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行bm溫度曲線轉(zhuǎn)換，生成bm溫度轉(zhuǎn)換曲線；對(duì)bm溫度轉(zhuǎn)換曲線進(jìn)行極值溫度提取，得到鍋具極值溫度數(shù)據(jù)；通過鍋具極值溫度數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行第一模式劃分，生成鍋具空鍋模式；基于bm溫度轉(zhuǎn)換曲線對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容物溫度臨界分析，生成內(nèi)容物溫度變化臨界溫度；根據(jù)內(nèi)容物溫度變化臨界溫度進(jìn)行第二模式劃分，生成鍋具負(fù)載模式；

5、步驟s3：對(duì)鍋具空鍋模式和鍋具負(fù)載模式進(jìn)行鍋具加熱階段預(yù)測(cè)，生成鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行模糊控制反饋，生成控制溫度反饋數(shù)據(jù)；對(duì)控制溫度反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行加熱能效優(yōu)化調(diào)整，從而生成智能加熱調(diào)節(jié)策略；

6、步驟s4：將智能加熱調(diào)節(jié)策略上傳至云平臺(tái)中進(jìn)行策略執(zhí)行數(shù)據(jù)采集，得到加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)；對(duì)加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)進(jìn)行策略云端學(xué)習(xí)，從而生成實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)；通過實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行性能跟蹤，從而生成鍋具加熱性能跟蹤數(shù)據(jù)，以執(zhí)行正常鍋具溫度智能化監(jiān)測(cè)作業(yè)。

7、本發(fā)明通過獲取鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并部署傳感器陣列，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋具各個(gè)部位的高精度溫度監(jiān)測(cè)。通過多點(diǎn)校準(zhǔn)確保各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)一致性和準(zhǔn)確性，從而消除溫度采集中的誤差，得到標(biāo)準(zhǔn)的鍋具溫度數(shù)據(jù)，為后續(xù)的智能化調(diào)節(jié)提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。bm溫度曲線轉(zhuǎn)換和極值溫度提取使得鍋具的溫度數(shù)據(jù)更加直觀，能夠捕捉到關(guān)鍵的溫度變化趨勢(shì)。通過空鍋模式和負(fù)載模式的劃分，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鍋具不同使用狀態(tài)的精準(zhǔn)識(shí)別，從而為后續(xù)的加熱階段預(yù)測(cè)和溫度調(diào)節(jié)提供針對(duì)性的策略。通過對(duì)鍋具加熱階段的預(yù)測(cè)，能夠準(zhǔn)確判斷鍋具當(dāng)前所處的加熱階段，從而進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。模糊控制反饋機(jī)制在此過程中能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能溫控，避免傳統(tǒng)系統(tǒng)中的單一溫控方式，提升鍋具加熱過程中的能效，并實(shí)現(xiàn)更高效的熱量分配。將加熱調(diào)節(jié)策略上傳至云平臺(tái)，結(jié)合云端學(xué)習(xí)機(jī)制，可以根據(jù)長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化加熱策略，提升鍋具在不同環(huán)境下的適應(yīng)性和性能。實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)和鍋具性能跟蹤能夠?qū)崿F(xiàn)鍋具加熱過程中的智能監(jiān)測(cè)，確保其溫控性能始終處于最佳狀態(tài)，并根據(jù)使用習(xí)慣或需求進(jìn)行個(gè)性化調(diào)節(jié)。因此，本發(fā)明通過高精度傳感器陣列、智能模式劃分、模糊控制反饋和云端實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)，提高了鍋具溫度智能化監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)性和靈活性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：對(duì)鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)中心點(diǎn)計(jì)算，得到鍋具結(jié)構(gòu)中心點(diǎn)數(shù)據(jù)；基于鍋具結(jié)構(gòu)中心點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器陣列部署，生成鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)，其中傳感器陣列部署包括壓力傳感器陣列部署和溫度傳感器陣列部署；

11、步驟s13：對(duì)鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度傳感器多點(diǎn)校準(zhǔn)，生成鍋具傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；利用鍋具傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)對(duì)鍋具內(nèi)置的溫度傳感器進(jìn)行鍋具溫度采集，得到鍋具溫度采集數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：對(duì)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)缺失值填充和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

