一种制冷设备故障检测分析方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于制冷设备技术领域，尤其涉及一种制冷设备故障检测分析方法及系 统。
【背景技术】
[0002] 家电的保修服务质量的优劣对品牌的口碑有着重大影响。空调、冰箱等作为一种 大型制冷设备，由于其安装固定，发生故障后，维修人员必须进行上门维修。维修人员通常 需要第一次上门服务进行检测分析设备的故障原因及确认发生故障的部件，第二次上门服 务携带相应的部件才能完成维修，这对提供上门服务带来极大不方便。如果在故障发生之 前，维修人员就能远程获取运行参数，并对其进行分析，以判断发生故障的原因及需要更换 的部件，这会节省大量的维修时间，提高工作效率。同时，可以通过这些运行参数也判断空 调潜在的运行风险，提示用户是否应该对空调进行保养。其中，冷凝器是空调重要的部件之 一，运行时的温度是其最重要的参数，对冷凝器的温度进行采样和分析以达到对设置健康 状态的监控，是研发人员研宄的重要问题。
【发明内容】
[0003] 鉴于上述问题，本发明提供一种制冷设备故障检测分析方法及系统，旨在解决目 前制冷设备家电维修一般需要通过二次上门服务才能完成，比较费时费力的技术问题。
[0004] 本发明采用如下技术方案：
[0005] 一方面，所述制冷设备故障检测分析方法，包括下述步骤：
[0006] 在一时间段内按照预设采样周期，采样获取制冷设备的冷凝器温度和压缩机频 率，生成运行数据包并发送至云服务器，所述运行数据包括制冷设备识别号、冷凝器温度数 据、压缩机频率数据；
[0007] 所述云服务器根据所述冷凝器温度数据、压缩机频率数据计算此时间段内的冷凝 器平均温度和压缩机平均频率；
[0008] 根据所述冷凝器平均温度、压缩机平均频率判断制冷设备的健康状态，所述制冷 设备的健康状态包括故障状态、亚健康状态和运行状态良好。
[0009] 另一方面，所述制冷设备故障检测分析系统包括制冷设备、云服务器，两者网络连 接，其中所述制冷设备包括：
[0010] 数据采集发送模块，用于在一时间段内按照预设采样周期，采样获取制冷设备的 冷凝器温度和压缩机频率，生成运行数据包并发送至云服务器，所述运行数据包括制冷设 备识别号、冷凝器温度数据、压缩机频率数据；
[0011] 所述云服务器包括：
[0012] 数据处理模块，用于根据所述冷凝器温度数据、压缩机频率数据计算此时间段内 的冷凝器平均温度和压缩机平均频率；
[0013] 数据分析模块，用于根据所述冷凝器平均温度、压缩机平均频率判断制冷设备的 健康状态，所述制冷设备的健康状态包括故障状态、亚健康状态和运行状态良好。
[0014] 本发明的有益效果是：本发明通过收集制冷设备冷凝器温度数据、压缩机运行频 率数据，可以求得制冷设备在运行一段时间内的冷凝器温度、压缩机运行频率的平均值，实 现对冷凝器运行状态的监控，云服务器对运行数据进行分析，得到制冷设备的健康状态，有 助于以对制冷设备的潜在故障风险进行分析判断。这样在维修人员可以及时获取到用户制 冷设备的运行数据情况，可以判断出制冷设备的故障情况，有目的的做好相应准备，一次上 门服务即可完成制冷设备维修，省时省力。
【附图说明】
[0015] 图1是本发明第一实施例提供的制冷设备故障检测分析方法的流程图；
[0016] 图2是本发明第二实施例提供的制冷设备故障检测分析系统的结构方框图。
【具体实施方式】
[0017] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0018] 对于一些制冷设备，比如变频空调，其功率与压缩机的频率有关，压缩机的频率运 行越高，空调的功率越大，制冷量也越大，相应地，冷凝器发热量也越大，冷凝器的温度也越 高。因此，冷凝器的温度和压缩机的频率存在对应的关系。当冷凝器散热条件不好甚至出 现故障时，会出现压缩机以低频运行冷凝器的温度也会很高的现象。这样空调通过监控冷 凝器温度和压缩机频率，可以判断出空调的健康状态，本发明基于此，提供了一种制冷设备 故障检测分析方法及系统。为了便于说明，下面以空调为例，描述本发明具体实施方案。
[0019] 实施例一:
[0020] 如图1所示，本实施例提供的制冷设备故障检测分析方法包括下述步骤：
[0021] 步骤S101、设置制冷设备的采样时长和采样周期。
[0022] 本步骤作为本实施的优选步骤，可以在空调上设置采样时长tl和采样周期Λ t， 如果不设置，tl和Λ t为默认值。假设采样周期为30秒，采样时长为10分钟。
[0023] 步骤S102、在一时间段内按照预设采样周期，采样获取制冷设备的冷凝器温度和 压缩机频率，生成运行数据包并发送至云服务器，所述运行数据包括制冷设备识别号、冷凝 器温度数据、压缩机频率数据。
