CN109425123A - 一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及***，所述热水器***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。本发明通过存储的历史数据，并借助于大数据强大的分析能力，综合判断锁定故障的根本原因，从而快速准确地制定最合理的故障处理方案，同时避免了只处理表面故障而忽略深层原因的情况，能够预诊断出机器可能的故障，精准定位原因，帮助用户或专业售后人员快速准确的对故障进行相应处理。
Description
技术领域
本发明属于热水器设备领域，具体地说，涉及一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及***。
背景技术
智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理***，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。
智能家居作为一个新生产业，处于一个导入期与成长期的临界点，市场消费观念还未形成，但随着智能家居市场推广普及的进一步落实，培育起消费者的使用习惯，智能家居市场的消费潜力必然是巨大的，产业前景光明，随着合作企业已普遍进入到出成果时刻，智能家居新品将会层出不穷，智能家居将是今后家居领域发展的必然趋势。
制造企业在产业调整和转型中，都需要运用到大数据。今后，数据将成为推进社会进步的第四生产力，市场潜力巨大，同时，智能家居所依托的大数据分析，也是传统制造企业转型升级的重要途径。热水器作为日常家电中的一种，未来的发展趋势也必将朝着智能家居方向发展，如何利用热水器运行过程中所取得的各种参数所形成的大数据，一直是研究者的研究重点。
另一方面，热水器由于设计、制造问题或者非正常使用，在长期使用后经常会出现各类故障，而无论用户自己还是专业人员基于当前的故障现象一般难以锁定故障原因，需要很复杂的排查过程，有些甚至由于无法拆卸等原因无法处理。当前的故障诊断处理方式一般是通过布置传感器，通过检测传感器当前的状态判断是否故障，故障会通过热水器显示面板或手机APP进行提示。这种方法可检测的故障很少而且只能诊断处理当前状态，无法锁定根本原因。
有鉴于此特提出本发明。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及***，本发明通过存储的历史数据，并借助于大数据强大的分析能力，综合判断锁定故障的根本原因，从而快速准确地制定最合理的故障处理方案，同时避免了只处理表面故障而忽略深层原因的情况，能够预诊断出机器可能的故障，精准定位原因，帮助用户或专业售后人员快速准确的对故障进行相应处理。
为了实现该目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，所述热水器***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。
进一步地，所述热水器***包括与热水器通信连接的云服务器，所述存储模块和/或控制模块设置在所述云服务器中；
优选地，在所述存储模块对于每个热水器的所述各项参数分别按照时间顺序进行保存记录。
进一步地，所述控制模块使用所述各项参数的历史数据建立起热水器工作模型，同时，所述控制模块内设置有热水器正常工作模型，所述控制模块通过将热水器工作模型与所述热水器正常工作模型的比较或分析，得到故障产生原因；
优选地，所述各项参数包括表征热水器工作环境物理状态的参数，和/或表征热水器电气运行状态的参数；
优选地，所述表征热水器工作环境物理状态的参数包括：热水器内空气温度、和/或热水器内水温、和/或水温变化速度；
优选地，所述表征热水器电气运行状态的参数包括：加热状态、和/或开关机状态、和/或加热模式、和/或加热时间、和/或加热管历史工作时长、和/或继电器历史动作次数、和/或机器工作总时长、和/或历史工作模式。
进一步地，所述控制模块还分析判定用户所反馈的热水器故障信息是否与热水器实际运行状态相符，所述热水器故障信息是对当前热水器故障的描述；
优选地，所述控制模块调取热水器最近若干次的各项参数和其所对应的热水器工作模型，并与用户所反馈的热水器故障信息相比较，当该热水器工作模型与所述热水器故障信息相符时，则判定用户所反馈的热水器故障信息与热水器实际运行状态相符，否则判定为不相符。
