CN102818964A - 一种基于逆卡诺原理设备工况的监测装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于逆卡诺原理设备工况的监测装置及方法,该监测方法包含如下步骤:输入监测对象的额定运行参数和故障特征库;将额定运行参数和故障特征库存储在数据存储模块中;采集监测对象的供电线路信息;将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,判断供电线路信息是否处于额定运行参数合理的波动范围;若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行异常,并提取该运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,与故障特征库做相似性比对,判断监测对象运行异常的原因。本发明相对于现有技术,通过监测设备的供电线路信息,能够及时发现设备运行异常,以达到节省能源,延缓劣化的目的。

Description

一种基于逆卡诺原理设备工况的监测装置及方法技术领域
[0001] 本发明涉及设备工况监测领域,特别涉及基于逆卡诺原理设备的工况监测领域。背景技术
[0002] 基于逆卡诺原理,即基于逆卡诺循环原理的设备,用压缩机加压媒质,在蒸发和冷凝的过程中吸热放热。例如空调、热泵、冰箱等,这些设备均包含了四大部件,分别为压缩机,冷凝器,节流阀,蒸发器。冷媒在其中循环,理想状态下,这些基于逆卡诺循环原理的设备在符合规定的运行条件下,消耗额定输入功率的电能开销,会产生额定输出功率。 [0003] 但在实际的工况中,此类设备的能效转换效率,会随着使用时间的增加产生劣化,从而出现能效比下降的问题。引起这种能效比下降的原因很多,可能包括蒸发器或冷凝器因灰尘、油烟导致散热器片热交换效率降低,制冷剂泄漏,毛细管堵塞、压缩机磨损等。
[0004] 一般情况下,只要这些设备还没有达到彻底停止工作,或者严重不制冷或制热的程度,多数用户可能都不知晓这些设备已经运行异常。已经发生工况异常的设备继续运行,一方面会浪费能源,增加能耗开支,另一方面会加速设备劣化的进程,进一步缩短其寿命。市面上虽然有电力检测仪之类的设备,可以对运行中的电器设备进行功耗、电流等参数的测量。但是仅仅是显示出测量时段的实际运行值,对于非专业人士的普通用户来说,根本无法利用此类仪器来进行设备工况异常的检测。
发明内容
[0005] 本发明的目的就是针对现有技术存在的不足,为基于逆卡诺原理设备提供一种能及时发现设备运行异常的工况监测方法和监测装置。
[0006] 为实现上述目的,本发明首先提供一种基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,该监测方法包含如下步骤:输入监测对象的额定运行参数和故障特征库;将额定运行参数和故障特征库存储在数据存储模块中;采集监测对象的供电线路信息;将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,判断供电线路信息是否处于额定运行参数合理的波动范围;若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行异常,并提取该运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,与故障特征库做相似性比对,判断监测对象运行异常的原因。
[0007] 进一步地,该监测方法还包括如下步骤:当判断监测对象运行异常的原因后,提示监测对象运行异常,并将监测对象的供电线路信息和运行异常的原因输出。
[0008] 更进一步地,该监测方法还包括如下步骤:若供电线路信息未超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行正常。
[0009] 更进一步地,该供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围是指供电线路信息高出额定运行参数的30%或低于额定运行参数的80%。
[0010] 更进一步地,该额定运行参数为铭牌参数,铭牌参数包含额定输入功率或额定电压或额定电流或额定频率;故障特征库包含监测对象故障的类型,以及故障类型对应的功率或电流波动特征;供电线路信息包含监测对象的功率或电压或电流或频率。
[0011] 以上介绍了一种基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,本发明还提供一种基于逆卡诺原理设备工况的监测装置,该监测装置包含:输入监测对象的额定运行参数和故障特征库的输入模块;存储额定运行参数和故障特征库的数据存储模块;采集监测对象的供电线路信息的供电信息采集模块;将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,判断供电线路信息是否处于额定运行参数合理的波动范围,以及若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行异常,并提取所述运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,与故障特征库做相似性比对,判断监测对象运行异常的原因的判断模块。
[0012] 进一步地,当该基于逆卡诺原理设备具备制冷和制热的转换功能时,监测装置还包含采集温度的温度采集模块,以及利用温度采集模块采集的温度信息判断当前监测对象处于制冷或制热的工作模式,并根据判断的工作模式选择对应的额定运行参数的工作模式判断模块。
[0013] 更进一步地,该监测装置还包含当判断监测对象运行异常的原因后,提示监测对象运行异常,并将监测对象的供电线路信息和运行异常的原因输出的输出模块。
