CN104112329A - 空调器及其智能火灾预警***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于空调器领域，尤其涉及一种空调器及其智能火灾预警***和方法。根据本发明提供的空调器及其智能火灾预警***和方法，通过同一个红外温度传感器，既用于房间温度控制，也用于火灾预警。具体而言，由红外温度传感器和转动装置构成的转动扫描装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据；将接收到的温度数据与预设的温度-时间关系进行综合的比较判别；当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，则通过互联网进行火灾报警处理。通过本发明提供的空调器及其智能火灾预警***和方法，可以在火灾之前提醒用户消灭火灾隐患，进一步保证用户的生命和财产安全。

Description

空调器及其智能火灾预警***和方法

技术领域

本发明属于空调器领域，尤其涉及一种空调器及其智能火灾预警***和方法。

背景技术

随着科技的进步，红外温度传感器在空调器中的应用也越来越广泛。但是，由于红外温度传感器本身测温范围偏低的原因，红外温度传感器往往都是用于测量使用环境内人体或者宠物的温度，而忽略了红外温度传感器在火灾预警方面的应用。

现在的防火报警器一般是依靠烟雾检测、气体检测或者空气温度检测等手段，这一类报警都是起火后的报警，等到获悉火灾报警的时候，都是已经起火并出现损失了。事实上，救火不如防火，应防火于未燃，在火灾发生之前就进行报警处理，提醒用户在发现火灾之前就把火灾隐患消灭掉，是最好的处理方式和方法。

发明内容

一方面，本发明的目的首先在于提供一种空调器的智能火灾预警***，旨在解决现有空调器不具备火灾预警提醒的技术问题。

为了实现上述目的，本发明提供的空调器的智能火灾预警***包括：

红外温度传感器，用于对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描、并反馈所获取的温度数据；

转动装置，用于承载所述红外温度传感器，与所述红外温度传感器组成转动扫描装置、共同设置于所述空调器的风门上，在预设条件下进行转动；

微处理器MCU，接收所述红外温度传感器反馈的温度数据，与预设的温度-时间关系进行比较判别；当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

另一方面，本发明的第二目的在于提供一种基于上述空调器智能火灾预警***的火灾预警控制方法，所述方法包括以下步骤：

控制红外温度传感器随转动装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据；

接收所述红外温度传感器反馈的温度数据后，与预设的温度-时间关系进行比较判别；

当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网进行火灾报警处理。

最后，本发明的第三目的在于提供一种空调器，该种空调器包括了上述的智能火灾预警***，能够利用上述的火灾预警控制方法，对用户进行火灾预警。

根据本发明提供的空调器及其智能火灾预警***和方法，空调器上要带有一个红外温度传感器，通过同一个红外温度传感器，既可以用于房间温度控制，也可以用于火灾预警。具体而言，由红外温度传感器和转动装置构成的转动扫描装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据；将接收到的温度数据与预设的温度-时间关系进行综合的比较判别；当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，则通过互联网进行火灾报警处理。通过本发明提供的空调器及其智能火灾预警***和方法，可以在火灾之前提醒用户消灭火灾隐患，进一步保证用户的生命和财产安全。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的空调器的智能火灾预警***的结构框图；

图2是微处理器MCU的结构示意图；

图3是本发明第二实施例提供的火灾预警控制方法的实现流程图；

图4是图3中所示的步骤S1的具体流程图；

图5是根据第二实施例提供的扫描分区示意图。

具体实施方式

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。

实施例一：

本发明首先提供一种空调器的智能火灾预警***。如图1所示，图1是本发明第一实施例提供的空调器的智能火灾预警***的结构框图；为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，如图所示：

一种空调器的智能火灾预警***，包括：红外温度传感器10、转动装置20和微处理器MCU30。其中，红外温度传感器10设置于转动装置20上，与转动装置20共同组成一个转动扫描装置，转动装置20可以在预设条件下进行来回的转动；红外温度传感器10随着转动装置20对空调器所在房间内的物体表面进行来回的温度扫描、并向微处理器MCU30反馈所获取的温度数据；一般说来，所述转动扫描装置设置于空调器的风门上。微处理器MCU30接收红外温度传感器10反馈的温度数据后，与预设的温度-时间关系进行比较判别；当检测到温度数据满足预设的异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

作为一优选实施方式，微处理器MCU30的结构可以如图2所示。参见图2，所述微处理器MCU30包括：

数据获取模块31，用于接收所述红外温度传感器10反馈的温度数据；

比较判别模块32，用于将所述温度数据与预设的温度-时间关系进行比较判别；

提示预警模块33，当比较判别模块32检测到所述温度数据满足预设的异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