优选地，所述控制模块调取热水器最近三次的各项参数。
进一步地，当控制模块判定用户所反馈的热水器故障信息与热水器实际运行状态相符时，则进一步分析故障产生原因；否则，不进行故障分析。
进一步地，每个热水器设置有用于区分的识别特征，每个热水器的识别特征和与之相对应的热水器各项参数共同存储在所述存储模块中；
优选地，所述识别特征是机器编码。
进一步地，所述热水器***还包括与云服务器通信连接的操作终端，所述操作终端向云服务器发送所述热水器的识别特征和所述热水器的故障信息，并接收所述云服务器发来的故障成因或解决方案；
优选地，所述操作终端是安装有与云服务器通信连接的应用程序的智能终端；
进一步优选地，所述智能终端是智能手机。
进一步地，其特征在于，所述热水器***包括，云服务器，所述存储模块和控制模块设置在所述云服务器中；热水器***故障诊断处理方法包括如下步骤：
S1、在操作终端的应用程序上输入所述热水器的机器编码及表示该热水器的故障信息；
S2、与操作终端通信连接的云服务器接收到该故障信息；
S3、所述控制模块调取储存在存储模块内的最近若干次该热水器的各项参数；
S4、分析S3所调取的各项参数，如果热水器工作模型与所述热水器故障信息相符时，则说明用户反馈的故障信息准确，热水器存在故障，进入S5；否则，则说明用户反馈的故障信息有误，反馈给操作终端提示所提供的故障信息有误；
S5、所述控制模块从存储模块中调取与此故障相关的热水器各项参数；
S6、所述控制模块分析S5中的参数，如果发现某参数超出正常范围，则初步锁定故障原因和所对应的故障部件；
S7、所述控制模块进一步分析所述故障部件相对应的其他历史各项参数；
S8、所述控制模块根据所述S7中该故障部件的历史各项参数分析得到故障部件的故障生成原因；
S9、所述控制模块根据S8所得到的故障生成原因制定相应的处理方案，并将所述故障生成原因和处理方案下发至所述操作终端中；
S10、用户根据操作终端所接收到的故障生成原因和处理方案对热水器进行故障处理。
进一步地，对用户反馈热水器不能正常加热的故障诊断处理方法采用所述热水器***故障诊断处理方法；
所述故障信息是指表示该热水器不能正常加热的故障信息；
所述步骤S3中，所述控制模块调取最近三次的表征热水器物理状态参数的热水器水温参数，和表征热水器电气运行状态参数的加热状态参数；
所述步骤S4中，分析S3所调取的各项参数，如果热水器的热水器水温参数的变化规律与加热状态参数不符，则说明热水器工作模型与所述热水器故障信息相符，即用户反馈的故障信息准确，热水器存在不能加热的故障，进入S5；否则，则说明用户反馈的故障信息有误，反馈给手机提示所提供的故障信息有误；
所述步骤S5中、所述控制模块从存储模块中调取与此故障相关的热水器各项参数，所述各项参数为加热管历史工作时长和继电器历史动作次数。
一种基于大数据的热水器***故障诊断处理的***，使用上述任一所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，所述***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。
采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果。
本发明的一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及***，利用所存储的每个热水器的工作时的各项参数，结合用户所上报的故障信息，判断故障成因或给出解决方案。本发明充分利用大数据的海量数据和海量计算的特性，结合每个热水器设置的用于区分的识别特征，通过各项参数的历史数据建立起属于自己的个性化的热水器工作模型，可以通过热水器的表征热水器工作环境物理状态的参数，和/或表征热水器电气运行状态的参数来对热水器的故障进行判断。该方法避免了目前的故障排查时经常遇到的基于当前的故障现象难以锁定故障原因，需要很复杂的排查过程，有些甚至由于无法拆卸等原因无法进行故障定位的问题。