13、本發(fā)明通過計(jì)算鍋具結(jié)構(gòu)的中心點(diǎn)并基于該數(shù)據(jù)部署傳感器陣列，確保傳感器能覆蓋鍋具的關(guān)鍵區(qū)域，從而提高溫度測(cè)量的代表性和可靠性。溫度傳感器多點(diǎn)校準(zhǔn)能夠消除由于傳感器不一致性引起的誤差，提高鍋具溫度采集數(shù)據(jù)的精度。通過對(duì)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、填充缺失值及標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析與優(yōu)化提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用經(jīng)過精確校準(zhǔn)和處理的數(shù)據(jù)，使得系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下仍能保持高準(zhǔn)確度，減少因外界干擾或設(shè)備本身的誤差而帶來的不確定性。

14、優(yōu)選的，對(duì)鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器多點(diǎn)校準(zhǔn)包括：

15、通過鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)對(duì)溫度傳感器進(jìn)行工作溫度范圍校準(zhǔn)點(diǎn)選取，得到工作溫度范圍校準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)；基于工作溫度范圍校準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)溫度傳感器進(jìn)行目標(biāo)點(diǎn)多點(diǎn)加熱數(shù)據(jù)確認(rèn)，生成校準(zhǔn)點(diǎn)加熱溫度數(shù)據(jù)；

16、對(duì)工作溫度范圍校準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)和校準(zhǔn)點(diǎn)加熱溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際溫度誤差分析，得到實(shí)際溫度關(guān)系模型；利用實(shí)際溫度關(guān)系模型對(duì)溫度傳感器進(jìn)行熱傳導(dǎo)延遲補(bǔ)償，生成鍋具溫度傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；其中實(shí)際溫度誤差分析的公式如下所示：

17、；

18、式中，表示為實(shí)際溫度，表示為傳感器輸出電壓，是擬合系數(shù)；

19、其中熱傳導(dǎo)延遲補(bǔ)償?shù)墓饺缦滤荆?/p>

20、；

21、式中，表示為鍋內(nèi)容物在時(shí)間時(shí)的溫度，表示為鍋底在時(shí)間時(shí)的溫度，表示為鍋具材料和內(nèi)容物在時(shí)間時(shí)的溫度差。

22、本發(fā)明通過選擇適當(dāng)?shù)墓ぷ鳒囟确秶?zhǔn)點(diǎn)，確保傳感器能夠在鍋具實(shí)際工作條件下提供準(zhǔn)確的溫度測(cè)量，從而避免由于傳感器工作溫度范圍不適應(yīng)實(shí)際環(huán)境而導(dǎo)致的誤差。通過目標(biāo)點(diǎn)多點(diǎn)加熱的數(shù)據(jù)確認(rèn)，能夠進(jìn)一步提升溫度傳感器在不同溫度下的精度，確保在鍋具的多個(gè)不同位置和不同溫度條件下的準(zhǔn)確性。通過實(shí)際溫度誤差分析，得到的實(shí)際溫度關(guān)系模型有助于了解傳感器輸出與實(shí)際溫度之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)更為精確的溫度測(cè)量。該誤差模型使得傳感器輸出可以通過擬合系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提升傳感器的精度。熱傳導(dǎo)延遲補(bǔ)償公式能夠彌補(bǔ)鍋具內(nèi)材料和內(nèi)容物之間的溫度差，特別是在快速加熱或加熱不均勻的情況下，有效減少由于時(shí)間延遲造成的測(cè)量誤差，確保實(shí)時(shí)溫度的準(zhǔn)確性。通過該精確的多點(diǎn)校準(zhǔn)和補(bǔ)償方法，鍋具溫度傳感器能夠在多種使用條件下穩(wěn)定工作，減少溫度漂移或不一致性帶來的影響，提升整個(gè)鍋具溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。綜上所述，通過多點(diǎn)校準(zhǔn)和熱傳導(dǎo)延遲補(bǔ)償，不僅提高了溫度傳感器的精度和響應(yīng)速度，還增強(qiáng)了系統(tǒng)在復(fù)雜使用環(huán)境中的表現(xiàn)，使鍋具溫度監(jiān)測(cè)更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和可靠。

23、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

24、步驟s21：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行bm溫度曲線轉(zhuǎn)換，生成bm溫度轉(zhuǎn)換曲線；對(duì)bm溫度轉(zhuǎn)換曲線進(jìn)行極值溫度提取，得到鍋具極值溫度數(shù)據(jù)；將鍋具極值溫度數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的第一溫度閾值進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)大于或等于預(yù)設(shè)的第一溫度閾值時(shí)，則通過指示燈進(jìn)行鍋熱提醒；