[0024] 空调开启后，在采样时间段内，每隔所述采样周期分别采样一次冷凝器温度数据 和压缩机频率数据，采集数据同时保存数据，当采样完成后生成运行数据包并发送至云服 务器。
[0025] 假设用户于晚上于2014年11月5日19 :20开启空调，采样时长tl为10分钟，采 样周期Λ t为30秒，在此段时间内，有20个采样点，采集到的冷凝器温度数据T和压缩机 频率数据f如下表1所示：
[0026] 表 1
[0027]
【主权项】
1. 一种制冷设备故障检测分析方法，其特征在于，所述方法包括： 在一时间段内按照预设采样周期，采样获取制冷设备的冷凝器温度和压缩机频率，生 成运行数据包并发送至云服务器，所述运行数据包括制冷设备识别号、冷凝器温度数据、压 缩机频率数据； 所述云服务器根据所述冷凝器温度数据、压缩机频率数据计算此时间段内的冷凝器平 均温度和压缩机平均频率； 根据所述冷凝器平均温度、压缩机平均频率判断制冷设备的健康状态，所述制冷设备 的健康状态包括故障状态、亚健康状态和运行状态良好。
2. 如权利要求1所述的制冷设备故障检测分析方法，其特征在于，所述方法还包括下 述步骤： 设置制冷设备的采样时长和采样周期。
3. 如权利要求2所述的制冷设备故障检测分析方法，其特征在于，所述运行数据包还 包括采样时间段字节、采样周期字节、数据包识别位、数据包结束位； 所述运行数据包按顺序分别为数据包识别位、制冷设备识别号、采样时间段字节、采样 周期字节、每个采样点的冷凝器温度数据和压缩机频率数据、数据包结束位。
4. 如权利要求3所述的制冷设备故障检测分析方法，其特征在于，所述方法还包括： 将制冷设备的健康状态发送至客户端并显示。
5. 如权利要求1-4任一项所述的制冷设备故障检测分析方法，其特征在于，所述冷凝 器平均温度为T_，所述压缩机平均频率为f_，
当g (UaJ彡2时，制冷设备处于故障状态； 当1彡g(fave，TaJ〈2时，制冷设备为亚健康状态； 当g (UaJ〈1时，制冷设备运行状态良好。
6. -种制冷设备故障检测分析系统，其特征在于，所述系统包括制冷设备、云服务器， 两者网络连接，其中所述制冷设备包括： 数据采集发送模块，用于在一时间段内按照预设采样周期，采样获取制冷设备的冷凝 器温度和压缩机频率，生成运行数据包并发送至云服务器，所述运行数据包括制冷设备识 别号、冷凝器温度数据、压缩机频率数据； 所述云服务器包括： 数据处理模块，用于根据所述冷凝器温度数据、压缩机频率数据计算此时间段内的冷 凝器平均温度和压缩机平均频率； 数据分析模块，用于根据所述冷凝器平均温度、压缩机平均频率判断制冷设备的健康 状态，所述制冷设备的健康状态包括故障状态、亚健康状态和运行状态良好。
7. 如权利要求6所述的制冷设备故障检测分析系统，其特征在于，所述制冷设备还包 括： 参数设置模块，用于设置制冷设备的采样时长和采样周期。
8. 如权利要求7所述的制冷设备故障检测分析系统，其特征在于，所述数据采集发送 模块发送的运行数据包还包括采样时间段字节、采样周期字节、数据包识别位、数据包结束 位； 所述运行数据包按顺序分别为数据包识别位、制冷设备识别号、采样时间段字节、采样 周期字节、每个采样点的冷凝器温度数据和压缩机频率数据、数据包结束位。
9. 如权利要求7所述的制冷设备故障检测分析系统，其特征在于，所述系统还包括： 客户端，用于接收制冷设备的健康状态并显示。
10. 如权利要求6-9任一项所述的制冷设备故障检测分析系统，其特征在于，所述所述 冷凝器平均温度为T_，所述压缩机平均频率为f_，
当g (UaJ彡2时，制冷设备处于故障状态； 当1彡g(fave，TaJ〈2时，制冷设备为亚健康状态； 当g(UaJ〈1时，制冷设备运行状态良好。
【专利摘要】本发明适用于制冷设备技术领域，提供了一种制冷设备故障检测分析方法及系统，所述方法包括在一时间段内按照预设采样周期，采样获取制冷设备的冷凝器温度和压缩机频率，生成运行数据包并发送至云服务器；所述云服务器根据所述冷凝器温度数据、压缩机频率数据计算此时间段内的冷凝器平均温度和压缩机平均频率；根据所述冷凝器平均温度、压缩机平均频率判断制冷设备的健康状态。本发明通过求得制冷设备在运行一段时间内的冷凝器温度、压缩机运行频率的平均值，实现对冷凝器运行状态的监控，云服务器对运行数据进行分析，得到制冷设备的健康状态，有助于以对制冷设备的潜在故障风险进行分析判断。
【IPC分类】G01M99-00
【公开号】CN104634597
【申请号】CN201410822392
【发明人】朱俊
【申请人】广东美的制冷设备有限公司
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2014年12月23日