CN107918072A - 空调器的故障检测方法、装置和空调器 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种空调器的故障检测方法、装置和空调器。其中,方法包括:采集空调器的实时工作电流和实时工作电压;根据所述实时工作电流和实时工作电压计算所述空调器的实时功率;确定所述空调器的预设功率阈值范围,若所述实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。空调器不依赖外部检测装置,可实时计算检测空调器的实时功率,并进一步根据实时功率判断空调器是否发生故障,判断发生故障时产生故障信号,及时提醒用户及厂家对故障空调器进行检查。
Description
技术领域
本发明实施例涉及空调技术领域,尤其涉及一种空调器的故障检测方法、装置和空调器。
背景技术
随着空调器的普及,空调器的总体耗电量也越来越大,因此,在空调能耗方面具有非常大的节能潜力。
现阶段全国空调能耗计量工作推进缓慢,通常都需要额外的检测工具才能对空调器的耗电量计量,增加了设备成本,并且检测工具也不适合普通用户操作,这给空调能耗计量工作的推进带来极大不便。虽然已经有相关现有技术可以对单台空调器进行电量检测,但不能与其它空调器进行宏观的横向对比,不利于国家对空调节能工作的推进,并且现有技术不能在电量检测的基础上进一步检测空调器是否存在故障。
发明内容
为解决相关技术问题,本发明实施例提供一种空调器的故障检测方法、装置和空调器,实现自动监测空调器的实时功率,并一步基于实时功率检测空调器的故障情况。
为实现上述目的,本发明实施例采用如下技术方案:
第一方面,本发明实施例提供了一种空调器的故障检测方法,包括:
采集空调器的实时工作电流和实时工作电压;
根据所述实时工作电流和实时工作电压计算所述空调器的实时功率;
确定所述空调器的预设功率阈值范围,若所述实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
第二方面,本发明实施例提供了一种空调器的故障检测装置,包括:
采集模块,用于采集空调器的实时工作电流和实时工作电压;
功率计算模块,用于根据所述实时工作电流和实时工作电压计算所述空调器的实时功率;
故障检测模块,用于确定所述空调器的预设功率阈值范围,若所述实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
第三方面,本发明实施例提供了一种空调器,所述空调器包括第二方面所述的故障检测装置。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果:
本发明实施例提供的空调器故障检测方法,空调器的处理器采集空调器的实时工作电流和实时工作电压,计算空调器的实时功率,将实时功率和预设功率阈值范围进行比对,若实时功率超出预设功率阈值范围,则判断空调器发生故障,产生故障报警信号。本技术方案中,空调器不依赖外部检测装置,可实时计算检测空调器的实时功率,并进一步根据实时功率判断空调器是否发生故障,判断发生故障时产生故障信号,及时提醒用户及厂家对故障空调器进行检查。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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,还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种空调器的故障检测方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的另一种空调器的故障检测方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种电流采样电路的电路结构示意图;
图4是本发明实施例提供的一种电压采样电路的电路结构示意图;
图5是本发明实施例提供的一种空调器的处理器的结构示意图;
图6是本发明实施例提供的一种存储单元的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的另一种空调器的故障检测方法的流程示意图;
图8是本发明实施例提供的一种空调器在制冷运行模式下运行频率的曲线示意图;
图9是本发明实施例提供的一种空调器在制热运行模式下运行频率的曲线示意图;
图10是本发明实施例提供的一种空调器的运行功率和运行频率的曲线示意图;
图11是本发明实施例提供的一种空调器的故障检测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚,下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域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,都属于本发明保护的范围。
请参考图1,本实施例提供的空调器的故障检测方法,适用于空调器的处理器自动检测故障的场景,该方法可以由空调器的处理器来执行,具体可以由配置于处理器中的软件和/或硬件来执行。
如图1所示,本实施例提供的技术方案具体如下:
S110、采集空调器的实时工作电流和实时工作电压。
示例性的,处理器采集的实时工作电流和实时工作电压,分别为空调器的电源线端的电流和电压,记实时工作电流为I,记实时工作电压为U。
S120、根据实时工作电流和实时工作电压计算空调器的实时功率。
示例性的,处理器基于采集到的实时工作电流I和实时工作电压U,计算空调器的实时功率为P=U*I。
S130、确定空调器的预设功率阈值范围,若实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