在具体实现时，要求红外温度传感器10的最高测量温度要大于100摄氏度。空调器的智能火灾预警***的火灾预警功能可以通过遥控器选择开启与关闭，以期通过同一个红外温度传感器10，既可以实现房间温度控制，也可以用于实现火灾预警。

实施例二：

图3是本发明第二实施例提供的火灾预警控制方法的实现流程图；为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，如图所示：

步骤S1，控制红外温度传感器随转动装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据。

在开启了智能火灾预警***的火灾预警功能后，控制红外温度传感器随转动装置按照预设的时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行来回的温度扫描，并向微处理器MCU反馈所获取的温度数据。需要说明的是，该空调器的智能火灾预警***功能应该避免在有高温物体存在的房间内使用，例如厨房、吸烟区等经常有明火的地方。如果在冬天，在开启了红外电暖炉的房间内也应该避免开启该火灾预警功能。因为这些房间内存在的高温家电或者着火厨具，单独依靠红外温度传感器10是无法区分火灾隐患还是正常使用。

进一步地，如图4所示，步骤S1包括：

步骤S11，确定转动装置的最大转动范围，按照转动角度将所述最大转动范围均分为多个扫描区域。

在具体实现时，转动装置的最大转动范围即为红外温度传感器的最大扫描范围，先按照转动角度将所述最大转动范围均分为若干个扫描区域。下面以一个具体实例来解释说明。假设某一转动装置的扫描范围为与空调器成[30°，150°]的范围，红外温度传感器和转动装置组合而成的转动扫描装置A，将房间分为40个扫描区域，对应每个区域的扫描角度为3°，如图5所示。

步骤S12，控制红外温度传感器随转动装置每隔预设时间t1启动一次，依次对所述多个扫描区域内的物体表面分别进行温度扫描。

在划分好扫描区域之后，控制红外温度传感器随转动装置每隔预设时间t1启动一次，依次对所述多个扫描区域内的物体表面分别进行温度扫描。在具体实现时，预设时间t1可以为大于10秒且小于300秒的任一时间，可以根据空调器的使用环境进行调整。继续以图5所示的扫描分区示意图为例，假设预设时间t1为30秒，则控制红外温度传感器随转动装置每30秒启动一次，对各个扫描区域依次对进行一次扫描，即是使得安装在转动装置上的红外温度传感器顺次扫描房间内40个扫描区域内物体表面的温度。

步骤S13，控制所述红外温度传感器顺次反馈在所述多个扫描区域内分别获取的温度数据。

在此步骤S13中，红外温度传感器在预设时间t1内对多个（上例中为40个）扫描区域内的物体表面分别进行温度扫描后，按照先后顺序向微处理器MCU反馈所获取的每个扫描区域内的温度数据：以40个扫描区域而言，红外温度传感器要顺次反馈40个温度数据。

步骤S2，接收所述红外温度传感器反馈的温度数据后，与预设的温度-时间关系进行比较判别。

红外温度传感器顺次反馈了各个扫描区域内的温度数据后，微处理器MCU将接收到的温度数据与预设的温度-时间关系进行比较判别。在此步骤中，预设的温度-时间关系分别两类，一种是正常情况，另一种是异常条件。一般而言，为了设置正常和异常的温度-时间关系，还需要预设几个常用参数的大小，比如房间内经常可以检测到的温度的最大值T1、火灾隐患临界温度值Tm、连续异常次数临界值N、异常持续时间临界值TIME1、累计异常次数临界值M和异常累计时间临界值TIME2等。

具体而言，T1是房间内经常可能检测到的温度的最大值。由于室内通常会有开水等高温液体，开水温度理想状态下为100℃，考虑大气气压对沸点的影响（气压越大，沸点越高；反之，气压越低，沸点越低。我国的青藏高原，平均海拔4000米以上，被称为“世界屋脊”。在这里，水的沸点常年都达不到100℃，大部分地区水的沸点为84℃～87℃）及测量误差，所以预设的T1取值最好在95℃-105℃之间。

Tm是预设的火灾隐患临界温度值。温度值高于Tm，说明可能有火灾隐患，并且结合时间参数可以判断是否确实存在火灾隐患。预设的火灾隐患临界温度值Tm必须是空调红外温度传感器可以测量的温度值，并且低于一般可燃物质燃点的温度值，一般可以设置为大于120℃且小于200℃的任一温度值。例如某一红外温度传感器的最大测量温度值是150℃，而在一般家庭中，纸是最容易着火的东西，而纸的燃点也已高达183℃，故在此情况下，Tm可以预先设为150℃。

连续异常次数临界值N和累计异常次数临界值M分别为在第一预设时间段T11内、微处理器MCU接收到的温度数据大于或者等于预设的火灾隐患临界温度值Tm的次数的临界值。即只要在第一预设时间段T11内、某一个扫描区域内获取的温度数据有连续N次以上或者累计M次以上大于或者等于预设的火灾隐患临界温度值Tm，即为异常条件。