[0014] 本发明相对于现有技术,首先,通过监测设备的供电线路信息,能够及时发现设备运行异常的状态,以达到节省能源,延缓劣化的目的;其次,通过设备异常状态下的供电线路信息的波动规则与故障特征库进行相似性比对,能够自动得出设备运行异常的原因,方便对运行异常的设备进行检查和维修。
附图说明
[0015] 图I是基于逆卡诺原理设备工况监测方法流程图
[0016] 图2是基于逆卡诺原理设备工况监测装置结构图
[0017] 图3是热泵脏堵供电线路信息中的运行功率图
[0018] 图4是冰箱冰堵供电线路信息中的运行功率图
[0019] 图5是空调缺制冷剂供电线路信息中的运行功率图
具体实施方式
[0020] 下面结合附图,详细说明本发明的具体实施方式。
[0021] 如图I所示,为基于逆卡诺原理设备工况监测方法流程图,该方法包含如下步骤:
[0022] S11、输入监测对象的额定运行参数和故障特征库,监测对象为基于逆卡诺原理的设备,典型的基于逆卡诺原理的设备包括空调、冰箱、热泵等。其中输入的额定运行参数主要为铭牌参数,铭牌参数包含额定输入功率、额定输出功率、额定电压、额定电流、额定频率等信息,如基于逆卡诺原理的设备为空调时,还涉及是否有变频功能。故障特征库包含监测对象故障的类型,以及故障类型对应的功率或电流波动特征,故障的类型很多,如脏堵、冰堵、四通阀串气、缺制冷剂等,其中故障类型为脏堵时对应的功率或电流波动特征为:设备开启时运行功率或电流持续高出额定运行功率或电流的合理波动范围;故障类型为冰堵时对应的功率或电流波动特征为:设备开启时运行功率或电流高出额定运行功率或电流的合理波动范围,设备关闭后再次开启时运行功率或电流恢复到额定运行功率或电流的合理波动范围,其原理为:冰堵的实质是在设备的循环管路中因为安装不规范或者管路泄漏等原因导致有微量水,当设备制冷时,微量水会结冰,如果结冰的位置正好是在设备的毛细管处等狭小处,就会造成管路阻塞,即冰堵,造成运行功率或电流高出额定运行参数的合理波动范围,停机足够时间后,冰会融化,下次再启动时,结冰不在狭小处,冰堵可能消失,整个设备的运行又恢复正常,恢复到额定运行功率或电流的合理波动范围。因此,以小时为单位对设备的运行进行观察,发生冰堵时设备运行功率或电流时高时正常;故障类型为缺制冷剂时设备对应的功率或电流波动特征为:设备开启时运行功率或电流持续低于额定运行功率或电流的合理波动范围。
[0023] S12、将额定运行参数和故障特征库存储在数据存储模块中。
[0024] S13、采集监测对象的供电线路信息,供电线路信息包含监测对象的功率、电压、电流、频率等信息。读取监测对象的供电电路上的电流、电压、功率、频率等信息,信息采集的原理与电表相同。
[0025] S14、将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,可以用多种参 数进行比较,如可以采用额定运行参数中的额定输入功率与供电线路信息中的功率进行比较,也可以采用额定运行参数中的额定运行电流与供电线路信息中的电流进行比较,一般使用电流、电压、功率、频率等其中的一种参数进行比较即可。
[0026] 若供电线路信息处于额定运行参数合理的波动范围,则进入S15,供电线路信息处于额定运行参数合理的波动范围是指供电线路信息未高出额定运行参数的30%或不低于额定运行参数的80%,如供电线路信息中的功率未高出额定输入功率的30%或不低于额定输入功率的80% ;若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则进入S16,供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围是指供电线路信息高出额定运行参数的30%或低于额定运行参数的80%,如供电线路信息中的电流高出额定电流的30%或低于额定电流的80%。值得注意的是,若涉及到变频空调时,其额定运行参数是一个范围,如额定输入功率为800W-1200W,因此,在验证是否高出额定运行参数时,与范围的上限做比较,即与1200W做比较,看供电线路信息中的功率是否高出1200W的30%,即高出1560W,若高出1560W,即判断为设备运行异常,而在验证是否低于额定运行参数时,与范围的下限做比较,即与800W做比较,看供电线路信息中的功率是否低于1200W的80%,即低于640W,若低于640W,即判断为设备运行异常。
[0027] S15、判断监测对象运行正常;
[0028] S16、判断监测对象运行异常;
[0029] S17、提取运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,即提取供电线路信息中的功率或电流的波动规则,如是否设备开启时功率或电流持续高出或低于额定运行功率或电流的合理波动范围,或时高时正常等。
[0030] S18、将运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则与故障特征库中存储的监测对象故障类型对应的功率或电流波动特征做相似性比对。
[0031] S19、根据供电线路信息的功率或电流的波动规则与故障特征库存储的功率或电流的波动特征判断监测对象运行异常的原因,即通过二者存在相同的波动规则,从而判断设备故障的类型;
[0032] S20、提示监测对象运行异常并将监测对象的供电线路信息和运行异常的原因输出。
[0033] 值得注意的是,当基于逆卡诺原理设备具备制冷和制热的转换功能时,如当设备为空调,该基于逆卡诺原理设备工况监测方法还包含步骤:采集设备附近点的温度,利用采集的温度信息判断当前监测对象处于制冷或制热的工作模式,并根据判断的工作模式选择对应的额定运行参数,如处于制冷的工作模式时,即采用制冷的额定运行参数与采集的供电线路信息进行比较,以判断设备是否运行异常,而处于制热的工作模式时,则采用制热的额定运行参数进行后续的判断。
