CN103245847A - 设备异常的侦测装置与方法 - Google Patents
设备异常的侦测装置与方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103245847A CN103245847A CN2012101004918A CN201210100491A CN103245847A CN 103245847 A CN103245847 A CN 103245847A CN 2012101004918 A CN2012101004918 A CN 2012101004918A CN 201210100491 A CN201210100491 A CN 201210100491A CN 103245847 A CN103245847 A CN 103245847A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- those
- detecting
- module
- equipment
- judge
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 46
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 title abstract description 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 60
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 10
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 230000000712 assembly Effects 0.000 claims description 3
- 238000000429 assembly Methods 0.000 claims description 3
- 230000001915 proofreading effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 22
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 238000010205 computational analysis Methods 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012567 pattern recognition method Methods 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
- G01R31/2832—Specific tests of electronic circuits not provided for elsewhere
- G01R31/2836—Fault-finding or characterising
- G01R31/2846—Fault-finding or characterising using hard- or software simulation or using knowledge-based systems, e.g. expert systems, artificial intelligence or interactive algorithms
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
- F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
- F24F11/38—Failure diagnosis
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
- F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F2140/00—Control inputs relating to system states
- F24F2140/60—Energy consumption
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
- G01R31/282—Testing of electronic circuits specially adapted for particular applications not provided for elsewhere
- G01R31/2825—Testing of electronic circuits specially adapted for particular applications not provided for elsewhere in household appliances or professional audio/video equipment
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种设备异常的侦测装置。该侦测装置包括数据库、测量模块、判断模块与侦测模块。数据库用于存储多个预设电学特征。测量模块用于对设备进行电学测量,以产生电学信息。判断模块用于依据预设电学特征与电学信息,以判断设备是否发生异常。侦测模块用于当判断模块判断设备发生异常时,侦测设备中的多个元件的运作状态,以产生多个状态信号。其中,判断模块还依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一元件的正异常状态。本发明可全面性地侦测设备及其元件或家电发生异常的状态,并加快侦测设备异常的速度以及增加检修的便利性。
Description
技术领域
一种异常侦测装置与方法,特别有关于一种设备异常的侦测装置与方法。
背景技术
一般来说,电器设备在使用的过程中发生故障,大都由用户主动发现而得知,然而,许多电器设备是利用电力线提供的电源来维持持续运作,在持续运作过程中不一定有人员随时在旁监控,因此,若是电器设备发生故障时并无人员在场,便无法立即察觉异常状况予以报告或实时采取有效的应变措施,因而造成更重大的损失。
另外,电器设备里面的组件也会容易随着时间发生异常状态,例如冷气机的压缩机可能出现阀片故障或防震片老化,或是马达可能出现转子/轴承磨损的情况。前述异常发生的组件所造成的影响可能使电器设备消耗更多电力,或是造成意外事故。然而,前述组件发生异常时,用户无法察觉哪一个组件发生异常状况,并且也无法立即对于异常状况而予以实时处理。因此,若能提供一套有效侦测电器设备的异常状况发生的机制,将可增加检修的便利性。
发明内容
鉴于以上的问题,本发明在于提供一种设备异常的侦测装置与方法,借以全面性侦测设备与其元件的正异常状态,以加快侦测设备异常的速度,并增加检修的便利性。