示例性的,空调器在出厂时,预先设置了空调器正常工作时的功率阈值范围。当处理器实时检测计算出的实时功率P不超出该预设功率阈值范围时,则处理器判断空调器处于正常工作状态,当处理器实时检测计算出的实时功率P超出该预设功率阈值范围时,则处理器判断空调器处于故障状态,产生故障报警信号,以提醒用户或厂家及时进行检查。
综上,在本实施例的技术方案中,空调器不依赖外部检测装置,可实时计算检测空调器的实时功率,并进一步根据实时功率判断空调器是否发生故障,判断发生故障时产生故障信号,及时提醒用户及厂家对故障空调器进行检查。
请参考图2,在上述实施例的基础上,可选的,所述采集空调器的实时工作电流和实时工作电压,包括:
通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流;
通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压。
进一步优选的,所述通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流,包括:
实时采集电流采样电路的第一输出电压;
根据第一输出电压计算空调器的实时工作电流。
进一步优选的,所述通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压,包括:
实时采集电压采样电路的第二输出电压;
根据第二输出电压计算空调器的实时工作电压。
可选的,所述方法还包括:
将实时功率信息存储到存储单元;
将实时功率信息传输给显示单元进行展示;和/或将实时功率信息上传给云端。
由此,处理器通过程序计算,将电流采样电路的第一输出电压转化成空调器的实时工作电流,将电压采样电路的第二输出电压转化成空调器的实时工作电压,从而获得空调器的实时功率。
如图2所示,本实施例提供的技术方案,可以包括如下内容:
S211、通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流。
优选的,S211具体包括:
实时采集电流采样电路的第一输出电压;
根据第一输出电压计算空调器的实时工作电流。
在一个实施例中,空调器的电源线端的PCB板上,设置有如图3所示的电流采样电路,电流采样电路的输出端连接图5所示的处理器(MCU1)的引脚5。
在该电流采样电路中,电阻R10的一端接入参考电压V_REF;豪欧电阻R7的两端接入到电源线端,采集豪欧电阻R7两端的电压分别为V_I1和V_I2,经三极管的放大后输出端输出第一输出电压V_CURRENT,处理器实时采集到该第一输出电压V_CURRENT,其中,豪欧电阻R7的阻值为5~6毫欧;通过豪欧电阻R7的电流大小即为要采集的实时工作电流I,电流从V_I2一侧流向V_I1一侧;R11//R8=R9//R10,即R8和R11的并联电阻,等于R9和R10的并联电阻。由3所示电路可知,存在如下关系式:
V_CURRENT=(V_I1-V_I2)*R11/R8+V_REF
处理器根据该关系式,当V_CURRENT、V_REF、R8和R11的值确定时,可通过程序计算出毫欧电阻R7的电压值(V_I1-V_I2),则根据该电压值及R7的阻值,可进一步计算出通过R7的电流I,即获得空调器的实时工作电流I。
S212、通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压。
优选的,S212具体包括:
实时采集电压采样电路的第二输出电压;
根据第二输出电压计算空调器的实时工作电压。
在一个实施例中,空调器的电源线端的PCB板上,设置有如图4所示的电压采集电路,电压采集电路的输出端连接图5所示处理器(MCU1)的引脚6。
在该电压采集电路中,电源线端的电压V_IN经电阻R1、R2、R3、R4和R5等分压后,输出端输出一个较小的第二输出电压VOLTAGE,处理器实时采集到该第二输出电压VOLTAGE,其中,V_IN即为空调器的实时工作电压U。由图4所示电路可知,存在如下关系式:
VOLTAGE=(R4//R5)/(R1+R2+R3+R4//R5)*V_IN
处理器根据该关系式,当VOLTAGE、R1、R2、R3、R4和R5的值确定时,可通过程序计算出电源线端的电压V_IN,即获得空调器的实时工作电压U。
S220、根据实时工作电流和实时工作电压计算空调器的实时功率。
S230、确定空调器的预设功率阈值范围,若实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
S240、将实时功率信息存储到存储单元。
在一个实施例中,存储单元如图6所示,可以是型号为IC 24C16的存储卡,该存储卡与图5所示处理器的引脚3和引脚4相连。处理器计算出空调器的实时功率后,可选择每隔时间段存储该实时功率信息,或不间断地存储该实时功率信息。
S250、将实时功率信息传输给显示单元进行展示;和/或将实时功率信息上传给云端。
示例性的,显示单元为空调器的显示屏,该显示屏与图5所示处理器的引脚12相连,用户可以通过空调遥控器上的特定组合按键,控制显示屏展示空调器的实时功率。在其他实施例中,显示单元也可以是空调遥控器的显示屏,或能与空调器通讯的手机APP等,此时,显示单元是与图5所示处理器的引脚9和引脚10通讯向量。
处理器将实时功率信息上传到云端,云端的服务器可以利用大数据算法、人工智能算法等,对众多空调器的实时功率进行数据分析处理,实现从单体空调器到大区域空调器进行功率调节。
在一个实施例中,处理器可以将时功率信息传输给显示单元进行展示,或将实时功率信息上传给云端,或者将时功率信息一并传输给显示单元和云端。
综上,本实施例提供的技术方案,处理器通过程序计算,将电流采样电路的第一输出电压转化成空调器的实时工作电流,将电压采样电路的第二输出电压转化成空调器的实时工作电压,从而获得空调器的实时功率,根据实时功率对空调器进行故障检测,并通过显示单元展示实时功率信息,将实时功率信息上传至云端分析处理。
