技术特征：
1.一种家电系统，其中，具备：诊断部，基于学习完毕模型进行家电设备的故障诊断，所述学习完毕模型学习成为在基于所述家电设备所具有的一个以上的传感器的检测结果的信息被输入时输出与所述家电设备相关的故障诊断的结果。2.根据权利要求1所述的家电系统，其中，还具备：累积所述信息的信息累积部，所述学习完毕模型学习成为在持续一定期间而累积的所述信息被输入时输出所述故障诊断的结果，所述诊断部基于由所述信息累积部持续所述一定期间而累积的所述信息进行所述故障诊断。3.根据权利要求2所述的家电系统，其中，所述学习完毕模型使用持续所述一定期间而累积的所述信息进行学习，所述一定期间是从家电设备实际产生了不良状况的时间点向过去追溯了规定期间的时间点以前的一定期间，所述诊断部基于持续最近的所述一定期间而累积的所述信息进行所述故障诊断。4.根据权利要求2或者权利要求3所述的家电系统，其中，所述一个以上的传感器包含第一传感器和第二传感器，所述家电设备具有异常判定部，所述异常判定部基于所述第一传感器的检测结果和阈值对所述家电设备所含的第一部件的异常进行判定，所述诊断部使用持续所述一定期间而累积的基于所述第一传感器以及所述第二传感器的检测结果的所述信息进行所述第一部件的故障诊断。5.根据权利要求2至权利要求4中任一项所述的家电系统，其中，所述学习完毕模型将对于多个家电设备分别持续所述一定期间而累积的所述信息与所述多个家电设备中分别实际产生的不良状况的内容的组合作为教师数据来进行学习。6.根据权利要求5所述的家电系统，其中，所述不良状况的内容包含基于实际进行的修理内容而确定的内容。7.根据权利要求1至权利要求6中任一项所述的家电系统，其中，还具备：更新所述学习完毕模型的更新部。8.根据权利要求7所述的家电系统，其中，还具备：学习部，基于新取得的与家电设备的不良状况相关的信息使所述学习完毕模型进行追加学习，所述更新部利用由所述学习部进行了追加学习后得到的所述学习完毕模型对所述诊断部使用的所述学习完毕模型进行更新。9.根据权利要求8所述的家电系统，其中，具备：故障诊断单元，包含累积所述信息的第一信息累积部和所述诊断部；学习单元，包含累积所述信息的第二信息累积部和所述学习部；以及中介部，将从所述家电设备接收的数据分配给所述故障诊断单元与所述学习单元中的一方或者双方。10.根据权利要求1至权利要求9中任一项所述的家电系统，其中，
关于同一种类的家电设备，按每个基于机型、基本形式、或者构成部件分类而成的组来生成所述学习完毕模型。11.根据权利要求1至权利要求10中任一项所述的家电系统，其中，关于同一种类的家电设备，所述学习完毕模型包含第一学习完毕模型和第二学习完毕模型，按每个基于第一基准分类而成的大组来生成所述第一学习完毕模型，按每个基于与所述第一基准不同的第二基准将所述大组细分化而成的小组来生成所述第二学习完毕模型，所述诊断部进行使用了所述第一学习完毕模型的第一故障诊断和使用了所述第二学习完毕模型的第二故障诊断。12.根据权利要求1至权利要求11中任一项所述的家电系统，其中，还具备：通知部，通过所述家电设备或者终端装置输出通知，所述通知让用户确认是否在所述家电设备中实际产生了与所述诊断部的所述故障诊断的结果对应的症状。
技术总结
本发明的课题在与提供一种能够进行更适当的故障诊断的家电系统。实施方式的家电系统具有诊断部。所述诊断部基于学习完毕模型进行家电设备的故障诊断，所述学习完毕模型学习成为在基于家电设备具有的一个以上的传感器的检测结果的信息输入时输出与所述家电设备相关的故障诊断的结果。关的故障诊断的结果。关的故障诊断的结果。
技术研发人员：泷川正史 丸谷裕树 中川达也 金山将也
受保护的技术使用者：东芝生活电器株式会社
技术研发日：2021.02.26
技术公布日：2021/11/8