本发明的一种设备异常的侦测装置,包括数据库、测量模块、判断模块与侦测模块。数据库用于存储多个预设电学特征。测量模块用于对设备进行电学测量,以产生电学信息,如电流、电压、功率等。判断模块耦接数据库与测量模块,用于依据预设电学特征与电学信息,以判断设备是否发生异常。侦测模块耦接判断模块,用于当判断模块判断设备发生异常时,侦测设备中的多个元件的运作状态,以产生多个状态信号。其中,判断模块还依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一元件的正异常状态。
本发明的一种设备异常的侦测方法,包括下列步骤。对设备进行电学测量,以产生电学信息。取得多个预设电学特征。依据电学信息与预设电学特征,判断设备是否发生异常。若判断设备发生异常,侦测设备中的多个元件的运作状态,以产生多个状态信号,并依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一元件的正异常状态。
本发明的另一种设备异常的侦测装置,包括数据库、测量模块、判断模块与侦测模块。数据库用于存储多个预设电学特征。测量模块用于对设备的多个家电进行电学测量,以产生电学信息。判断模块耦接数据库与测量模块,用于依据预设电学特征与电学信息,以判断设备是否发生异常。侦测模块耦接判断模块,用于当判断模块判断设备发生异常时,侦测设备中的家电的运作状态,以产生多个状态信号。其中,判断模块还依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一家电的正异常状态。
本发明的另一种设备异常的侦测方法,包括下列步骤。对设备的多个家电进行电学测量,以产生电学信息。取得多个预设电学特征。依据电学信息与预设电学特征,判断设备是否发生异常。若判断设备发生异常,侦测设备中的家电的运作状态,以产生多个状态信号,并依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一家电的正异常状态。
本发明的设备异常的侦测装置与方法,其通过测量设备而得到的电学信息与预设电学特征进行比对,以判断设备是否发生异常。若设备发生异常,则进一步判断设备中哪一个元件或哪一个家电发生异常。如此一来,可全面性地侦测设备及其元件或家电发生异常的状态,并加快侦测设备异常的速度以及增加检修的便利性。
有关本发明的特征与实现,现配合附图作实施例详细说明如下。
附图说明
图1为本发明的设备异常的侦测装置的方块图。
图2为本发明的另一设备异常的侦测装置的方块图。
图3为本发明的又一设备异常的侦测装置的方块图。
图4为本发明的设备异常的侦测方法流程图。
图5为本发明的另一设备异常的侦测方法流程图。
图6为本发明的又一设备异常的侦测方法流程图。
图7为本发明的再一设备异常的侦测方法流程图。
【主要元件符号说明】
100、200、300 设备异常的侦测装置;
110、210、310 数据库;
120、220、320 测量模块;
130、230、330 判断模块;
140、240、340 侦测模块;
180、290、380 设备;
250 校正模块;
260 调整模块;
270、350 控制模块;
280 感测模块;
181_1~181_N 元件;
291_1~291_N 电组件;
292_1~292_M 非电组件;
381_1~381_N 家电;
具体实施方式
请参考「图1」所示,其为本发明的设备异常的侦测装置的方块图。在本实施例中,设备异常的侦测装置100适于侦测设备180的运作状态,其中设备180可以是冷气机、发电机等,且设备180包括有多个元件181_1~181_N,其中N为大于0的正整数。侦测装置100包括数据库110、测量模块120、判断模块130与侦测模块140。
数据库110用于存储多个预设电学特征。其中,前述预设电学特征包括实际功率、虚功率、平均电流值、相关标准偏差值等,但本发明不以此为限。
测量模块120用于对设备180进行电学测量,以产生电学信息。其中,测量模块120可以是电学计(Electricity Meter),用于测量设备180的电流、电压、功率等,以产生电流、电压、功率等的电学信息。
判断模块130耦接数据库110和测量模块120,用于接收并依据测量模块120所产生的电学信息与数据库110的预设电学特征,以判断设备180是否产生发生异常。也就是说,判断模块130会比对电学信息与预设电学特征是否相符,以判断出设备180的正异常状态。
在本实施例中,由于每一次对设备180进行电学测量,测量模块120所产生的电学信息可能会有少许的不同,因此判断模块130会设定一预设范围,以判断设备180是否发生异常。在本实施例中,判断模块130,例如但不以此为限,利用一常态分布(68-95-99.7法则)规律,判断电学信息与预设电学特征的差值是否在预设范围内。举例来说,当差值在预设范围内,判断模块130判断设备180未发生异常,当差值未在预设范围内,判断模块130则判断设备180发生异常。
侦测模块140耦接判断模块130,用于当判断模块130判断设备180发生异常时,侦测设备180上多个元件181_1~181_N的运作状态,以产生多个状态信号,并将这些状态信号传送给判断模块130。举例来说,侦测模块140例如分别发出一指令给设备180上的各元件181_1~181_N。当元件181_1~181_N为正常运作时,则会回传对应的指令给侦测模块140,侦测模块140例如产生高逻辑电平的状态信号。当元件181_1~181_N不运作或发生异常时,则不会回传对应的指令给侦测模块140,侦测模块140例如产生低逻辑电平的状态信号。
接着,判断模块130会根据前述状态信号、电学信息与预设电学特征,而判断每一元件181_1~181_N的正异常状态。也就是说,前述状态信号为高逻辑电平且电学信息与预设电学特征相符,表示元件181_1~181_N为正常状态,而前述状态信号为低逻辑电平,或是前述状态信号为高逻辑电平且电学信息与预设电学特征不相符,表示元件181_1~181_N为异常状态。如此一来,本实施例的侦测装置100除了可以得知设备180发生异常外,还可得知哪一个元件181_1~181_N发生异常,以加快侦测设备180异常的速度,进而增加检修的便利性。
在本实施例中,数据库110、测量模块120、判断模块130与侦测模块140可整合于侦测装置100,且将侦测装置100安装于设备180上,以便对设备180进行异常侦测。
在另一实施例中,测量模块120与侦测模块140可设置于设备180上,而数据库110与判断模块130可设置于侦测装置100上。测量模块120与侦测模块140可利用有线或无线(例如WIFI、WIMAX、RF(RadioFrequency)、PLC(Power Line Communication)等)的方式,传送电学信息与状态信号给判断模块130,使判断模块130可进一步判断设备180及其元件181_1~181_N的正异常状态。