[0034] 如图2所示,为基于逆卡诺原理设备工况监测装置结构图。该基于逆卡诺原理设备工况的监测装置2包含输入模块21、数据存储模块22、供电信息采集模块23、判断模块24和输出模块25。
[0035] 输入模块21用于采集并输入监测对象的额定运行参数和故障特征库,输入模块21可以有几种方式,如按键、触摸屏或USB等外围接口,通过按键输入、触摸屏输入或USB外围接口输入额定运行参数和故障特征库的相关信息。输入的额定运行参数主要为铭牌参数,铭牌参数包含额定输入功率、额定输出功率、额定电压、额定电流、额定频率等信息,如基于逆卡诺原理的设备为空调时,还涉及是否有变频功能等信息,故障特征库包含监测对象故障的类型,以及故障类型对应的功率或电流波动特征。
[0036] 数据存储模块22用于存储额定运行参数和故障特征库,数据存储模块22可以为计算机的硬盘等可以存储数据的设备。
[0037] 供电信息采集模块23用于采集监测对象的供电线路信息,其中供电线路信息包含监测对象的功率、电压或电流、频率等。供电信息采集模块23主要通过读取监测对象的供电电路上的电流、电压、功率、频率等信息。供电信息采集模块23采集的供电线路信息同样存储在数据存储模块22中。
[0038] 判断模块24用于将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,判断供电线路信息是否处于额定运行参数合理的波动范围,若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行异常,并提取所述运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,与故障特征库做相似性比对,判断监测对象运行异常的原因。判断模块24得出的监测对象运行异常以及运行异常的原因可存储在数据存储模块22中。
[0039] 输出模块25用于当判断监测对象运行异常的原因后,提示监测对象运行异常,并将监测对象的供电线路信息和运行异常的原因输出。输出模块25可以为显示屏或USB、WIFI等外围输出接口。通过显示屏输出实时显示的监测对象的运行状态信息以及运行异常的原因,通过USB、WIFI等外围接口除了输出实时运行状态信息外,还可以输出历史运行记录。
[0040] 当该基于逆卡诺原理设备具备制冷和制热的转换功能时,该基于逆卡诺原理设备工况监测装置还包含采集温度的温度采集模块,以及利用温度采集模块采集的温度信息判断当前监测对象处于制冷或制热的工作模式,并根据判断的工作模式选择对应的额定运行参数的工作模式判断模块。如处于制冷的工作模式时,即采用制冷的额定运行参数与采集的供电线路信息进行比较,以判断设备是否运行异常,而处于制热的工作模式时,则采用制热的额定运行参数进行后续的判断。
[0041] 实施例I[0042] 如图3所示,为热泵脏堵供电线路信息中的运行功率图。该热泵的额定输入功率为800W,从运行功率图中可以看出,热泵在第0. 5小时开启运行,第0. 5至第2. 5小时运行功率为1300W左右,高出额定输入功率的800W的30%以上,第2. 5小时至第4. 8小时关机,第4. 8小时至第6. 2小时再次开启运行后,运行功率仍然为1300W左右。因此判断该热泵运行异常,并从中提取出该热泵运行功率的波动规则为开启时运行功率持续高出额定运行功率的合理波动范围,与故障特征库中存储的脏堵的特征相同,判断该热泵的故障类型为脏堵。
[0043] 实施例2
[0044] 如图4所示,为冰箱冰堵供电线路信息中的运行功率图。该冰箱的额定输入功率为800W,从运行功率图中可以看出,该冰箱在第0. 5小时开启运行,第0. 5至第2. 5小时运行功率在800W左右,第2. 5至3. 2小时运行功率上升至1400-1500W左右,高出额定输入功率800W的30%以上,第3. 2至第4. 8小时关机,第4. 8至6. 2小时再次开启运行后,运行功率恢复至800W左右。判断该冰箱运行异常,并从中提取出该冰箱运行功率的波动规则为开 启时运行功率高出额定运行功率的合理波动范围,设备关闭后再次开启时运行功率恢复到额定运行功率的合理波动范围,即以小时为单位对设备的运行进行观察,设备运行功率时高时正常,与故障特征库中存储的冰堵的特征相同,判断该冰箱的故障类型为冰堵。
[0045] 实施例3
[0046] 如图5所示,为空调缺制冷剂供电线路信息中的运行功率图。该空调的额定输入功率为800W,从运行功率图中可以看出,该空调在第0. 5小时开启运行,第0. 5至第2. 5小时运行功率为600W左右,低于额定输入功率800W的20%以上,第2. 5至3. 8小时关机,第3. 8至5. 3小时再次开启运行后,运行功率仍然为600W左右,判断该空调运行异常,并从中提取出该空调运行功率的波动规则为开启时运行功率持续低于额定运行功率的合理波动范围,与故障特征库中存储的缺制冷剂的特征相同,判断该空调的故障类型为缺制冷剂。
[0047] 以上介绍了基于逆卡诺原理设备工况监测装置及方法。本发明并不限定于以上实施例,任何未脱离本发明技术方案,即仅仅对其进行本领域普通技术人员所知悉的改进或变更,均属于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1. 一种基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于,所述监测方法包含如下步骤: 输入监测对象的额定运行参数和故障特征库; 将额定运行参数和故障特征库存储在数据存储模块中; 采集监测对象的供电线路信息; 将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,判断供电线路信息是否处于额定运行参数合理的波动范围; 若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行异常,并提取所述运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,与故障特征库做相似性比对,判断监测对象运行异常的原因。
