CN113609187A - 基于大数据的故障诊断方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于大数据的故障诊断方法，通过云端存储物联网设备上传的运行参数，对运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则，依据故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，发现设备故障，再发送设备故障到所述设备端或/和用户手机APP端，设备端或/和手机APP端提示设备故障信息，用户检查设备发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务等步骤，完成云端大数据存储、分析或/和机器学习算法等方法获得云端的故障判断规则，并依据所述规则对物联网设备的运行参数进行判断来发现设备故障，并通过智能提示的方式达到解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种基于大数据的故障诊断方法及***。
背景技术
现有的冰箱、空调、洗衣机等家电产品采用的是MCU进行控制，在家电工作的过程中MCU也会判定部分零部件是否出现故障，但这种判定的范围较宽，且能判定故障的零部件很少，还有很多故障未能被判定，导致设备出现故障无法正常工作以后，用户找到售后才能诊断和维修。
目前，现有技术的对故障进行诊断的***，如专利号：CN201811557596.X，专利名称为：《一种故障诊断方法及***》，公开了一种故障诊断方法及***、智能家电和后台维护终端，应用于后台维护终端的方法，包括：针对至少一个外部的智能终端中的每一个智能终端，接收智能终端发来的授权信息和对应的设备标识；通过窄带物联网NB-IoT，将授权信息发送给设备标识对应的目标智能家电；在接收到目标智能家电根据授权信息发来的运行状态信息时，存储运行状态信息；确定运行状态信息中是否存在异常参数；如果是，创建与异常参数相对应的维修订单；展示维修订单；在接收到维护人员输入的与维修订单相对应的维修方案时，将维修方案发送给智能终端，以使智能终端将维修方案展示给用户。本技术方案能够提高用户的使用体验。其公开的技术方案中就涉及云端***，但是该云端***具有故障检测的功能的来源并未明确，且判定的是一组参数的异常维度，具有判断不准确的缺点。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。鉴于此，本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于大数据的故障诊断方法，以解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据的故障诊断方法，包括如下步骤：
S100:云端存储物联网设备上传的运行参数；
S200:云端对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则；
S300:云端依据所述故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，找出具有设备故障的物联网设备；
S400:云端发送物联网设备故障到所述物联网设备端或/和用户手机APP端；
S500:所述物联网设备端或/和用户手机APP端提示设备故障信息，用户检查物联网设备发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务。
特别的，所述运行参数包含有物联网设备唯一标识标签和时间标签等信息。
特别的，所述大数据分析采用统计方法计算数据分布，所述机器学习算法采用二分类或多分类或训练基于时间序列的综合数据特征。
特别的，云端对物联网设备的运行参数进行判断时，判定的是一个或者多个维度数据的时间序列发展特征，或者一个维度数据在一定时间内的分布特征。
进一步的，所述运行参数数据量会根据物联网设备的增加而增多，经过大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则相应会增多。
进一步的，每一个物联网设备故障都有相应的故障维修方案。
特别的，所述故障维修方案将通知到维修平台，维修人员将从维修平台获取故障维修方案。
本发明还提供一种基于大数据的故障诊断***，包括：
云端存储器，用于存储物联网设备上传的运行参数；
云端分析模块，用于对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则，并依据所述故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，找出具有物联网设备故障的物联网设备；
故障诊断服务模块，用于发送物联网设备故障到所述物联网设备端或/和用户手机APP端；
物联网设备和/或手机显示模块，用于所述物联网设备端和/或用户手机APP端提示设备故障信息；
报修模块，用于用户检查物联网设备发现故障符合故障信息描述则通过所述报修模块提交售后服务订单，获得维修服务。
进一步的，所述故障诊断***还包括维修模块，用于接收故障维修方案，所述设备故障都具有对应的故障维修方案。
特别的，所述故障维修方案将通知到维修平台，维修人员将从所述维修平台获取故障维修方案。
本发明的有益效果是：
本发明公开的基于大数据的故障诊断方法，以云端大数据存储、分析或/和机器学习算法等方法获得云端的故障判断规则，并依据所述规则对物联网设备的运行参数进行判断来发现设备故障，并通过智能提示的方式达到解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
附图说明
图1为本发明的基于大数据的故障诊断方法流程图；
图2 为本发明的基于大数据的故障诊断***示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
本发明公开了一种基于大数据的故障诊断方法，包括步骤：S100：云端存储物联网设备上传的运行参数；S200:云端对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则；S300:云端依据所述故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，找出具有设备故障的物联网设备；S400:云端发送设备故障到所述物联网设备端或/和用户手机APP端；S500:所述物联网设备端或/和用户手机APP端提示设备故障信息，用户检查物联网设备发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务。
本发明还公开了一种基于大数据的故障诊断***，包括：云端存储器，用于存储物联网设备上传的运行参数；云端分析模块，用于对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则，并依据所述故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，找出具有设备故障的物联网设备；故障诊断服务模块，用于发送设备故障到所述物联网设备端或/和用户手机APP端；物联网设备端和/或手机显示模块，用于所述物联网设备端和/或用户手机APP端提示设备故障信息；报修模块，用于用户检查物联网设备发现故障符合故障信息描述则通过所述报修模块提交售后服务订单，获得维修服务。