请参考「图2」所示,其为本发明的另一设备异常的侦测装置的方块图。在本实施例中,设备290可包括多个电组件291_1~291_N(可对应「图1」所述的元件)与多个非电组件292_1~292_M,其中M为大于0的正整数。以冷气机而言,电组件291_1~291_N可如马达、压缩机等,非电组件291_2~291_M则可如滤网、毛细管等。设备异常的侦测装置200包括数据库210、测量模块220、判断模块230、侦测模块240、校正模块250、调整模块260、控制模块270与感测模块280。其中,数据库210、测量模块220、判断模块230与侦测模块240的相关操作可参照「图1」的数据库110、测量模块120、判断模块130与侦测模块140的说明,故在此不再赘述。
校正模块250耦接测量模块220与数据库210,用于依据测量模块220所产生的电学信息与数据库210的预设电学特征,校正并更新数据库210的预设电学特征。举例来说,校正模块250,例如但不以此为限,利用最小平方误差(Least Square Error,LSE),找出电学信息与预设电学特征的相关性,以产生校正值来校正数据库210的预设电学特征,并将校正值写入数据库210。借此,使得侦测装置200可适用于各不同机型的设备290。
另外,调整模块260耦接数据库210,用于依据一环境条件,调整电学信息与预设电学特征。其中,前述环境条件包括环境温度与变动市电电压,但本发明不限于此。举例来说,调整模块260可依据环境温度,利用内插法的方式动态调整预设电学特征。并且,调整模块260可依据变动市电电压,利用正规化(Normalization)的方式动态调整电学信息。
在判断模块230比对电学信息与预设电学特征之前,通过调整模块260动态调整电学信息与预设电学特征,以减少设备异常侦测错误的情况发生。
另外,控制模块270用于产生多个控制信号,以控制元件的运作状态,其中元件的运作状态具有多种排列组合。也就是说,本实施例可通过控制模块270发出控制信号,以控制各元件(例如电组件291_1~291_N)进行运作或不运作。举例来说,假设设备290具有3个电组件,且以电组件A、B与C为例。控制模块270可发出不同的控制信号,以控制电组件A、B与C的运作,而电组件A、B与C的运作的排列组合可如表1所示。其中,「ON」表示电组件运作,「OFF」表示电组件不运作。
表1为电组件A、B、C的运作状态的排列组合
电组件A | 电组件B | 电组件C |
ON | ON | ON |
OFF | ON | ON |
OFF | OFF | ON |
ON | OFF | ON |
ON | ON | OFF |
OFF | ON | OFF |
OFF | OFF | OFF |
ON | OFF | OFF |
当控制模块270产生上述不同排列组合的元件(例如电组件291_1~291_N)的运作状态后,侦测模块240可以轮询的方式依次对前述各排列组合的元件的运作状态进行侦测,以产生对应排列组合的多个状态信号。接着,判断模块230依次依据对应排列组合的状态信号与对应的电学信息及预设电学特征,以判断每一元件的正异常状态,且建立一统计表并存储至数据库210。
举例来说,当控制模块270控制电组件A、B、C都为「ON」时,判断模块230接收到状态信号都为高逻辑电平的状态信号,例如H、H、H。接着,判断模块230可由数据库210中取得对应前述各排列组合的元件的运作状态的预设电学特征,以及由测量模块220取得电组件A、B、C为「ON」时的设备290所产生的电学信息,并将预设电学特征与电学信息进行比对,以判断电组件A、B、C同时运作的设备290是否发生异常。
假设,若设备290发生异常且电组件A、B、C都为「ON」,则判断模块230例如记录电组件A、B、C发生异常的次数记录1次。若设备290没有发生异常,则判断模块230不会记录电组件发生异常的次数。另外,若是在电组件A、B为「ON」且电组件C为「OFF」的排列组合下,当设备290发生异常,则判断模块230会将电组件A、B发生异常的次数记录1次,而电组件C发生异常的次数将不会被记录。以此累推,直到所有排列组合都测试完成,并且判断模块230可将各电组件发生异常的次数进行累加。
此外,判断模块230还可进一步判断各电组件发生异常的次数是否达到一临界值,以作为确定电组件发生异常的依据。举例来说,假设前述临界值为3次,则判断模块230会将各电组件发生异常的总次数与临界值进行比对,以找出哪一个电组件确实为异常状态。如此一来,用户可得知哪一个电组件发生老化或损坏的异常状态,进而检修。
另一方面,在前述所有排列组合完成后,若判断单元230判断出某个电组件为「OFF」且设备290未发生异常时,则可以确定前述电组件为异常状态。举例来说,假设电组件C都为「OFF」,而不论电组件A、B同时为「ON」、同时为「OFF」或其一为「ON」,当判断单元230判断设备290未发生异常时,表示电组件C确实为造成设备290发生异常的元件。
在前述所有排列组合都测试完成,若判断模块230判断电组件在每一排列组合都发生异常下,还可搭配感测模块280,以进一步判断哪一个元件(例如非电组件292_1~292_M)造成设备290发生异常。感测模块280耦接判断模块230且配置于设备290上,用于感测设备的非电学特征,如温度、震动特性,以对应产生感测信号并传送给判断模块230。接着,判断模块230还可依据感测信号与预设电学特征,以判断非电组件的正异常状态。
假设设备290以冷气机为例,而感测模块280例如设置于设备290的管线中。当感测模块280感测到的温度(例如冷气机的副管温)为持续下降,则判断模块230可判断非电组件发生异常的种类例如为冷媒发生泄漏而使得设备290发生异常状态。
另外,感测模块280可以感测到单位时间的温度下降幅度减缓,或是判断模块230判断所测量出的电学信息中的功率,高于预设电学特征中的功率时,判断模块230会判断出非电组件发生异常的种类为滤网未清而使得设备290发生异常状态。如此一来,本实施例的设备异常的侦测装置可全面性侦测出设备发生异常的状况,也可进一步得知哪个电组件或非电组件发生异常,进而加快侦测设备290异常的速度以及增加检修的便利性。
请参考「图3」所示,其为本发明的又一设备异常的侦测装置的方块图。在本实施例中,设备异常的侦测装置300适于侦测设备380的正异常状态,其中设备380可包括多个家电381_1~381_N,且设备380为这些家电381_1~381_N的集合,而这些家电381_1~381_N例如为微波炉、电饭锅与电磁炉等。侦测装置300包括数据库310、测量模块320、判断模块330与侦测模块340。
数据库310用于存储多个预设电学特征,而前述预设电学特征包括不同家电381_1~381_N的正常电学特征,例如实际功率、虚功率、平均电流值、相关标准偏差值等,但本发明不以此为限。
测量模块320用于对设备380进行电路测量,以产生电学信息,其中,测量模块320可以是电学计,用于测量家电381_1~381_N的总耗电量,以产生对应总耗电量的电学信息。
判断模块330耦接数据库310和测量模块320,用于接收并依据测量模块320所产生的电学信息与数据库310的预设电学特征,以判断设备380是否产生发生异常。也就是说,判断模块330会比对电学信息与预设电学特征是否相符,以判断出设备380的正异常状态。