请参考图7,在上述实施例的基础上,可选的,所述确定空调器的预设功率阈值范围,包括:
根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率;
根据预设功率计算空调器的预设功率阈值范围。
进一步优选的,所述根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率,包括:
根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定空调器的预设运行频率;
根据预设运行频率,确定相应的预设功率。
进一步优选的,在所述产生故障报警信号之后,还包括:
通过输入单元接收到功率调整指令,调整空调器的运行频率以调整实时功率。
由此,处理器根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定空调器能正常工作的运行频率及相应的预设功率阈值范围。
请参考图7,本实施例的技术方案,包括如下内容:
S710、采集空调器的实时工作电流和实时工作电压。
S720、根据实时工作电流和实时工作电压计算空调器的实时功率。
S731、根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率。
示例性的,空调器在出厂时,已经预先设置了空调器在不同工作模式和不同工作环境温度下的运行频率,还预先设置空调器在不同运行频率下相应的运行功率,即预设功率,记为W预设。其中,工作模式包括但不限于制冷运行模式和制热运行模式;制冷运行模式又可以包括超低温制冷运行模式、低温制冷运行模式、过渡季节制冷运行模式、制冷季节运行模式、高温制冷运行模式和超高温制冷运行模式等;制热运行模式又可以包括超低温制热运行模式、低温制热运行模式、制热季节运行模式、过渡季节制热运行模式、高温制热运行模式等。
在一个实施例中,空调器在制冷运行模式下运行频率的曲线如图8所示,空调器在制热运行模式下运行频率的曲线如图9所示,空调器的运行功率和运行频率的曲线如图10所示。空调器根据用户的模式设定确定当前的工作模式,并通过传感器确定工作环境温度,根据工作模式和工作环境温度,自动调节自身的运行频率,从而实现将实时功率调整为相应的预设功率,既保证用户使用空调器时的舒适性,又保证空调器运行的可靠性。例如,空调器在制冷运行模式下时,检测到工作环境温度为35℃,参考图8和图10,则空调器的运行频率将会在落在80Hz,相应的预设功率W预设为1.7KW,既保证了可以为用户提供足够的制冷量,又不会因为运行频率过高导致空调***压力过高,引起空调器运行故障,保证了空调器运行的可靠性。
S732、根据预设功率计算空调器的预设功率阈值范围。
在一个实施例中,预设功率阈值范围为[W预设*K1,W预设*K2],其中0<K1<1,1<K1<2,优选K1=0.9,K2=1.1。例如,当预设功率W预设为1.7KW时,相应的预设功率阈值范围为[1.53KW,1.87KW]。
S733、若实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
在一个实施例中,当预设功率阈值范围为[1.53KW,1.87KW]时,若空调器的实时功率超出[1.53KW,1.87KW],则处理器确定空调器处于故障状态,产生故障报警信号;若空调器的实时功率未超出[1.53KW,1.87KW],则处理器确定空调器处于正常工作状态。
S740、通过输入单元接收到功率调整指令,调整空调器的运行频率以调整实时功率。
示例性的,输入单元包括但不限于空调器的遥控器、与空调器通讯相连的手机APP等。用户可以通过遥控器可以手动设置空调器的实时功率;空调器还可以通过手机APP接入电网,当电网的实时负荷过高时,电网可通过手机APP向空调器的处理器发送功率调整指令,处理器通过适当下调空调器的运行频率,实现适当降低空调器的实时功率,从而降低电网的实时负荷压力。
综上,在本实施例的技术方案中,空调器在出厂时,预先设置了空调器在不同工作模式和不同工作环境温度下的运行频率,还预先设置了空调器在不同运行频率下相应的运行功率,当空调器运行时,处理器根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定空调器能正常工作的运行频率及相应的预设功率阈值范围,通过将空调器的实时功率与预设功率阈值范围进行比对,来判断空调器是否发生故障,判断发生故障时产生故障信号,及时提醒用户及厂家对故障空调器进行检查。
请参考图11,本实施例提供的一种空调器的故障检测装置,与上述空调器的故障检测方法属于同一发明构思,在装置的实施例中未详尽描述的细节内容,请参考上述空调器的故障检测方法的实施例。
如图11所示,本实施例提供的空调器的故障检测装置110,可以包括如下内容:
采集模块111,用于采集空调器的实时工作电流和实时工作电压。
功率计算模块112,用于根据实时工作电流和实时工作电压计算空调器的实时功率。
故障检测模块113,用于确定空调器的预设功率阈值范围,若实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
综上,在本实施例的技术方案中,空调器不依赖外部检测装置,可实时计算检测空调器的实时功率,并进一步根据实时功率判断空调器是否发生故障,判断发生故障时产生故障信号,及时提醒用户及厂家对故障空调器进行检查。
在上述技术方案的基础上,所述采集模块111,具体用于:
通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流;
通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压。