25、步驟s22：當(dāng)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)大于預(yù)設(shè)的第一溫度閾值且大于預(yù)設(shè)的第二溫度閾值時(shí)，則對(duì)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行干燒預(yù)警，從而生成干燒預(yù)警數(shù)據(jù)；基于干燒預(yù)警數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行第一模式劃分，生成鍋具空鍋模式；

26、步驟s23：利用壓力傳感器和bm溫度轉(zhuǎn)換曲線對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容物溫度臨界分析，生成內(nèi)容物溫度變化臨界溫度；

27、步驟s24：根據(jù)內(nèi)容物溫度變化臨界溫度進(jìn)行內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別，生成內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)；基于內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行第二模式劃分，生成鍋具負(fù)載模式。

28、本發(fā)明通過bm溫度曲線轉(zhuǎn)換，將標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于分析的溫度曲線形式，并提取極值溫度數(shù)據(jù)，這不僅提升了溫度測(cè)量的準(zhǔn)確性，也為后續(xù)的預(yù)警與狀態(tài)分析奠定了基礎(chǔ)。對(duì)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的溫度閾值進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)溫度達(dá)到或超過設(shè)定的第一溫度閾值時(shí)，能夠通過指示燈提醒用戶鍋具過熱，有效避免因溫度過高而導(dǎo)致的鍋具損壞或危險(xiǎn)。通過設(shè)置多個(gè)溫度閾值并進(jìn)行精確的溫度對(duì)比，當(dāng)鍋具溫度超出第二溫度閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出干燒預(yù)警，提前防止鍋具因空燒或干燒而受損。這一預(yù)警機(jī)制可以有效延長(zhǎng)鍋具的使用壽命，并提高安全性。基于鍋具極值溫度數(shù)據(jù)與干燒預(yù)警數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)能夠自動(dòng)劃分鍋具的工作模式（如空鍋模式），并對(duì)鍋具進(jìn)行智能監(jiān)控，有助于在不同工作狀態(tài)下自動(dòng)調(diào)整加熱策略，提高能效，避免浪費(fèi)和損壞。通過壓力傳感器與bm溫度轉(zhuǎn)換曲線，系統(tǒng)能夠進(jìn)行內(nèi)容物溫度的臨界分析，得出內(nèi)容物的溫度變化臨界點(diǎn)。結(jié)合這些信息，可以有效識(shí)別內(nèi)容物的狀態(tài)，并進(jìn)一步分析鍋具的負(fù)載模式，從而優(yōu)化烹飪過程，保證食物的烹飪效果與鍋具的安全使用。通過分層的溫度監(jiān)控、干燒預(yù)警和負(fù)載模式劃分，系統(tǒng)能夠在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鍋具狀態(tài)的同時(shí)，提升鍋具的使用安全性和智能化水平，使得用戶無(wú)需頻繁干預(yù)即可自動(dòng)調(diào)節(jié)鍋具工作狀態(tài)，確保烹飪過程的順利與安全。

29、優(yōu)選的，當(dāng)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)大于預(yù)設(shè)的第一溫度閾值且大于預(yù)設(shè)的第二溫度閾值時(shí)，則對(duì)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行干燒預(yù)警包括：

30、當(dāng)鍋具極值溫度數(shù)據(jù)大于預(yù)設(shè)的第一溫度閾值且大于預(yù)設(shè)的第二溫度閾值時(shí)，則基于鍋具極值溫度數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行鍋具陣列溫度變化分析，生成鍋具溫度變化數(shù)據(jù)；將鍋具溫度變化數(shù)據(jù)進(jìn)行熱圖轉(zhuǎn)換，生成鍋具溫度變化熱圖；

31、對(duì)鍋具溫度變化熱圖進(jìn)行熱圖邊緣識(shí)別，生成鍋具邊緣溫度變化數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具邊緣溫度變化數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度梯度場(chǎng)計(jì)算，生成鍋具邊緣溫度梯度場(chǎng)；對(duì)鍋具邊緣溫度梯度場(chǎng)進(jìn)行梯度幅度計(jì)算，得到邊緣溫度梯度場(chǎng)幅度數(shù)據(jù)；

32、通過邊緣溫度梯度場(chǎng)幅度數(shù)據(jù)對(duì)鍋具溫度變化熱圖進(jìn)行熱圖紋理分析，生成熱圖紋理溫度變化幅度數(shù)據(jù)；基于熱圖紋理溫度變化幅度數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行受熱均勻性分析，生成鍋具受熱均勻性數(shù)據(jù)；基于鍋具受熱均勻性數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行干燒預(yù)警，生成干燒預(yù)警數(shù)據(jù)。

