一种电气设备的故障原因确定方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及电气技术领域，更具体地说，涉及一种电气设备的故障原因确定方法 和系统。
【背景技术】
[0002] 对于空调机组、热水器等电气设备来说，经过长时间的运行后有可能会因为设备 自身原因或使用原因出现各种故障。当电气设备出现故障后，需要由专业的维修人员进行 现场诊断并确定故障原因，并根据故障原因进一步维修。由于故障原因多种多样，因此确定 故障原因并不是一件容易的事，往往需要经过复杂的检测才能正确确定故障原因，从而使 检修效率较低。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本申请提供一种电气设备的故障原因确定方法和系统，用于当电气设 备出现故障时及时确定故障的发生原因，以使维修人员能够根据故障原因快速地对电气设 备进行维修。
[0004] 为了实现上述目的，现提出的方案如下：
[0005] -种电气设备的故障原因确定方法，包括步骤：
[0006] 通过物联网获取所述电气设备的当前运行参数；
[0007] 将所述当前运行参数与预设的参考数据模型进行对比；
[0008] 当通过将所述当前运行参数与预设的参考数据模型进行对比、在所述当前运行参 数中发现异常数据时，根据预设的故障判断逻辑对所述异常数据进行判断，得到与所述异 常数据相配的故障原因；
[0009] 将所述故障原因发送给维修人员。
[0010] 可选的，所述当前运行参数包括多个实际电气参数；
[0011] 所述异常数据包括单个或多个异常的所述实际电气参数。
[0012] 可选的，所述参考数据模型包括表征所述电气设备处于正常运行状态的多个实际 电气数值范围；
[0013] 可选的，所述实际电气数值范围包括上限值、下限值和默认值；
[0014] 所述默认值处于所述上限值与上述下限值之间。
[0015] 可选的，所述故障判断逻辑通过实际实验结果或运行经验建立。
[0016] -种电气设备的故障原因确定系统，包括：
[0017] 参数获取模块，用于通过物联网获取所述电气设备的当前运行参数；
[0018] 参数比对模块，用于将所述当前运行参数与预设的参考数据模型进行对比；
[0019] 逻辑判断模块，用于当所述参数对比模块通过将所述当前运行参数与所述参考数 据模型经过比对、在所述当前运行参数中发现异常数据时，根据预设的故障判断逻辑对所 述异常数据进行判断，得到与所述异常数据相配的故障原因；
[0020] 信息发送模块，用于将所述故障原因发送给维修人员。
[0021] 可选的，所述当前运行参数包括多个实际电气参数；
[0022] 所述异常数据包括单个或多个异常的所述实际电气参数。
[0023] 可选的，所述参考数据模型包括表征所述电气设备处于正常运行状态的多个实际 电气数值范围；
[0024] 可选的，所述实际电气数值范围包括上限值、下限值和默认值；
[0025] 所述默认值处于所述上限值与上述下限值之间。
[0026] 可选的，还包括：
[0027] 故障判断逻辑建立模块，用于根据实际实验结果或运行经验建立所述故障判断逻 辑。
[0028] 从上述的技术方案可以看出，本申请公开了一种电气设备的故障原因确定方法和 系统，该方法和系统首先通过物联网获取电气设备的当前运行参数，并利用参考数据模型 从中发现异常数据，再根据故障判断逻辑对异常数据进行判断，得到发生故障的故障原因， 最后将故障原因发送给维修人员。维修人员也就无需通过复杂的现场检测就能够获悉电气 设备的故障原因，从而使维修人员能够根据故障原因快速完成对电气设备的维修，提高了 检修的工作效率。
【附图说明】
[0029] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0030] 图1为本申请实施例提供的一种电气设备的故障原因确定方法的步骤流程图；
[0031] 图2为本申请提供的一种故障判断逻辑示意图；
[0032] 图3为本申请另一实施例提供的一种电气设备的故障原因确定系统的结构框图。
【具体实施方式】
[0033] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本申请保护的范围。
[0034] 实施例一
[0035] 图1为本申请实施例提供的一种电气设备的故障原因确定方法的步骤流程图。
[0036] 如图1所示，本实施例提供的故障原因确定方法包括如下步骤：
[0037] SlOl :获取电气设备的当前运行参数。
[0038] 本实施例是通过物联网获取处于正常运行中的电气设备的当前运行参数，这里所 说的电气设备为空调机组，还可以是电视、洗衣机等智能家居设备。
[0039] 例如对于空调机组来说，当前运行参数包括空调机组的风速、室内环境温度、室外 环境温度、出管温度、入管温度等常用的多个实际电气参数。
[0040] S102 :判断当前运行参数中是否包含异常数据。
[0041] 将上述步骤获取的当前运行参数与预设的参考数据模型进行对比，从中找出与该 参考数据模型不相匹配的异常数据，如果没有异常数据则结束本流程，如果有一个或多个 异常数据则执行下一步骤。
[0042] 上面所说的参考数据模型为一个数据表格，见表1所示，该数据表格包括在电气 设备正常运行时采集得到的运行参数，该运行参数包括最大值、最小值和默认值，该最大值 和最小值构成一个数值范围，当电气设备运行时的实际电气参数处于该数值范围内时判定 该实际电气参数为正常数据，如果超出该数值范围则判定为异常数据。
[0043]
[0044] 表 1
[0045] S103 :对异常数据进行判断。
[0046] 在从当前运行参数中发现异常数据后，利用预设的故障判断逻辑对异常数据进行 判断，得到与异常数据相匹配的故障原因。
[0047] 故障判断逻辑根据实际实验结果或者经验进行设定，即根据不同的异常数据的组 合确定与该种组合相对应的故障原因，如图2所示。如果没有相关的逻辑，则自动分析相关 的异常数据的差异，给出最可能引起故障的状态因素。
[0048] S104 :将故障原因发送给维修人员。
[0049] 在得到出现故障的故障原因后，及时通过相应的通信手段将故障原因发送给维修 人员，从而使维修人员不经过复杂的现场检测就能够了解故障原因。
[0050] 从上述技术方案可以看出，本申请提供的了一种电气设备的故障原因确定方法， 该方法首先通过物联网获取电气设备的当前运行参数，并利用参考数据模型从中发现异常 数据，再