侦测模块340耦接判断模块330,用于当判断模块330判断设备380发生异常时,侦测设备380中多个不同家电381_1~381_N的运作状态,以产生多个状态信号,并将这些状态信号传送给判断模块330。在本实施例中,各家电381_1~381_N例如配置有一开关,以产生对应各家电381_1~381_N的运作信号或不运作信号。当家电381_1~381_N为正常运作时,可通过前述开关产生运作信号给侦测模块340,使侦测模块340例如产生高逻辑电平的状态信号。当家电381_1~381_N不运作或发生异常时,可通过前述开关产生不运作信号给侦测模块340,使侦测模块340例如产生低逻辑电平的状态信号。在一实施例中,前述各开关可通过有线或无线的方式,将各家电对应的运作信号与不运作信号传送给侦测模块340。
接着,判断模块330会根据前述状态信号、电学信息与预设电学特征,而判断每一家电381_1~381_N的正异常状态。也就是说,前述状态信号为高逻辑电平且电学信息与预设电学特征相符,表示家电381_1~381_N为正常状态,而前述状态信号为低逻辑电平或是前述状态信号为高逻辑电平且电学信息与预设电学特征不相符,表示家电381_1~381_N为异常状态。如此一来,本实施例的侦测装置300除了可以得知设备380发生异常外,还可得知哪一个家电发生异常,以加快侦测设备380中的各家电发生异常的速度,进而增加检修的便利性。
在本实施例中,数据库310、测量模块320、判断模块330与侦测模块340可整合并设置于侦测装置300,且将侦测装置300安装于设备380上,以便对设备380进行异常侦测。
在另一实施例中,测量模块320与侦测模块340可设置于设备380上,而数据库310与判断模块330可设置于侦测装置300的本体上。测量模块320与侦测模块340可利用有线或无线(例如WIFI、WIMAX、RF、PLC等)的方式,传送电学信息与状态信号给判断模块330,使判断模块330可进一步判断设备380及其家电381_1~381_N的正异常状态。
另外,前述侦测装置300进一步包括控制模块350,用于产生多个控制信号,以控制设备380中各家电381_1~381_N的运作状态,其中家电381_1~381_N的运作状态可具有多种排列组合。也就是说,本实施例可通过控制模块350发出控制信号,以控制设备380中各家电381_1~381_N进行运作或不运作。举例来说,假设设备380具有3个家电,且以家电D、E与F为例,且控制模块350可发出不同的控制信号,以控制家电D、E与F的运作,而家电D、E与F的运作的排列组合可参考表1所示。为了方便说明,假设「ON」表示家电运作,「OFF」表示家电不运作。
当控制模块350产生上述不同排列组合的家电的运作状态后,侦测模块340可以轮询的方式依次对前述各排列组合的家电的运作状态进行侦测,以产生对应排列组合的多个状态信号。接着,判断模块330依次依据对应排列组合的状态信号与对应的电学信息与预设电学特征,以判断每一家电的正异常状态,且建立一统计表并存储至数据库310。
并且,判断模块330可进一步比对电学信息与预设电学特征中的功率变化的差值或是暂态或谐波的相似度,以判断出每一家电的运作(即开关)状态。电学信息的计算分析可分成两大类,首先是稳态分析的方式,其利用家电开启或关闭后的实功率与虚功率的差值来作为该家电的电学特征值。当测量值的变化经过一段时间而没再有超过门坎值的变化时,该家电可视为已经达到稳态状态,则可将此次稳态的功率平均值减去上次稳态状态的平均值,即可得出该家电所耗费的功率。
再次,仅以实功率判断家电的开启或关闭仍是不够周全的,因为不同的家电有可能会消耗相同或很接近的实功率,而造成无法正确判断出被开启或关闭的家电;此时可再加上非纯电组性电器(Non-resistive Appliance)会消耗的虚功率作为另一个电学参数。虚功率可使用智能电表及电学计来测量,或利用及S=V×I加以计算,其中S为视在功率、P为实功率、Q为虚功率、V为电压、且I为电流。结合实功率与虚功率此二电学参数所计算出来的差值,已足够提供大部分家电的电学特征值。
高取样率的测量装置还可用于计算家电开启或关闭后的谐波电流(Harmonic Current)的变化来作为该家电的电学特征值。对于马达类(Motor-driven)、泵浦类(Pump-operated)、电子类(Electronic)的家电以及日光灯管(Fluorescent Light),其奇次谐波电流(Odd HarmonicCurrent)明显,适合作为该家电的电学特征值。计算谐波电流的方法是将所测量到的电流通过快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)转到频率域上。
此外,前述电学信息的计算分析也可以为暂态分析的电学特征值。利用家电开启或关闭后电学参数的瞬间变化来作为该家电的电学特征值。因为家电的开启或关闭是瞬间变化,其测量装置必须具有很高的取样率。倘若家电的电学参数在开启或关闭的瞬间变化是固定且可重现的,则其电学参数的暂态波形作为电学特征值,而在本发明中通过一般的信号处理或图形辨识方法以分辨家电的使用。
综上所述,对于以电学特征值来比对家电使用的状况,可先比对实功率与虚功率的变化;若无法分辨,再进而比对谐波电流变化;若还是无法分辨,则再进而比对电学参数的暂态分析结果;但本发明对其比对顺序并不加以限制。
另外,判断模块330所依据对应的电学信息为运作状态为正常的各家电加总的电学信息,以将前述加总的电学信息与预设电学特征比对是否相符,以判断前述组合的家电是否产生异常。
举例来说,当控制模块350控制家电D、E、F都为「ON」时,判断模块330接收到状态信号都为高逻辑电平的状态信号,例如H、H、H。接着,判断模块330可由数据库310中取得对应前述各排列组合的家电的运作状态的预设电学特征,以及由测量模块320取得家电D、E、F为「ON」时的设备380所产生的电学信息,并将预设电学特征与电学信息进行比对,以判断家电D、E、F同时运作的设备380是否发生异常。
假设,若设备380发生异常且家电D、E、F都为「ON」,则判断模块330例如记录家电D、E、F发生异常的次数记录1次。若设备380没有发生异常,则判断模块330不会记录家电发生异常的次数。另外,若是在家电D、E为「ON」且家电F为「OFF」的排列组合下,当设备380发生异常,则判断模块330将家电D、E发生异常的次数记录1次,而家电F发生异常的次数将不会被记录。以此累推,直到所有排列组合都测试完成,并且判断模块330可将各家电发生异常的次数进行累加。
此外,判断模块330还可进一步判断各家电发生异常的次数是否达到临界值,以作为确定家电发生异常的依据。举例来说,假设前述临界值为3次,则判断模块330会将各家电发生异常的总次数与临界值进行比对,以找出哪一个家电确实为异常状态。如此一来,用户可得知哪一个家电发生损坏的异常状态,进而检修。
另一方面,在前述所有排列组合完成后,判断单元330判断出若某个家电为「OFF」且设备380未发生异常,则可以确定前述家电为异常状态。举例来说,假设家电F都为「OFF」,则不论家电D、E同时为「ON」、同时为「OFF」或其一为「ON」,判断单元330判断设备380未发生异常,则表示家电F确实为造成设备380发生异常的家电。