33、本發(fā)明通過鍋具極值溫度數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)的結(jié)合，進(jìn)行鍋具陣列溫度變化分析，能夠詳細(xì)監(jiān)控鍋具各個(gè)區(qū)域的溫度變化。這種精細(xì)的分析有助于及早發(fā)現(xiàn)鍋具加熱不均勻或過熱的問題。將鍋具溫度變化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為熱圖，并對(duì)其進(jìn)行邊緣識(shí)別，有助于準(zhǔn)確定位鍋具的高溫區(qū)域，特別是在鍋具邊緣區(qū)域的溫度分布。這為判斷鍋具是否出現(xiàn)干燒提供了關(guān)鍵依據(jù)。對(duì)鍋具邊緣的溫度梯度場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算，能夠深入了解溫度變化的空間分布，從而揭示鍋具的加熱情況。這一方法能夠清晰地顯示出加熱不均勻的區(qū)域，尤其是溫度梯度較大的區(qū)域，提示出現(xiàn)干燒風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)熱圖紋理的溫度變化幅度分析，系統(tǒng)能夠進(jìn)一步評(píng)估鍋具受熱均勻性。準(zhǔn)確識(shí)別鍋具受熱不均的區(qū)域，能夠?yàn)閮?yōu)化加熱方案或預(yù)警提供依據(jù)，幫助避免鍋具在工作過程中出現(xiàn)干燒或溫度過高的危險(xiǎn)?；阱伨呤軣峋鶆蛐詳?shù)據(jù)的分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)鍋具溫度分布不均且存在干燒風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出干燒預(yù)警，防止鍋具因局部過熱或空燒而損壞。該功能通過多層次的溫度變化數(shù)據(jù)和智能算法，大幅提高了系統(tǒng)的安全性。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控鍋具的溫度變化并進(jìn)行預(yù)警，能夠有效防止因干燒或加熱不均勻引發(fā)的鍋具損壞。此系統(tǒng)能夠延長(zhǎng)鍋具的使用壽命，并提升用戶在烹飪過程中的安全性和使用體驗(yàn)。綜上所述，通過詳細(xì)的溫度變化分析、熱圖轉(zhuǎn)換與受熱均勻性評(píng)估，步驟有效提升了鍋具的智能化監(jiān)控能力，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的干燒風(fēng)險(xiǎn)，顯著提高了鍋具的安全性與耐用性。

34、優(yōu)選的，根據(jù)內(nèi)容物溫度變化臨界溫度進(jìn)行內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別包括以下步驟：

35、基于內(nèi)容物溫度變化臨界溫度進(jìn)行多點(diǎn)溫度場(chǎng)分布矩陣構(gòu)建，得到鍋具內(nèi)多點(diǎn)溫度場(chǎng)分布數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具內(nèi)多點(diǎn)溫度場(chǎng)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度變化速率以及加速度特征提取，得到鍋具溫度變化速率和鍋具溫度變化加速度數(shù)據(jù)；

36、利用鍋具溫度變化速率對(duì)鍋具內(nèi)多點(diǎn)溫度場(chǎng)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度突變點(diǎn)確認(rèn)，得到溫度突變點(diǎn)數(shù)據(jù)；通過鍋具溫度變化加速度數(shù)據(jù)對(duì)溫度突變點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行加熱穩(wěn)態(tài)區(qū)間分析，生成鍋具負(fù)載加熱穩(wěn)態(tài)區(qū)間；基于相變理論對(duì)鍋具負(fù)載加熱穩(wěn)態(tài)區(qū)間和溫度突變點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵溫度閾值識(shí)別，生成關(guān)鍵溫度閾值數(shù)據(jù)；