同时由于本发明中所使用的故障诊断处理方法综合利用了热水器运行时的各项参数，所采集的参数数量和种类足够全面，而当前的故障诊断方式中仅仅依靠个别的传感器或者检测指标而定位故障，目前的方法可检测的故障很少而且只能诊断当前状态，无法锁定根本原因。本发明通过大数据的手段将整个热水器作为一个***整体来判断，以***和整体的观点来看待整个热水器的故障问题，避免了以往“头疼医头脚疼医脚”，“治标不治本”的弊端。使故障的定位更加准确。
同时，在本发明中还提供了对用户所上报的故障信息的有效性判断的方法，通过本发明的方法可以帮助客服人员通过科学的手段，屏蔽掉无用的故障上报信息，使售后工作减少不必要的干扰，从而提高售后维护的工作效率。
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。
附图说明
附图作为本发明的一部分，用来提供对本发明的进一步的理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。显然，下面描述中的附图仅仅是一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，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附图。在附图中：
图1是本发明的一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及***的故障处理流程示意图。
需要说明的是，这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，本发明公开了一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法及***，所述热水器***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。本发明通过存储的历史数据，并借助于大数据强大的分析能力，综合判断锁定故障的根本原因，从而快速准确地制定最合理的故障处理方案，同时避免了只处理表面故障而忽略深层原因的情况，能够预诊断出机器可能的故障，精准定位原因，帮助用户或专业售后人员快速准确的对故障进行相应处理。
实施例1
实施例中揭示了一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法。
本实施例中的所述热水器***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。
本实施例中热水器***包括与热水器通信连接的云服务器，所述存储模块和控制模块设置在所述云服务器中。云服务器具有海量的存储空间和海量的运算能力，能够将热水器***中的用于表征热水器工作的工作状态的参数进行实时的存储，并能够根据各个参数之间的相互关系建立相关的工作模型。
所述各项参数包括表征热水器工作环境物理状态的参数，和/或表征热水器电气运行状态的参数；所述表征热水器工作环境物理状态的参数包括：热水器内空气温度、和/或热水器内水温、和/或水温变化速度；所述表征热水器电气运行状态的参数包括：加热状态、和/或开关机状态、和/或加热模式、和/或加热时间、和/或加热管历史工作时长、和/或继电器历史动作次数、和/或机器工作总时长、和/或历史工作模式等各种参数。
同时如上所述，云服务器具有海量的存储空间，因此云服务器的存储模块对于每个热水器的所述各项参数分别按照时间顺序进行保存记录。这样也就是为每一个热水器建立起了一个运行工作日志，并且该日志与以往日志不同之处主要在于：
首先，该日志针对的是每一个单独的热水器，每个热水器设置有用于区分的识别特征，在云服务器的存储模块中，每个热水器的识别特征和与之相对应的热水器各项参数共同存储在所述存储模块中。优选地，所述识别特征是机器编码。
其次，该日志内的参数种类丰富，不但包括表征热水器工作环境物理状态的参数还包括表征热水器电气运行状态的参数，和其他任何与热水器运行相关的参数。
并且，该日志所记录的时间间隔非常短，在本实施例中，云服务器对于热水器参数的采集的频率依据***自身的能力进行调节，但是为了能够准确记录热水器的工作状态，能够在诊断故障时准确发现故障起始点，储存模块对于各项参数的数据采集的时间间隔非常短(比如1秒钟)，并且按照时间顺序将所采集到的参数数据全部存储在存储模块中。