由前述实施例的说明,可以归纳出一种设备异常的侦测方法。请参考「图4」所示,其为本发明的设备异常的侦测方法流程图。在步骤S410中,对设备进行电学测量,以产生电学信息。在步骤S420中,取得多个预设电学特征。在步骤S430中,依据电学信息与预设电学特征,判断设备是否发生异常。
若判断设备发生异常,则进入步骤S440,侦测设备中的多个元件的运作状态,以产生多个状态信号,并依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一元件的正异常状态。若判断设备没有发生异常,则结束前述侦测流程。在本实施例中,前述预设电学特征包括实功率、虚功率、平均电流值、相关标准偏差值等。
请参考「图5」所示,其为本发明的另一设备异常的侦测方法流程图。在步骤S502中,对设备进行电学测量,以产生电学信息。在步骤S504中,取得多个预设电学特征。在步骤S506中,依据电学信息与预设电学特征,校正预设电学特征。在步骤S508中,依据环境条件,调整预设电学特征。在步骤S510中,依据电学信息与预设电学特征,判断设备是否发生异常。若判断设备没有发生异常,则结束设备异常的侦测流程。
若判断设备发生异常,则进入步骤S512,产生多个控制信号,以控制元件的运作状态,其中元件的运作状态具有多种排列组合。在步骤S514,侦测元件的运作状态,以产生对应前述排列组合的状态信号。其中,侦测元件的运作状态可以轮询的方式进行侦测。在步骤S516中,依次依据对应排列组合的状态信号与对应的电学信息与预设电学特征,判断每一元件的正异常状态。在步骤S518,判断元件在每一排列组合是否都发生异常。若判断元件在每一排列组合没有都发生异常,则进入步骤S520中,依据每一元件的正异常状态,建立一统计表。
若判断元件在每一排列组合都发生异常,则进入步骤S522,感测设备的非电学信息(例如设备中不同位置的温度),以对应产生感测信号。在步骤S524中,依据感测信号与预设电学特征,以判断非电组件发生异常的种类。在本实施例中,前述预设电学特征包括实功率、虚功率、平均电流值、相关标准偏差值等。前述环境条件包括环境温度或变动市电电压。
请参考「图6」所示,其为本发明的设备异常的侦测方法流程图。在步骤S610中,对设备的多个家电进行电学测量,以产生电学信息。其中,前述电学信息可以是家电的总耗电量。在步骤S620中,取得多个预设电学特征。在步骤S630中,依据电学信息与预设电学特征,判断设备是否发生异常。
若判断设备发生异常,则进入步骤S640,侦测设备中的家电的运作状态,以产生多个状态信号,并依据状态信号、电学信息与预设电学特征,判断每一家电的正异常状态。若判断设备没有发生异常,则结束前述侦测流程。
请参考「图7」所示,其为本发明的另一设备异常的侦测方法流程图。在步骤S702中,对设备中的多个家电进行电学测量,以产生电学信息。其中,前述电学信息可以是家电的总耗电量。在步骤S704中,取得多个预设电学特征。在步骤S706中,依据电学信息与预设电学特征,判断设备是否发生异常。若判断设备没有发生异常,则结束设备异常的侦测流程。
若判断设备发生异常,则进入步骤S708,产生多个控制信号,以控制家电的运作状态,其中家电的运作状态具有多种排列组合。在步骤S710,侦测家电的运作状态,以产生对应前述排列组合的状态信号。其中,侦测家电的运作状态可以轮询的方式进行侦测。在步骤S712中,依次依据对应排列组合的状态信号与对应的电学信息与预设电学特征,判断每一元件的正异常状态。其中,在步骤S712中,进一步比对对应的电学信息及电学特征中的功率变化的差值,或是暂态或谐波的相似度,以确认每一家电的运作(即开关)状态,进而判断每一家电的正异常状态。在步骤S714,依据每一元件的正异常状态,建立一统计表。
本发明的设备异常的侦测装置与方法,其通过测量设备而得到的电学信息与预设电学特征进行比对,以判断设备是否发生异常。若设备发生异常,则进一步判断设备中哪一个元件(电组件或非电组件)或哪一个家电发生异常。如此一来,可全面性地侦测设备及其元件或家电发生异常的状态。另外,通过校正及调整电学信息与电学特征、产生不同排列组合的元件的运作以及搭配感测设备进行侦测,可进一步减少设备异常的误判情况,以及准确判断出哪一个电组件或非电组件或是哪一个家电确实为异常状态。如此一来,还可加快侦测设备异常的速度以及增加检修的便利性。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (30)
1.一种设备异常的侦测装置,其特征在于,包括:
一数据库,用于存储多个预设电学特征;
一测量模块,用于对一设备进行电学测量,以产生一电学信息;
一判断模块,耦接该数据库与该测量模块,用于依据该些预设电学特征与该电学信息,以判断该设备是否发生异常;以及
一侦测模块,耦接该判断模块,用于当该判断模块判断该设备发生异常时,侦测该设备中的多个元件的运作状态,以产生多个状态信号;
其中,该判断模块还依据该些状态信号、该电学信息与该些预设电学特征,判断每一该些元件的正异常状态。
2.根据权利要求1所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该些预设电学特征包括实功率、虚功率、平均电流值、相关标准偏差值。
3.根据权利要求1所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,还包括:
一校正模块,耦接该测量模块与该数据库,用于接收并依据该电学信息与该些预设电学特征,校正该些预设电学特征;以及
一调整模块,耦接该数据库,用于依据一环境条件,调整该些预设电学特征。
4.根据权利要求3所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该环境条件包括环境温度或变动市电电压。
5.根据权利要求1所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该些元件为电组件。
6.根据权利要求1所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该侦测模块以轮询的方式侦测该些元件的运作状态,以依次产生该些状态信号。
7.根据权利要求1所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,还包括:
一控制模块,用于产生多个控制信号,以控制该些元件的运作状态,其中该些元件的运作状态具有多种排列组合;
其中,该侦测模块依据该些元件的运作状态,以产生对应该些排列组合的该些状态信号,且该判断模块依次依据对应该些排列组合的该些状态信号与对应的该电学信息及该些预设电学特征,以判断每一该些元件的正异常状态,且建立一统计表并存储至该数据库。
8.根据权利要求7所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中若该判断模块判断该些元件在每一该些排列组合都发生异常,且该设备还包括多个非电组件,该设备异常的侦测装置则还包括:
一感测模块,耦接该判断模块且配置于该设备上,用于感测该设备的非电学信息,以对应产生一感测信号并传送给该判断模块;
其中,该判断模块还依据该感测信号与该些预设电学特征,以判断该些非电组件正异常状态。
9.根据权利要求1所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该数据库、该测量模块、该侦测模块与该判断模块设置于该设备异常的侦测装置上。
10.根据权利要求第1项所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该测量模块与该侦测模块设置于该设备上,且该测量模块与该侦测模块利用有线或无线的方式传送该电学信息与该些状态信号。
11.一种设备异常的侦测方法,其特征在于,包括:
对一设备进行电学测量,以产生一电学信息;
取得多个预设电学特征;
依据该电学信息与该些预设电学特征,判断该设备是否发生异常;以及
若判断该设备发生异常,侦测该设备中的多个元件的运作状态,以产生多个状态信号,并依据该些状态信号、该电学信息与该些预设电学特征,判断每一该些元件的正异常状态。
12.根据权利要求11所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中该些预设电学特征包括实功率、虚功率、平均电流值与相关标准偏差值。
13.根据权利要求11所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,还包括:
依据该电学信息与该些预设电学特征,校正该些预设电学特征;以及
依据一环境条件,调整该些预设电学特征。
14.根据权利要求13所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中该环境条件包括环境温度或变动市电电压。
15.根据权利要求11所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中该些元件为电组件。
16.根据权利要求11所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中以轮询的方式侦测该些元件的运作状态。
17.根据权利要求11所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中侦测该设备中的该些元件的运作状态,以产生该些状态信号,并依据该些状态信号与该些预设电学特征,判断每一该些元件的正异常状态的步骤包括:
产生多个控制信号,以控制该些元件的运作状态,其特征在于,其中该些元件的运作状态具有多种排列组合;
侦测该些元件的运作状态,以产生对应该些排列组合的该些状态信号;
依次依据对应该些排列组合的该些状态信号与对应的该电学信息及该些预设电学特征,判断每一该些元件的正异常状态;
判断该些元件在每一该些排列组合是否都发生异常;以及
若判断该些元件在每一该些排列组合没有都发生异常,则依据每一该些元件的正异常状态,建立一统计表。
18.根据权利要求17所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中该设备还包括多个非电组件,且判断该些元件在每一该些排列组合是否都发生异常的步骤之后还包括:
若判断该些元件在每一该些排列组合都发生异常,感测该设备的非电学信息,以对应产生一感测信号;以及
依据该感测信号与该些预设电学特征,以判断该些非电组件正异常状态。
19.一种设备异常的侦测装置,其特征在于,包括:
一数据库,用于存储多个预设电学特征;
一测量模块,用于对一设备的多个家电进行电学测量,以产生一电学信息;
一判断模块,耦接该数据库与该测量模块,用于依据该些预设电学特征与该电学信息,以判断该设备是否发生异常;以及
一侦测模块,耦接该判断模块,用于当该判断模块判断该设备发生异常时,侦测该设备中的该些家电的运作状态,以产生多个状态信号;
其中,该判断模块还依据该些状态信号、该电学信息与该些预设电学特征,判断每一该些家电的正异常状态。
20.根据权利要求19所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该侦测模块以轮询的方式侦测该些家电的运作状态,以依次产生该些状态信号。
21.根据权利要求19所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,还包括:
一控制模块,用于产生多个控制信号,以控制该些家电的运作状态,其中该些家电的运作状态具有多种排列组合;
其中,该侦测模块侦测该些家电的运作状态,以产生对应该些排列组合的该些状态信号,且该判断模块依次依据对应该些排列组合的该些状态信号与对应的该电学信息及该些预设电学特征,以判断每一该些家电的正异常状态,且建立一统计表并存储至该数据库。
22.根据权利要求19所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该判断模块还依次比对对应的该电学信息及该些预设电学特征中的一功率变化的差值,或是暂态或谐波的相似度,以判断每一该些家电的运作状态。
23.根据权利要求19所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该数据库、该测量模块、该侦测模块与该判断模块设置于该设备异常的侦测装置上。
24.根据权利要求19所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该测量模块与该侦测模块设置于该设备上,且该测量模块与该侦测模块通过有线或无线的方式传送该电学信息与该些状态信号。
25.根据权利要求19所述的设备异常的侦测装置,其特征在于,其中该测量模块为一电学计,且该电学信息为该些家电的总耗电量。
26.一种设备异常的侦测方法,其特征在于,包括:
对一设备的多个家电进行电学测量,以产生一电学信息;
取得多个预设电学特征;
依据该电学信息与该些预设电学特征,判断该设备是否发生异常;以及
若判断该设备发生异常,侦测该设备中的该些家电的运作状态,以产生多个状态信号,并依据该些状态信号、该电学信息与该些预设电学特征,判断每一该些家电的正异常状态。
27.根据权利要求26所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中以轮询的方式侦测该些家电的运作状态。
28.根据权利要求26所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中侦测该设备中的该些家电的运作状态,以产生该些状态信号,并依据该些状态信号与该些预设电学特征,判断每一该些家电的正异常状态的步骤包括:
产生多个控制信号,以控制该些家电的运作状态,其中该些家电的运作状态具有多种排列组合;
侦测该些家电的运作状态,以产生对应该些排列组合的该些状态信号;
依次依据对应该些排列组合的该些状态信号与对应的该电学信息及该些预设电学特征,判断每一该些家电的正异常状态;以及