37、通過壓力傳感器對(duì)鍋具負(fù)載加熱穩(wěn)態(tài)區(qū)間進(jìn)行鍋具壓力變化分析，生成鍋具壓力變化數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具壓力變化數(shù)據(jù)進(jìn)行壓力波動(dòng)周期分析，生成烹飪狀態(tài)壓力特征數(shù)據(jù)；基于關(guān)鍵溫度閾值數(shù)據(jù)和烹飪狀態(tài)壓力特征數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別，生成內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明通過基于內(nèi)容物溫度變化臨界溫度，系統(tǒng)構(gòu)建了多點(diǎn)溫度場(chǎng)分布矩陣，能夠準(zhǔn)確捕捉鍋具內(nèi)各個(gè)區(qū)域的溫度變化。溫度突變點(diǎn)的確認(rèn)和變化速率、加速度特征的提取，提供了詳細(xì)的溫度變化軌跡，幫助識(shí)別內(nèi)容物的加熱狀態(tài)。通過相變理論對(duì)加熱穩(wěn)態(tài)區(qū)間進(jìn)行分析，并結(jié)合溫度突變點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵溫度閾值識(shí)別，可以精確捕捉內(nèi)容物的相變過程（如水沸騰、油炸等）。這一方法能夠有效判斷鍋內(nèi)內(nèi)容物的加熱狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)智能烹飪過程控制。利用壓力傳感器對(duì)鍋具負(fù)載加熱穩(wěn)態(tài)區(qū)間進(jìn)行壓力變化分析，通過壓力波動(dòng)周期分析，系統(tǒng)能夠識(shí)別不同烹飪狀態(tài)（如沸騰、蒸發(fā)等）。這些壓力特征數(shù)據(jù)為烹飪狀態(tài)的精準(zhǔn)識(shí)別提供了重要依據(jù)。通過結(jié)合關(guān)鍵溫度閾值數(shù)據(jù)與烹飪狀態(tài)壓力特征數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別鍋具內(nèi)的內(nèi)容物狀態(tài)（如液態(tài)、氣態(tài)、凝固等）。這一智能識(shí)別功能可以幫助自動(dòng)調(diào)整加熱策略，優(yōu)化烹飪過程。通過精確識(shí)別內(nèi)容物的狀態(tài)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整鍋具的加熱模式與溫度控制，避免過度加熱或加熱不足，提高烹飪精度與效率，保證食物的最佳烹飪效果。內(nèi)容物狀態(tài)識(shí)別不僅提高了烹飪過程的智能化，還能夠?yàn)橛脩籼峁?shí)時(shí)反饋，避免烹飪中的常見問題（如燒焦、溢出等）。通過精準(zhǔn)的狀態(tài)識(shí)別，系統(tǒng)能自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，提升用戶的操作便捷性和烹飪安全性。

39、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

40、步驟s31：對(duì)鍋具空鍋模式和鍋具負(fù)載模式進(jìn)行鍋具加熱階段預(yù)測(cè)，生成鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

41、步驟s32：根據(jù)鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行加熱功率模糊控制，生成加熱功率調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)；根據(jù)加熱功率調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行控制溫度調(diào)節(jié)反饋，生成控制溫度反饋數(shù)據(jù)；

42、步驟s33：對(duì)控制溫度反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行功耗節(jié)能分析，生成溫度控制功率節(jié)能數(shù)據(jù)；

43、步驟s34：利用溫度控制功率節(jié)能數(shù)據(jù)對(duì)控制溫度反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行加熱能效優(yōu)化調(diào)整，從而生成智能加熱調(diào)節(jié)策略。

44、本發(fā)明通過對(duì)鍋具空鍋模式和負(fù)載模式的加熱階段預(yù)測(cè)，系統(tǒng)可以準(zhǔn)確識(shí)別鍋具在不同烹飪狀態(tài)下的加熱進(jìn)程，從而合理預(yù)測(cè)加熱時(shí)間和溫度變化。這種精準(zhǔn)預(yù)測(cè)有助于更好地控制加熱過程，避免過熱或過冷現(xiàn)象，提升烹飪效果。基于鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過模糊控制算法進(jìn)行加熱功率調(diào)節(jié)，能夠精確調(diào)整鍋具的加熱功率。通過實(shí)時(shí)反饋控制溫度，系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)際溫度變化調(diào)整加熱策略，從而實(shí)現(xiàn)更加穩(wěn)定和精準(zhǔn)的溫控過程。在控制溫度反饋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)進(jìn)行功耗節(jié)能分析，生成溫度控制功率節(jié)能數(shù)據(jù)。這一步驟確保了加熱過程的能效最大化，減少了不必要的能源浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能效果。通過精確的能耗控制，既能夠節(jié)省能源，也能降低長(zhǎng)時(shí)間使用帶來的電力消耗。在溫度控制功率節(jié)能數(shù)據(jù)的支持下，系統(tǒng)能夠進(jìn)行加熱能效優(yōu)化調(diào)整。通過綜合分析鍋具的加熱狀態(tài)和功率消耗情況，智能加熱調(diào)節(jié)策略能夠在保證烹飪效果的同時(shí)，最小化能耗，優(yōu)化加熱過程。通過智能加熱調(diào)節(jié)策略，系統(tǒng)可以根據(jù)鍋具的加熱狀態(tài)自動(dòng)調(diào)整加熱功率，消除人工調(diào)節(jié)的復(fù)雜性，提升用戶體驗(yàn)。用戶無(wú)需擔(dān)心溫度過高或過低，系統(tǒng)能夠自動(dòng)調(diào)整至最佳狀態(tài)。智能化的加熱控制確保了鍋具溫度變化更加平穩(wěn)，減少了因人為因素或設(shè)備波動(dòng)導(dǎo)致的烹飪不均勻，提升了烹飪的穩(wěn)定性和一致性。