实施例1：
本发明的一些实施例，公开了一种应用于物联网冰箱产品的基于大数据的故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1：云端存储物联网冰箱上传的运行参数，如冷藏空间温度、冷冻空间温度、冰箱唯一标识符、时间标签等；
步骤2：云端对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则；
步骤3：云端依据所述故障判断规则对物联网冰箱的运行参数进行判断，找出具有故障的物联网冰箱；
步骤4：云端发送冰箱故障到所述物联网冰箱或/和用户手机APP端；
步骤5：物联网冰箱端或/和用户手机APP端提示冰箱故障信息，用户检查物联网冰箱发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务。
本实施例公开的基于大数据的故障诊断方法，以云端大数据存储、分析或/和机器学习算法等方法获得云端的故障判断规则，并依据所述规则对物联网冰箱的运行参数进行判断来发现物联网冰箱故障，并通过智能提示的方式达到解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
实施例2：
本发明的一些实施例，公开了一种应用于物联网冰箱产品的基于大数据的故障诊断***，包括：
云端存储器，用于存储物联网冰箱上传的运行参数，如冷藏空间温度、冷冻空间温度、冰箱唯一标识符、时间标签等；
云端分析模块，用于对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则，依据所述故障判断规则对物联网冰箱的运行参数进行判断，找出具有故障的物联网冰箱；
故障诊断服务模块，用于云端发送冰箱故障到所述物联网冰箱或/和用户手机APP端；
物联网冰箱或/和用户手机APP端，用于提示冰箱故障信息，用户检查物联网冰箱发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务。
本实施例公开的基于大数据的故障诊断***，以云端大数据存储、分析或/和机器学习算法等方法获得云端的故障判断规则，并依据所述规则对物联网冰箱的运行参数进行判断来发现物联网冰箱故障，并通过智能提示的方式达到解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
实施例3：
本发明的一些实施例，公开了一种应用于物联网电视的基于大数据的故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1：云端存储物联网电视上传的运行参数，如图像清晰度指标、电视音色指标、电视电源温度、电视唯一标识符、时间标签等；
步骤2：云端对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则；
步骤3：云端依据所述故障判断规则对物联网电视的运行参数进行判断，找出具有故障的物联网电视；
步骤4：云端发送电视故障到所述物联网电视或/和用户手机APP端；
步骤5：物联网电视或/和用户手机APP端提示电视故障信息，用户检查物联网电视发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务。
本实施例公开的基于大数据的故障诊断方法，以云端大数据存储、分析或/和机器学习算法等方法获得云端的故障判断规则，并依据所述规则对物联网电视的运行参数进行判断来发现物联网电视故障，并通过智能提示的方式达到解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。
Claims (10)
1.基于大数据的故障诊断方法，包括如下步骤：
Step1:云端存储物联网设备上传的运行参数；
Step2:云端对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则；
Step3:云端依据所述故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，找出具有设备故障的物联网设备；
Step4:云端发送设备故障到所述物联网设备端或/和用户手机APP端；
Step5:所述物联网设备端或/和用户手机APP端提示设备故障信息，用户检查设备发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务。
2.如权利要求1所述的基于大数据的故障诊断方法，其特征在于：所述运行参数包含有物联网设备唯一标识标签和时间标签等信息。
3.如权利要求1所述的基于大数据的故障诊断方法，其特征在于：所述大数据分析采用统计方法计算数据分布，所述机器学习算法采用二分类或多分类或训练基于时间序列的综合数据特征。
4.如权利要求1所述的基于大数据的故障诊断方法，其特征在于：云端对物联网设备的运行参数进行判断时，判定的是一个或者多个维度数据的时间序列发展特征，或一个维度数据在一定时间内的分布特征。
5.如权利要求1所述的基于大数据的故障判断方法，其特征在于：所述运行参数数据量会根据物联网设备的增加而增多，经过大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则相应会增多。
6.如权利要求1所述的基于大数据的故障判断方法，其特征在于：每一个物联网设备故障都具有相应的故障维修方案。
7.如权利要求6所述的基于大数据的故障判断方法，其特征在于：所述故障维修方案将通知到维修平台，维修人员将从维修平台获取故障维修方案。
8.基于大数据的故障诊断***，包括：
云端存储器，用于存储物联网设备上传的运行参数；
云端分析模块，用于对所述运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则，并依据所述故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，找出具有设备故障的物联网设备；
故障诊断服务模块，用于发送设备故障到所述物联网设备端或/和用户手机APP端；
物联网设备和/或手机显示模块，用于所述物联网设备端或/和用户手机APP端提示设备故障信息；
报修模块，用于用户检查物联网设备发现故障符合故障信息描述则通过所述报修模块提交售后服务订单，获得维修服务。
9.如权利要求8所述的基于大数据的故障诊断***，其特征在于：包括维修模块，用于接收故障维修方案，所述设备故障都具有对应的故障维修方案。
10.如权利要求9所述的基于大数据的故障诊断***，其特征在于：所述故障维修方案将通知到维修平台，维修人员将从所述维修平台获取故障维修方案。
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