依据每一该些家电的正异常状态,建立一统计表。
29.根据权利要求28所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中依次依据对应该些排列组合的该些状态信号与对应的该电学信息及该些预设电学特征,判断每一该些家电的正异常状态的步骤包括比对对应的该电学信息及该些电学特征中的一功率变化的差值,或是暂态或谐波的相似度,以判断每一该些家电的运作状态。
30.根据权利要求26所述的设备异常的侦测方法,其特征在于,其中该电学信息为该些家电的总耗电量。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW101104110A TW201333484A (zh) | 2012-02-08 | 2012-02-08 | 設備異常的偵測裝置與方法 |
TW101104110 | 2012-02-08 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103245847A true CN103245847A (zh) | 2013-08-14 |
Family
ID=48903651
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012101004918A Pending CN103245847A (zh) | 2012-02-08 | 2012-04-09 | 设备异常的侦测装置与方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20130204552A1 (zh) |
CN (1) | CN103245847A (zh) |
TW (1) | TW201333484A (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103399290A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-11-20 | 国家电网公司 | 一种电能表信息核查装置 |
CN104102194A (zh) * | 2014-06-30 | 2014-10-15 | 澳柯玛股份有限公司 | 一种家电多维信息综合管理方法 |
CN104297594A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-21 | 电子科技大学 | 一种智能家居的家电设备运行状态监测方法 |
CN104597335A (zh) * | 2013-10-30 | 2015-05-06 | 海尔集团公司 | 家电工作状态监测系统及监测方法 |
CN105143892A (zh) * | 2014-02-18 | 2015-12-09 | 英科德技术股份有限公司 | 电能测量装置和使用该装置的电能测量信息标记系统 |
CN105990887A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 盛群半导体股份有限公司 | 无线充电装置以及无线充电异常侦测方法 |
CN105988099A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 电子式电压互感器的诊断方法及设备 |
CN106295550A (zh) * | 2016-08-08 | 2017-01-04 | 苏州佳世达电通有限公司 | 电器设备的操作识别方法及应用其的操作识别系统 |
CN107271764A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-20 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 一种用电器耗电异常检测方法及装置 |
CN109103882A (zh) * | 2018-10-30 | 2018-12-28 | 张家口浩扬科技有限公司 | 一种运行模式的选择方法及其选择系统 |
CN110568257A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-13 | 广州亚禾电子科技有限公司 | 一种空调能耗持续监测方法及装置 |
US10598706B2 (en) | 2016-08-08 | 2020-03-24 | Benq Esco Corp. | Method for identifying actions of electric equipment and system using the same |
CN111338951A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-26 | 珠海荣邦智能科技有限公司 | 无线智能家电检测方法及系统 |
CN111983338A (zh) * | 2019-05-21 | 2020-11-24 | 仁宝电脑工业股份有限公司 | 测试方法及测试系统 |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101864828B1 (ko) * | 2012-04-10 | 2018-06-05 | 삼성전자주식회사 | 전자 기기 관리 방법 및 장치 |
US9697574B2 (en) * | 2012-09-05 | 2017-07-04 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Data processing method, transmitting apparatus, and anomaly detection system |
CN103926096B (zh) * | 2014-04-02 | 2017-08-29 | 广东鼎燊科技有限公司 | 一种电磁炉故障远程诊断系统及诊断方法 |
RU2601148C1 (ru) | 2015-06-30 | 2016-10-27 | Закрытое акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Система и способ выявления аномалий при подключении устройств |
US20170315855A1 (en) * | 2016-05-02 | 2017-11-02 | Agt International Gmbh | Method of detecting anomalies on appliances and system thereof |
TWI628021B (zh) * | 2016-12-08 | 2018-07-01 | 財團法人金屬工業研究發展中心 | 用於放電加工機之精度預測的特徵萃取方法及預測方法 |