45、優(yōu)選的，步驟s31包括以下步驟：

46、步驟s311：對(duì)鍋具空鍋模式和鍋具負(fù)載模式進(jìn)行不同模式下的加熱階段特征提取，得到鍋具加熱階段特征數(shù)據(jù)；

47、步驟s312：將鍋具加熱階段特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，生成模型訓(xùn)練集和模型測(cè)試集；利用決策樹算法對(duì)模型訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成鍋具階段預(yù)測(cè)預(yù)模型；通過模型測(cè)試集對(duì)鍋具階段預(yù)測(cè)預(yù)模型進(jìn)行模型優(yōu)化迭代，從而生成鍋具加熱階段預(yù)測(cè)模型；

48、步驟s313：將鍋具加熱階段特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入至鍋具加熱階段預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行鍋具加熱階段預(yù)測(cè)，生成鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

49、本發(fā)明通過對(duì)鍋具空鍋模式和負(fù)載模式下的加熱階段特征提取，系統(tǒng)能夠識(shí)別和分析加熱過程中不同狀態(tài)的變化，形成準(zhǔn)確的加熱階段特征數(shù)據(jù)。這種特征提取方法幫助系統(tǒng)深入理解加熱過程中的溫度變化、功率波動(dòng)等關(guān)鍵因素，提升預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。將鍋具加熱階段特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)集劃分，有助于模型訓(xùn)練和測(cè)試的分離，防止過擬合，提高模型的泛化能力。利用決策樹算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，不僅能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)加熱過程中的規(guī)律，還能通過優(yōu)化迭代不斷提升預(yù)測(cè)精度。這種過程保證了加熱階段預(yù)測(cè)模型在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性。決策樹算法能夠有效處理非線性關(guān)系和復(fù)雜的多特征數(shù)據(jù)，在預(yù)測(cè)鍋具加熱階段時(shí)能快速識(shí)別特征之間的決策規(guī)則，具有較強(qiáng)的解釋性和可視化能力。決策樹的使用確保了鍋具加熱階段預(yù)測(cè)的高效性和透明度，便于調(diào)試和優(yōu)化。通過使用模型測(cè)試集對(duì)鍋具階段預(yù)測(cè)預(yù)模型進(jìn)行優(yōu)化迭代，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正預(yù)測(cè)誤差。每次迭代都能對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，使得預(yù)測(cè)模型越來越接近實(shí)際加熱階段，顯著提高了加熱過程的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能力。將鍋具加熱階段特征數(shù)據(jù)輸入經(jīng)過優(yōu)化的加熱階段預(yù)測(cè)模型中，能夠生成準(zhǔn)確的鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。此步驟能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)加熱過程中的不同階段，從而為后續(xù)的加熱功率調(diào)節(jié)和溫控反饋提供可靠的決策支持，進(jìn)一步優(yōu)化烹飪效果和時(shí)間控制。通過精確的加熱階段預(yù)測(cè)，系統(tǒng)可以智能化地調(diào)節(jié)鍋具的加熱過程，減少過熱或加熱不足的情況。此過程將極大提升鍋具使用的自動(dòng)化程度，用戶只需關(guān)注烹飪本身，而不需要過度干預(yù)鍋具的加熱操作。準(zhǔn)確的加熱階段預(yù)測(cè)可使鍋具更加高效地進(jìn)行加熱，避免因過度加熱或反復(fù)加熱造成不必要的能耗。通過精確的加熱階段控制，系統(tǒng)能夠在保證烹飪質(zhì)量的同時(shí)，最大化地節(jié)省能源，具有節(jié)能環(huán)保的效果。

50、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

51、步驟s41：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將智能加熱調(diào)節(jié)策略上傳至云平臺(tái)中進(jìn)行策略執(zhí)行數(shù)據(jù)采集，得到加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)；