在上述技术方案的基础上,所述通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流,包括:
实时采集电流采样电路的第一输出电压;
根据第一输出电压计算空调器的实时工作电流。
在上述技术方案的基础上,所述通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压,包括:
实时采集电压采样电路的第二输出电压;
根据第二输出电压计算空调器的实时工作电压。
在上述技术方案的基础上,所述确定所述空调器的预设功率阈值范围,包括:
根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率;
根据预设功率计算空调器的预设功率阈值范围。
在上述技术方案的基础上,所述根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率,包括:
根据空调器的工作模式和工作环境温度,确定空调器的预设运行频率;
根据预设运行频率,确定相应的预设功率。
在上述技术方案的基础上,所述故障检测装置110还可以包括:
功率调整模块114,用于通过输入单元接收到功率调整指令,调整空调器的运行频率以调整实时功率。
在上述技术方案的基础上,所述故障检测装置110还可以包括:
存储模块115,用于将实时功率信息存储到存储单元;
展示模块116,用于将实时功率信息传输给显示单元进行展示;和/或
上传模块117,用于将实时功率信息上传给云端。
为了实现上述各实施例,本发明实施例还提出了一种空调器。该空调器包括本发明实施例所提供的故障检测装置110。
本实施例的空调器,不依赖外部检测装置,可实时计算检测空调器的实时功率,并进一步根据实时功率判断空调器是否发生故障,判断发生故障时产生故障信号,及时提醒用户及厂家对故障空调器进行检查。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种空调器的故障检测方法,其特征在于,包括:
采集空调器的实时工作电流和实时工作电压;
根据所述实时工作电流和实时工作电压计算所述空调器的实时功率;
确定所述空调器的预设功率阈值范围,若所述实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集空调器的实时工作电流和实时工作电压,包括:
通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流;
通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过电流采样电路采集空调器的实时工作电流,包括:
实时采集电流采样电路的第一输出电压;
根据所述第一输出电压计算空调器的实时工作电流。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过电压采样电路采集空调器的实时工作电压,包括:
实时采集电压采样电路的第二输出电压;
根据所述第二输出电压计算空调器的实时工作电压。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述空调器的预设功率阈值范围,包括:
根据所述空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率;
根据所述预设功率计算所述空调器的预设功率阈值范围。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述空调器的工作模式和工作环境温度,确定相应的预设功率,包括:
根据所述空调器的工作模式和工作环境温度,确定所述空调器的预设运行频率;
根据所述预设运行频率,确定相应的预设功率。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
通过输入单元接收到功率调整指令,调整空调器的运行频率以调整实时功率。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述实时工作电流和实时工作电压计算所述空调器的实时功率之后,还包括:
将实时功率信息存储到存储单元;
将所述实时功率信息传输给显示单元进行展示;和/或将所述实时功率信息上传给云端。
9.一种空调器的故障检测装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集空调器的实时工作电流和实时工作电压;
功率计算模块,用于根据所述实时工作电流和实时工作电压计算所述空调器的实时功率;
故障检测模块,用于确定所述空调器的预设功率阈值范围,若所述实时功率超出预设功率阈值范围,则产生故障报警信号。
10.一种空调器,其特征在于,所述空调器包括如权利要求9所述的故障检测装置。
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---|---|
CN (1) | CN107918072A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110094842A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-06 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 空调运行状态监测方法 |
CN112443932A (zh) * | 2019-09-04 | 2021-03-05 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 制冷量确定方法、制冷能效比确定方法和故障提醒方法 |