2.根据权利要求I所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于,所述监测方法还包括如下步骤: 当判断监测对象运行异常的原因后,提示监测对象运行异常,并将监测对象的供电线路信息和运行异常的原因输出。
3.根据权利要求I或2任一所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于,所述监测方法还包括如下步骤: 若供电线路信息未超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行正常。
4.根据权利要求I或2任一所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于,所述供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围是指供电线路信息高出额定运行参数的30%或低于额定运行参数的80%。
5.根据权利要求I所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于:所述额定运行参数为铭牌参数,所述铭牌参数包含额定输入功率或额定电压或额定电流或额定频率。
6.根据权利要求I所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于:所述故障特征库包含监测对象故障的类型,以及故障类型对应的功率或电流波动特征。
7.根据权利要求I所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测方法,其特征在于:所述供电线路信息包含监测对象的功率或电压或电流或频率。
8. 一种基于逆卡诺原理设备工况的监测装置,其特征在于:所述监测装置包含: 输入监测对象的额定运行参数和故障特征库的输入模块; 存储额定运行参数和故障特征库的数据存储模块; 采集监测对象的供电线路信息的供电信息采集模块; 将监测对象的额定运行参数和采集的供电线路信息进行比较,判断供电线路信息是否处于额定运行参数合理的波动范围,以及若供电线路信息超出额定运行参数合理的波动范围,则判断监测对象运行异常,并提取所述运行异常监测对象的供电线路信息的波动规则,与故障特征库做相似性比对,判断监测对象运行异常的原因的判断模块。
9.根据权利要求8所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测装置,其特征在于:当所述基于逆卡诺原理设备具备制冷和制热的转换功能时,所述监测装置还包含采集温度的温度采集模块,以及利用温度采集模块采集的温度信息判断当前监测对象处于制冷或制热的工作模式,并根据判断的工作模式选择对应的额定运行参数的工作模式判断模块。
10.根据权利要求8或9任一所述的基于逆卡诺原理设备工况的监测装置,其特征在于:所述监测装置还包含当判断监测对象运行异常的原因后,提示监测对象运行异常,并将监测对象的供电线路信息和运行异常的原因输出的输出模块。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104864553A (zh) * 2015-04-30 2015-08-26 广东美的制冷设备有限公司 空调控制方法及装置
CN105512195A (zh) * 2015-11-26 2016-04-20 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种产品fmeca报告分析决策辅助方法
CN105808902A (zh) * 2014-12-27 2016-07-27 上海麦杰环境科技有限公司 用于湿法脱硫系统运行工况分析的定性方法
CN107144085A (zh) * 2017-04-12 2017-09-08 海信(山东)冰箱有限公司 一种确定冰箱故障的方法、装置及系统
CN108278719A (zh) * 2017-01-05 2018-07-13 松下知识产权经营株式会社 检查管理系统和检查管理方法
CN108627711A (zh) * 2017-03-16 2018-10-09 开利公司 用于制冷系统的故障检测系统和方法以及制冷系统
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
CN113495199A (zh) * 2021-09-09 2021-10-12 深圳博润缘科技有限公司 一种电力设备安全监控方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1908987A (zh) * 2006-08-24 2007-02-07 上海地铁运营有限公司 基于波形识别的地铁机车牵引电路故障诊断方法
US20080077260A1 (en) * 2006-09-22 2008-03-27 Michael Ramey Porter Refrigeration system fault detection and diagnosis using distributed microsystems
CN101988867A (zh) * 2009-08-06 2011-03-23 中华电信股份有限公司 性能检测方法