TIME1和TIME2分别为设定的异常持续时间临界值和异常累计时间临界值，即某一扫描区域内所获取的温度数据在第二预设时间段T12内，大于或等于预设的火灾隐患临界温度值Tm的持续时间达到TIME1或者累计时间达到TIME2，即为异常条件，可以进行火灾报警处理。同样的，根据空调器使用环境的不同，可以将异常持续时间临界值TIME1设为大于3分钟且小于60分钟的任一时间、而异常累计时间临界值TIME2则可以为大于3分钟且小于120分钟的任一时间。两个时间临界值可以相同也可以不相同。在此并不做任何限制。

步骤S3，当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网进行火灾报警处理。

当微处理器MCU将接收到的温度数据与预设的温度-时间关系进行比较后，如果判断满足异常条件，即前面所说的在第一预设时间段T11内、某一个扫描区域内获取的温度数据有连续N次以上或者累计M次以上大于或者等于预设的火灾隐患临界温度值Tm，或者在第二预设时间段T12内、某一个扫描区域内所获取的温度数据大于或等于预设的火灾隐患临界温度值Tm的持续时间达到TIME1或者累计时间达到TIME2，即视为满足了异常条件，可以进行火灾报警处理。

换言之，若微处理器MCU接收到的所有温度数据都是小于火灾隐患临界温度值Tm、甚至都小于T1，则说明房间内的物体温度都是正常的，环境也就是安全的。即便有大于或者等于预设的火灾隐患临界温度值Tm的温度数据，只要不满足上述持续或累计次数、时间的异常条件，就还是认为物体或者环境都是安全的。

下面以一个具体的异常条件判定规则对上述控制方法进行举例说明。预先设定：在与空调器成[30°，150°]的范围内均分为40个扫描区域，对应每个区域的扫描角度为3°，预设时间t1为30秒、T1为105℃、火灾隐患临界温度值Tm为150℃，并且：

当某个扫描区域内的温度数据连续20次（即N=20）以上或者持续10分钟（即TIME1=10分钟）以上不小于Tm（Tm为150℃），即满足异常条件，需要启动报警；或者

某个扫描区域内的温度数据在15分钟内不小于Tm（Tm为150℃）达到累计24次（即M=24）以上或者累计12分钟以上（即TIME2=12分钟），即满足异常条件，需要启动报警。

示例一：在60°角度所在的扫描区域内，连续30次的温度扫描结果如下：

表一

次数	温度值℃	次数	温度值℃	次数	温度值℃
						1	130	11	150	21	145
2	135	12	150	22	140
						3	140	13	150	23	135

4	145	14	150	24	130
						5	150	15	150	25	125
6	150	16	150	26	120
						7	150	17	150	27	115
8	150	18	150	28	110
						9	150	19	150	29	105
10	150	20	150	30	100

从上表一可以看出，虽然第5次到第20次连续有16次都是150℃，计算出来的持续时间TIME1为8分钟，累计时间TIME2也为8分钟，但是并没有满足任何一个报警条件，所以没有报警。并且在第29次后，获取的温度数据为105℃，此时，进入安全状态。

示例二：在120°角度所在的扫描区域内，连续30次的温度扫描结果如下：

表二

次数	温度值℃	次数	温度值℃	次数	温度值℃
						1	100	11	150	21	150
2	105	12	150	22	150
						3	110	13	150	23	150
4	115	14	150	24	150
						5	120	15	150	25	150
6	125	16	150	26	150
						7	130	17	150	27	150
8	135	18	150	28	150
						9	140	19	150	29	150
10	145	20	150	30	150

从上表二可以看出，第11次到第30次连续20次都是150℃，计算出来的持续时间TIME1为10分钟，累计时间TIME2也为10分钟。不论预设异常条件是以异常次数还是以异常时间为判定规则，都已满足异常条件，判断转动扫描装置120°角度存在火灾隐患，微处理器MCU通过互联网给用户报警。

示例三：在100°角度所在的扫描区域内，连续30次的温度扫描结果如下：

表三

次数	温度值℃	次数	温度值℃	次数	温度值℃
						1	130	11	150	21	140
2	140	12	150	22	150
						3	150	13	150	23	150
4	150	14	150	24	150
						5	150	15	140	25	150
6	150	16	150	26	150
						7	150	17	150	27	145
8	150	18	150	28	150
						9	150	19	150	29	150
10	140	20	150	30	150

从上表三可以看出，不存在连续20次都是150℃的测量时间段。但是30次测量中，累计有24次测量温度达到150℃，计算出来的持续TIME1为1.5分钟，累计时间TIME2为12分钟。不论预设异常条件是以累计次数还是以累计时间为判定规则，都已满足异常条件，判断转动扫描装置100°角度存在火灾隐患，微处理器MCU通过互联网给用户报警。