本实施例中的控制模块使用储存模块所记录的各项参数的历史数据，运用其自身的海量运算能力，建立起热水器工作模型。同时，所述控制模块内设置有热水器正常工作模型，所述控制模块通过将热水器工作模型与所述热水器正常工作模型的比较或分析，即可得到故障产生原因。在该故障诊断的过程中充分利用大数据技术，综合***处理热水器运行的各项参数和相互关系，通过各个参数之间的影响逻辑，最终找到造成故障的根本原因。本发明基于机器运行的历史数据，综合分析判断，不需要依赖于售后专业人员的经验，也不局限于当前故障位置和故障部件，提升了诊断准确率。
在现实的生产生活中，经常会出现用户由于操作不当或者是对于设备不熟悉等原因，造成的故障误报。比如，本身电源没有打开，而用户报修热水器不加热，或者其他的情况。在这种用户反馈的故障信息本身有误的情况下，如果还要进行正常的故障分析和处理，无疑是对***资源的巨大浪费。因此本实施的所述控制模块还分析判定用户所反馈的故障信息是否有效，判断用户对当前热水器故障的描述是否与热水器实际运行状态相符。
本实施例中，所述控制模块调取热水器最近若干次的各项参数和其所对应的热水器工作模型，并与用户所反馈的热水器故障信息相比较，当该热水器工作模型与所述热水器故障信息相符时，则判定用户所反馈的热水器故障信息与热水器实际运行状态相符，否则判定为不相符。当控制模块判定用户所反馈的热水器故障信息与热水器实际运行状态相符时，则进一步分析故障产生原因；否则，不进行故障分析。本实施例中所述控制模块调取热水器最近三次的各项参数。通过这三次的各项参数建立热水器的实际运行状态模型，来与用户所反馈的故障信息作比较，用作故障信息审核。
本实施例中，所述热水器***还包括与云服务器通信连接的操作终端，所述操作终端向云服务器发送所述热水器的识别特征和所述热水器的故障信息，并接收所述云服务器发来的故障成因或解决方案。所述操作终端是安装有与云服务器通信连接的应用程序的智能终端。随着智能手机技术的发展，在本实施例中所述智能终端是智能手机。
在其他的实施例中，该操作终端还可以是设置在热水器上的终端设备，与热水器搭载在一起提供给用户。在这种情形下该操作终端出厂时就安装了所述应用程序。
或者智能终端为掌上电脑或者笔记本等其他的智能设备，这里不再进行赘述。
实施例2
本实施例是对实施例1的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法的故障诊断处理步骤的补充。
如图1所示，本实施例中，所述热水器***包括，云服务器，所述存储模块和控制模块设置在所述云服务器中；热水器***故障诊断处理方法包括如下步骤：
S1、在操作终端的应用程序上输入所述热水器的机器编码及表示该热水器的故障信息；优选地，所述识别特征是机器编码。
S2、与操作终端通信连接的云服务器接收到该故障信息；
S3、所述控制模块调取储存在存储模块内的最近若干次该热水器的各项参数；
S4、分析S3所调取的各项参数，如果热水器工作模型与所述热水器故障信息相符时，则说明用户反馈的故障信息准确，热水器存在故障，进入S5；否则，则说明用户反馈的故障信息有误，反馈给操作终端提示所提供的故障信息有误；
S5、所述控制模块从存储模块中调取与此故障相关的热水器各项参数；
S6、所述控制模块分析S5中的参数，如果发现某参数超出正常范围，则初步锁定故障原因和所对应的故障部件；
S7、所述控制模块进一步分析所述故障部件相对应的其他历史各项参数；
S8、所述控制模块根据所述S7中该故障部件的历史各项参数分析得到故障部件的故障生成原因；
S9、所述控制模块根据S8所得到的故障生成原因制定相应的处理方案，并将所述故障生成原因和处理方案下发至所述操作终端中；
S10、用户根据操作终端的所接收到的故障生成原因和处理方案对热水器进行故障处理。
实施例3
本实施例在上述实施例的基础上选取“用户反馈热水器不能正常加热”的具体例子对上述实施例的方法进行说明。
当售后人员接收到机器不能正常加热的故障反馈后：
S11、用户或者维修人员打开手机上的相应APP，并输入机器编码及故障信息—“热水器不能正常加热”；
S21、与手机通信连接的云服务器接收到机器编码和该故障信息—“热水器不能正常加热”；
S31、所述控制模块调取储存在存储模块内的该热水器的最近若干次(本实施例为三次)的热水器内空气温度、热水器内水温、加热状态、开关机状态、加热时间等能够表达加热状态对应的温度变化情况的参数；
S41、分析S31所调取的各项参数，如果温度变化速度与加热状态相符，说明此时热水器是正常加热的，也就是说明用户反馈的故障信息有误，可诊断为反馈有误，此时反馈给手机提示用户所提供的故障信息有误；