CN102313580A (zh) * 2011-09-24 2012-01-11 三一重型装备有限公司 一种煤机变频器的故障诊断装置与方法
JP2012127625A (ja) * 2010-12-17 2012-07-05 Samsung Yokohama Research Institute Co Ltd 空気調和装置に用いられる故障診断装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6356853B1 (en) * 1999-07-23 2002-03-12 Daniel B. Sullivan Enhancing voltmeter functionality
CN1735811A (zh) * 2002-12-05 2006-02-15 穆尔蒂布拉斯家电公司 家用电器的诊断系统
CN101334445B (zh) * 2007-06-28 2010-12-01 英业达股份有限公司 辅助故障检测系统及方法
CN101865960A (zh) * 2010-06-04 2010-10-20 中兴通讯股份有限公司 一种设备能效性能监测方法和装置
CN201828289U (zh) * 2010-10-26 2011-05-11 北京华清荣昊新能源开发有限责任公司 地源热泵系统运行参数监测仪
CN102175945B (zh) * 2011-02-22 2014-03-12 合肥美的电冰箱有限公司 用于制冷设备的自主检测方法及装置、制冷设备
KR101585940B1 (ko) * 2011-03-03 2016-01-18 삼성전자 주식회사 고장 검출 장치, 전기기기 및 고장 검출 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1908987A (zh) * 2006-08-24 2007-02-07 上海地铁运营有限公司 基于波形识别的地铁机车牵引电路故障诊断方法
US20080077260A1 (en) * 2006-09-22 2008-03-27 Michael Ramey Porter Refrigeration system fault detection and diagnosis using distributed microsystems
CN101988867A (zh) * 2009-08-06 2011-03-23 中华电信股份有限公司 性能检测方法
JP2012127625A (ja) * 2010-12-17 2012-07-05 Samsung Yokohama Research Institute Co Ltd 空気調和装置に用いられる故障診断装置
CN102313580A (zh) * 2011-09-24 2012-01-11 三一重型装备有限公司 一种煤机变频器的故障诊断装置与方法

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105808902A (zh) * 2014-12-27 2016-07-27 上海麦杰环境科技有限公司 用于湿法脱硫系统运行工况分析的定性方法
CN105808902B (zh) * 2014-12-27 2020-09-18 上海麦杰环境科技有限公司 用于湿法脱硫系统运行工况分析的定性方法
CN104864553A (zh) * 2015-04-30 2015-08-26 广东美的制冷设备有限公司 空调控制方法及装置
CN104864553B (zh) * 2015-04-30 2017-10-27 广东美的制冷设备有限公司 空调控制方法及装置
CN105512195A (zh) * 2015-11-26 2016-04-20 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种产品fmeca报告分析决策辅助方法
CN105512195B (zh) * 2015-11-26 2019-08-23 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种产品fmeca报告分析决策辅助方法
CN108278719B (zh) * 2017-01-05 2021-05-28 松下知识产权经营株式会社 检查管理系统和检查管理方法
CN108278719A (zh) * 2017-01-05 2018-07-13 松下知识产权经营株式会社 检查管理系统和检查管理方法
CN108627711A (zh) * 2017-03-16 2018-10-09 开利公司 用于制冷系统的故障检测系统和方法以及制冷系统
CN107144085A (zh) * 2017-04-12 2017-09-08 海信(山东)冰箱有限公司 一种确定冰箱故障的方法、装置及系统
CN107144085B (zh) * 2017-04-12 2019-09-17 海信(山东)冰箱有限公司 一种确定冰箱故障的方法、装置及系统
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
CN113495199A (zh) * 2021-09-09 2021-10-12 深圳博润缘科技有限公司 一种电力设备安全监控方法及系统

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Publication number Publication date
CN102818964B (zh) 2016-01-13
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