52、步驟s42：對(duì)加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)進(jìn)行策略有效性評(píng)估，生成加熱策略有效性評(píng)估數(shù)據(jù)；根據(jù)加熱策略有效性評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)智能加熱調(diào)節(jié)策略進(jìn)行策略云端學(xué)習(xí)，從而生成實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)；

53、步驟s43：通過實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行性能跟蹤，從而生成鍋具加熱性能跟蹤數(shù)據(jù)，以執(zhí)行正常鍋具溫度智能化監(jiān)測(cè)作業(yè)。

54、本發(fā)明通過利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將智能加熱調(diào)節(jié)策略上傳至云平臺(tái)，能夠?qū)崟r(shí)獲取鍋具加熱過程中的執(zhí)行數(shù)據(jù)。這種實(shí)時(shí)上傳與策略執(zhí)行的結(jié)合，確保了鍋具加熱過程中的每個(gè)調(diào)整步驟都能即時(shí)被監(jiān)控和優(yōu)化。用戶可以遠(yuǎn)程控制并監(jiān)督加熱策略的執(zhí)行，有助于提高烹飪過程的智能化和精確度。對(duì)加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性評(píng)估，可以及時(shí)判斷當(dāng)前策略是否有效，以及在不同使用條件下的表現(xiàn)如何?；诓呗栽u(píng)估數(shù)據(jù)，云端學(xué)習(xí)機(jī)制可以優(yōu)化現(xiàn)有加熱策略，從而實(shí)現(xiàn)策略的持續(xù)改進(jìn)。這一過程保證了加熱策略的高效性和適應(yīng)性，能夠適應(yīng)不同類型的鍋具和烹飪需求。通過實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠?qū)﹀伨哌M(jìn)行性能跟蹤，并確保鍋具的加熱過程始終保持在最優(yōu)狀態(tài)。這個(gè)反饋機(jī)制使得加熱過程中的任何偏差都能迅速被糾正，避免溫度過高或過低等問題，從而確保鍋具性能的穩(wěn)定性。云端學(xué)習(xí)系統(tǒng)不僅能對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還可以在實(shí)際使用過程中實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和優(yōu)化加熱策略。每次加熱調(diào)節(jié)策略的執(zhí)行數(shù)據(jù)都會(huì)成為系統(tǒng)學(xué)習(xí)的輸入，進(jìn)一步提升智能加熱控制的精度和靈活性。這使得鍋具可以根據(jù)不同的環(huán)境變化（如鍋具材質(zhì)、環(huán)境溫度等）自動(dòng)調(diào)整加熱模式，確保最佳的加熱效果。實(shí)時(shí)跟蹤鍋具性能并進(jìn)行策略調(diào)整，能夠保證鍋具在使用過程中始終處于最佳工作狀態(tài)，避免性能下降或能效浪費(fèi)。加熱性能的持續(xù)監(jiān)測(cè)也有助于發(fā)現(xiàn)潛在的異?；蚬收希M(jìn)而提升鍋具的長(zhǎng)壽命和穩(wěn)定性。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和策略調(diào)整，系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩籼峁﹤€(gè)性化的烹飪體驗(yàn)。例如，根據(jù)不同用戶的烹飪習(xí)慣或食材特性，系統(tǒng)可以調(diào)整加熱策略以適應(yīng)各種需求，優(yōu)化每一項(xiàng)烹飪?nèi)蝿?wù)。

55、在本說明書中，提供了一種鍋具溫度的智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的鍋具溫度的智能化監(jiān)測(cè)方法，該鍋具溫度的智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括：

56、傳感器部署模塊，用于獲取鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器陣列部署，生成鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)；對(duì)鍋具傳感器部署數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度傳感器多點(diǎn)校準(zhǔn)，生成鍋具傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；利用鍋具傳感器校準(zhǔn)數(shù)據(jù)對(duì)鍋具內(nèi)置的溫度傳感器進(jìn)行鍋具溫度采集，得到標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)；

57、鍋具模式分析模塊，用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行bm溫度曲線轉(zhuǎn)換，生成bm溫度轉(zhuǎn)換曲線；對(duì)bm溫度轉(zhuǎn)換曲線進(jìn)行極值溫度提取，得到鍋具極值溫度數(shù)據(jù)；通過鍋具極值溫度數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行第一模式劃分，生成鍋具空鍋模式；基于bm溫度轉(zhuǎn)換曲線對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鍋具溫度采集數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容物溫度臨界分析，生成內(nèi)容物溫度變化臨界溫度；根據(jù)內(nèi)容物溫度變化臨界溫度進(jìn)行第二模式劃分，生成鍋具負(fù)載模式；