反之，则说明用户反馈的故障信息是正确的，也就是当分析S31所调取的各项参数，如果温度变化速度与加热状态不相符，说明此时热水器是不能正常加热的，此时就要进行进一步的故障分析即进入步骤S51；
S51、所述控制模块从存储模块中调取与此故障相关的热水器各项参数，此时的相关部件是加热器和继电器，因此调取的参数是：加热管历史工作时长和继电器历史动作次数；
S61、所述控制模块分析S51中的参数，如果发现参数超出范围，则可初步锁定故障原因，比如锁定为继电器历史动作次数超过额定值；
S71、进一步判断历史该故障部件的动作行为，(本实施例中为继电器)分析相关参数，包括：机器工作总时长、水温变化速度、历史工作模式分析等；
S81、所述控制模块根据所述S71中该故障部件的历史各项参数分析得到故障部件的故障生成原因；
比如在本实施例中分析上面参数，如果发现异常：比如在历史工作中，水温变化速度过快，则可锁定原因为温度传感器距离加热管太近导致温度变化异常，从而引起继电器频繁动作；
S91、所述控制模块根据S8所得到的故障生成原因制定相应的处理方案，并将所述故障生成原因和处理方案下发至所述手机中，即首先更换继电器，解决当前故障，然后调整温度传感器位置，解决根本问题；
S101、用户根据手机所接收到的故障生成原因和处理方案对热水器进行故障处理。
实施例4
本实施例揭示了一种基于大数据的热水器***故障诊断处理的***，使用上述实施例任一所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法。所述***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。
实施例5
本实施例中，在上述实施例中所使用的操作终端，不需要安装应用程序，而是通过上传热水器的识别特征和热水器的故障就可以启动云服务器对于故障的诊断，并且云服务器通过下发信息给操作终端的方式来为用户下发故障生成原因和处理方案。比如通过智能手机将上述识别特征和热水器的故障发送给云服务器所代表的通信号码，然后云服务器将处理后的结果用短信或者语音播报的形式发送给智能手机。
实施例6
本实施例是对上述实施例的补充。在本实施例中不设置云服务器，或者即使设置云服务器，本***的存储模块和/或控制模块设置在本地—即热水器。
随着存储技术和计算技术的发展，对于单个热水器的各项参数的存储，以及运行模型的大数据计算不再需要云服务器的支持，这些模块都可以设置在热水器上，从而省去了使用终端向云服务器反馈故障的过程，仅仅在本地就可完成故障的诊断。当然在本实施例中仍然可以通过软件升级的方式对本地的计算方式和方法进行调整和学习，使本地的故障分析的准确性得到不断的提高。
实施例7
本实施例是对上述实施例中的热水器的用于区分的识别特征的补充。在本实施例中识别特征不是机器编码，也同样可以是图形，声音或者其他的能够用于进行设备区分的其他识别特征。
以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述热水器***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述热水器***包括与热水器通信连接的云服务器，所述存储模块和/或控制模块设置在所述云服务器中；
优选地，在所述存储模块对于每个热水器的所述各项参数分别按照时间顺序进行保存记录。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述控制模块使用所述各项参数的历史数据建立起热水器工作模型，同时，所述控制模块内设置有热水器正常工作模型，所述控制模块通过将热水器工作模型与所述热水器正常工作模型的比较或分析，得到故障产生原因；
优选地，所述各项参数包括表征热水器工作环境物理状态的参数，和/或表征热水器电气运行状态的参数；
优选地，所述表征热水器工作环境物理状态的参数包括：热水器内空气温度、和/或热水器内水温、和/或水温变化速度；
优选地，所述表征热水器电气运行状态的参数包括：加热状态、和/或开关机状态、和/或加热模式、和/或加热时间、和/或加热管历史工作时长、和/或继电器历史动作次数、和/或机器工作总时长、和/或历史工作模式。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述控制模块还分析判定用户所反馈的热水器故障信息是否与热水器实际运行状态相符，所述热水器故障信息是对当前热水器故障的描述；