WO2021109947A1 (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-10 | 山东兰动智能科技有限公司 | 一种无线实时同步检测照明功率密度***及方法 |
CN114325281A (zh) * | 2020-09-29 | 2022-04-12 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | 基于制冷片的故障检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN117251819A (zh) * | 2023-11-20 | 2023-12-19 | 广东蘑菇物联科技有限公司 | 电能数据异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102692066A (zh) * | 2012-06-14 | 2012-09-26 | 四川长虹空调有限公司 | 变频空调故障诊断控制***及控制方法 |
CN103884480A (zh) * | 2014-03-14 | 2014-06-25 | 广东美的制冷设备有限公司 | 冷媒泄漏检测方法、冷媒泄漏检测***和空调器 |
CN204488423U (zh) * | 2015-01-27 | 2015-07-22 | 蒋雨兰 | 一种汽车空调***压力与电压电流监测报警*** |
CN105066322A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-11-18 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调器及其故障预警方法和装置 |
CN106053998A (zh) * | 2016-07-15 | 2016-10-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调的ptc加热器的检测方法和装置 |
US20170187278A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-06-29 | Rohm Co., Ltd. | Switching regulator |
-
2017
- 2017-11-16 CN CN201711137177.6A patent/CN107918072A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102692066A (zh) * | 2012-06-14 | 2012-09-26 | 四川长虹空调有限公司 | 变频空调故障诊断控制***及控制方法 |
CN103884480A (zh) * | 2014-03-14 | 2014-06-25 | 广东美的制冷设备有限公司 | 冷媒泄漏检测方法、冷媒泄漏检测***和空调器 |
CN204488423U (zh) * | 2015-01-27 | 2015-07-22 | 蒋雨兰 | 一种汽车空调***压力与电压电流监测报警*** |
CN105066322A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-11-18 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调器及其故障预警方法和装置 |
US20170187278A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-06-29 | Rohm Co., Ltd. | Switching regulator |
CN106053998A (zh) * | 2016-07-15 | 2016-10-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调的ptc加热器的检测方法和装置 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110094842A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-06 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 空调运行状态监测方法 |
CN110094842B (zh) * | 2019-04-16 | 2021-11-02 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 空调运行状态监测方法 |
CN112443932A (zh) * | 2019-09-04 | 2021-03-05 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 制冷量确定方法、制冷能效比确定方法和故障提醒方法 |
WO2021109947A1 (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-10 | 山东兰动智能科技有限公司 | 一种无线实时同步检测照明功率密度***及方法 |
CN114325281A (zh) * | 2020-09-29 | 2022-04-12 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | 基于制冷片的故障检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
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