58、鍋具溫度控制模塊，用于對(duì)鍋具空鍋模式和鍋具負(fù)載模式進(jìn)行鍋具加熱階段預(yù)測(cè)，生成鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)鍋具加熱階段預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行模糊控制反饋，生成控制溫度反饋數(shù)據(jù)；對(duì)控制溫度反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行加熱能效優(yōu)化調(diào)整，從而生成智能加熱調(diào)節(jié)策略；

59、鍋具溫度反饋模塊，用于將智能加熱調(diào)節(jié)策略上傳至云平臺(tái)中進(jìn)行策略執(zhí)行數(shù)據(jù)采集，得到加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)；對(duì)加熱調(diào)節(jié)策略執(zhí)行數(shù)據(jù)進(jìn)行策略云端學(xué)習(xí)，從而生成實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)；通過實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)對(duì)鍋具進(jìn)行性能跟蹤，從而生成鍋具加熱性能跟蹤數(shù)據(jù)，以執(zhí)行正常鍋具溫度智能化監(jiān)測(cè)作業(yè)。

60、本發(fā)明的有益效果在于通過獲取鍋具的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并在鍋具上部署傳感器陣列，能夠精確監(jiān)測(cè)鍋具的各個(gè)溫度點(diǎn)。多點(diǎn)傳感器校準(zhǔn)確保了采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而為后續(xù)的溫度調(diào)節(jié)與優(yōu)化提供了可靠的基礎(chǔ)。通過bm溫度曲線轉(zhuǎn)換和極值溫度提取，能夠在鍋具的加熱過程中實(shí)時(shí)分析并識(shí)別關(guān)鍵溫度閾值，從而根據(jù)溫度變化調(diào)整鍋具狀態(tài)，減少溫度過高或過低的風(fēng)險(xiǎn)。鍋具狀態(tài)通過第一和第二模式的劃分（空鍋模式與負(fù)載模式），使得鍋具能夠根據(jù)不同的烹飪條件自動(dòng)切換至相應(yīng)模式，從而確保加熱過程的穩(wěn)定性和能效。通過加熱階段預(yù)測(cè)，系統(tǒng)能夠提前識(shí)別加熱過程中出現(xiàn)的狀態(tài)變化，預(yù)防溫度波動(dòng)對(duì)烹飪效果的影響。通過模糊控制反饋機(jī)制，系統(tǒng)能夠根據(jù)加熱階段的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能調(diào)節(jié)。通過精確的加熱能效優(yōu)化調(diào)整，鍋具的加熱過程更加節(jié)能高效，確保烹飪過程中的溫度控制精準(zhǔn)。這種智能加熱調(diào)節(jié)策略不僅能提高加熱效率，還能降低能量消耗，減少不必要的熱量浪費(fèi)，提高整體能效。將智能加熱調(diào)節(jié)策略上傳至云平臺(tái)后，系統(tǒng)可以通過云端學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化和調(diào)整加熱策略。這一過程讓系統(tǒng)能夠在實(shí)際應(yīng)用中根據(jù)不同用戶的烹飪需求和鍋具性能進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，不斷改進(jìn)加熱過程。通過實(shí)時(shí)加熱策略調(diào)整數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以對(duì)鍋具的加熱過程進(jìn)行持續(xù)跟蹤，確保鍋具在每個(gè)階段的加熱性能保持在最優(yōu)狀態(tài)，從而避免不均勻加熱或過熱現(xiàn)象。通過云平臺(tái)學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)策略調(diào)整，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的需求提供個(gè)性化的烹飪方案，提升用戶體驗(yàn)。鍋具根據(jù)不同的溫度變化與加熱階段，自動(dòng)適應(yīng)不同的烹飪?nèi)蝿?wù)，讓用戶無(wú)需手動(dòng)調(diào)整溫度或加熱模式。鍋具的溫度監(jiān)控與調(diào)節(jié)過程完全自動(dòng)化，用戶只需設(shè)定初步條件，系統(tǒng)便能智能完成溫控操作。通過性能跟蹤，用戶可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鍋具的加熱狀態(tài)，確保烹飪過程順利進(jìn)行。因此，本發(fā)明通過高精度傳感器陣列、智能模式劃分、模糊控制反饋和云端實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)，提高了鍋具溫度智能化監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)性和靈活性。