优选地，所述控制模块调取热水器最近若干次的各项参数和其所对应的热水器工作模型，并与用户所反馈的热水器故障信息相比较，当该热水器工作模型与所述热水器故障信息相符时，则判定用户所反馈的热水器故障信息与热水器实际运行状态相符，否则判定为不相符。
优选地，所述控制模块调取热水器最近三次的各项参数。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，当控制模块判定用户所反馈的热水器故障信息与热水器实际运行状态相符时，则进一步分析故障产生原因；否则，不进行故障分析。
6.根据权利要求2所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，每个热水器设置有用于区分的识别特征，每个热水器的识别特征和与之相对应的热水器各项参数共同存储在所述存储模块中；
优选地，所述识别特征是机器编码。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述热水器***还包括与云服务器通信连接的操作终端，所述操作终端向云服务器发送所述热水器的识别特征和所述热水器的故障信息，并接收所述云服务器发来的故障成因或解决方案；
优选地，所述操作终端是安装有与云服务器通信连接的应用程序的智能终端；
进一步优选地，所述智能终端是智能手机。
8.根据权利要求1至7任一所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述热水器***包括，云服务器，所述存储模块和控制模块设置在所述云服务器中；热水器***故障诊断处理方法包括如下步骤：
S1、在操作终端的应用程序上输入所述热水器的机器编码及表示该热水器的故障信息；
S2、与操作终端通信连接的云服务器接收到该故障信息；
S3、所述控制模块调取储存在存储模块内的最近若干次该热水器的各项参数；
S4、分析S3所调取的各项参数，如果热水器工作模型与所述热水器故障信息相符时，则说明用户反馈的故障信息准确，热水器存在故障，进入S5；否则，则说明用户反馈的故障信息有误，反馈给手机提示所提供的故障信息有误；
S5、所述控制模块从存储模块中调取与此故障相关的热水器各项参数；
S6、所述控制模块分析S5中的参数，如果发现某参数超出正常范围，则初步锁定故障原因和所对应的故障部件；
S7、所述控制模块进一步分析所述故障部件相对应的其他历史各项参数；
S8、所述控制模块根据所述S7中该故障部件的历史各项参数分析得到故障部件的故障生成原因；
S9、所述控制模块根据S8所得到的故障生成原因制定相应的处理方案，并将所述故障生成原因和处理方案下发至所述操作终端中；
S10、用户根据操作终端所接收到的故障生成原因和处理方案对热水器进行故障处理。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，对用户反馈热水器不能正常加热的故障诊断处理方法采用所述热水器***故障诊断处理方法；
所述故障信息是指表示该热水器不能正常加热的故障信息；
所述步骤S3中，所述控制模块调取最近三次的表征热水器物理状态参数的热水器水温参数，和表征热水器电气运行状态参数的加热状态参数；
所述步骤S4中，分析S3所调取的各项参数，如果热水器的热水器水温参数的变化规律与加热状态参数不符，则说明热水器工作模型与所述热水器故障信息相符，即用户反馈的故障信息准确，热水器存在不能加热的故障，进入S5；否则，则说明用户反馈的故障信息有误，反馈给手机提示所提供的故障信息有误；
所述步骤S5中、所述控制模块从存储模块中调取与此故障相关的热水器各项参数，所述各项参数为加热管历史工作时长和继电器历史动作次数。
10.一种基于大数据的热水器***故障诊断处理的***，使用如权利要求1至9任一所述的基于大数据的热水器***故障诊断处理方法，其特征在于，所述***包括彼此数据连接的存储模块和控制模块，所述存储模块对每个热水器的各项参数实时进行存储，所述控制模块根据存储模块中各项参数的历史数据和用户所反馈的热水器故障信息判断故障成因或给出解决方案。
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