实施例三：

本发明第三实施例提供一种空调器，所述空调器包括了上述的智能火灾预警***，其具体结构在此就不再赘述。该种空调器可以利用上述的火灾预警控制方法，对用户进行火灾预警。

综上所述，根据本发明提供的空调器及其智能火灾预警***和方法，空调器上要带有一个红外温度传感器，通过同一个红外温度传感器，既可以用于房间温度控制，也可以用于火灾预警。具体而言，由红外温度传感器和转动装置构成的转动扫描装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据；将接收到的温度数据与预设的温度-时间关系进行综合的比较判别；当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，则通过互联网进行火灾报警处理。通过本发明提供的空调器及其智能火灾预警***和方法，可以在火灾之前提醒用户消灭火灾隐患，进一步保证用户的生命和财产安全。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了较详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改、或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种空调器的智能火灾预警***，其特征在于，所述***包括：

红外温度传感器，用于对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描、并反馈所获取的温度数据；

转动装置，用于承载所述红外温度传感器，与所述红外温度传感器组成转动扫描装置、共同设置于所述空调器的风门上，在预设条件下进行转动；

微处理器MCU，接收所述红外温度传感器反馈的温度数据，与预设的温度-时间关系进行比较判别；当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

2.如权利要求1所述的空调器的智能火灾预警***，其特征在于，所述微处理器MCU包括：

数据获取模块，用于接收所述红外温度传感器反馈的温度数据；

比较判别模块，用于将所述温度数据与预设的温度-时间关系进行比较判别；

提示预警模块，当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

3.一种空调器，其特征在于，所述空调器包括一智能火灾预警***，所述***包括：

红外温度传感器，用于对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描、并反馈所获取的温度数据；

转动装置，用于承载所述红外温度传感器，与所述红外温度传感器组成转动扫描装置、共同设置于所述空调器的风门上，在预设条件下进行转动；

微处理器MCU，接收所述红外温度传感器反馈的温度数据，与预设的温度-时间关系进行比较判别；当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

4.如权利要求3所述的空调器，其特征在于，所述微处理器MCU包括：

数据获取模块，用于接收所述红外温度传感器反馈的温度数据；

比较判别模块，用于将所述温度数据与预设的温度-时间关系进行比较判别；

提示预警模块，当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网对用户进行火灾报警处理。

5.一种根据权利要求1或2所述的空调器智能火灾预警***的火灾预警控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

控制红外温度传感器随转动装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据；

接收所述红外温度传感器反馈的温度数据后，与预设的温度-时间关系进行比较判别；

当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网进行火灾报警处理。

6.如权利要求5所述的火灾预警方法，其特征在于，所述控制红外温度传感器随转动装置按照预设时间-角度条件转动，对空调器所在房间内的物体表面进行温度扫描，并反馈所获取的温度数据的步骤具体为：

确定转动装置的最大转动范围，按照转动角度将所述最大转动范围均分为多个扫描区域；

控制红外温度传感器随转动装置每隔预设时间t1启动一次，依次对所述多个扫描区域内的物体表面分别进行温度扫描；

控制所述红外温度传感器顺次反馈在所述多个扫描区域内分别获取的温度数据。

7.如权利要求6所述的火灾预警方法，其特征在于，在所述当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网进行火灾报警处理的步骤中，所述预设异常条件具体为：

某一扫描区域内所获取的温度数据连续N次以上大于或等于预设火灾隐患临界温度值Tm，其中N为设定的连续异常次数临界值；或者

某一扫描区域内所获取的温度数据在第一预设时间段T11内累计M次以上大于或等于预设火灾隐患临界温度值Tm，其中M为设定的累计异常次数临界值。

8.如权利要求6所述的火灾预警方法，其特征在于，在所述当检测到所述温度数据满足预设异常条件时，通过互联网进行火灾报警处理的步骤中，所述预设异常条件具体为：

某一扫描区域内所获取的温度数据大于或等于预设火灾隐患临界温度值Tm的持续时间达到预设的异常持续时间临界值TIME1，且所述异常持续时间临界值TIME1为大于3分钟且小于60分钟的任一时间；或者

某一扫描区域内所获取的温度数据在第二预设时间段T12内大于或等于预设火灾隐患临界温度值Tm的累计时间达到预设的异常累计时间临界值TIME2，且所述异常累计时间临界值TIME2为大于3分钟且小于120分钟的任一时间。

9.如权利要求6-8任一项所述的火灾预警方法，其特征在于，所述预设时间t1为大于10秒且小于300秒的任一时间。

10.如权利要求6-8任一项所述的火灾预警方法，其特征在于，所述火灾隐患临界温度值Tm为大于120℃且小于200℃的任一温度值。