US10413984B2 (en) | 2016-12-08 | 2019-09-17 | Metal Industries Research & Development Centre | Method for predicting precision of electrical discharge machine |
WO2018152356A1 (en) * | 2017-02-15 | 2018-08-23 | Bidgely Inc. | Systems and methods for detecting occurrence of an event in a household environment |
CN107992520B (zh) * | 2017-11-01 | 2021-05-04 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法 |
JP7044170B2 (ja) * | 2018-03-26 | 2022-03-30 | 日本電気株式会社 | 異常検知装置、方法、およびプログラム |
TWI676331B (zh) * | 2018-12-25 | 2019-11-01 | 國立中山大學 | 分散式區域功率控制方法 |
CN111507483A (zh) | 2019-01-30 | 2020-08-07 | 鸿富锦精密电子(天津)有限公司 | 返修板检测装置、方法及计算机可读存储介质 |
CN110579694B (zh) * | 2019-10-10 | 2020-11-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 电弧故障的检测方法及装置、存储介质及处理器 |
IT202200019827A1 (it) | 2022-09-27 | 2024-03-27 | Midori S R L | Procedimento per il rilevamento di anomalie in apparecchi elettrici, corrispondente sistema e prodotto informatico |
CN115899946B (zh) * | 2022-12-21 | 2024-09-17 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调机组的故障检测方法、装置、空调及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020095269A1 (en) * | 2001-01-17 | 2002-07-18 | Francesco Natalini | System for monitoring and servicing appliances |
US6528832B1 (en) * | 1997-05-30 | 2003-03-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Photoelectric conversion device and image sensor |
CN101368985A (zh) * | 2007-08-14 | 2009-02-18 | 通用电气公司 | 认知式电功率表 |
CN102338834A (zh) * | 2010-07-16 | 2012-02-01 | 财团法人工业技术研究院 | 居家电器检测的方法及系统 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4858141A (en) * | 1986-04-14 | 1989-08-15 | Massachusetts Institute Of Technology | Non-intrusive appliance monitor apparatus |
JP4149178B2 (ja) * | 2001-03-09 | 2008-09-10 | 松下電器産業株式会社 | リモートメンテナンスシステム |
JP2005309077A (ja) * | 2004-04-21 | 2005-11-04 | Fuji Xerox Co Ltd | 故障診断方法および故障診断装置、並びに搬送装置および画像形成装置、並びにプログラムおよび記憶媒体 |
WO2009127068A1 (en) * | 2008-04-14 | 2009-10-22 | Corporation Nuvolt Inc. | Electrical anomaly detection method and system |
US8606419B2 (en) * | 2010-05-17 | 2013-12-10 | General Electric Company | Submetering power consumption of appliances |
-
2012
- 2012-02-08 TW TW101104110A patent/TW201333484A/zh unknown
- 2012-04-09 CN CN2012101004918A patent/CN103245847A/zh active Pending
- 2012-06-12 US US13/494,857 patent/US20130204552A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6528832B1 (en) * | 1997-05-30 | 2003-03-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Photoelectric conversion device and image sensor |
US20020095269A1 (en) * | 2001-01-17 | 2002-07-18 | Francesco Natalini | System for monitoring and servicing appliances |
CN101368985A (zh) * | 2007-08-14 | 2009-02-18 | 通用电气公司 | 认知式电功率表 |
CN102338834A (zh) * | 2010-07-16 | 2012-02-01 | 财团法人工业技术研究院 | 居家电器检测的方法及系统 |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103399290B (zh) * | 2013-08-23 | 2016-04-27 | 国家电网公司 | 一种电能表信息核查装置 |
CN103399290A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-11-20 | 国家电网公司 | 一种电能表信息核查装置 |
CN104597335A (zh) * | 2013-10-30 | 2015-05-06 | 海尔集团公司 | 家电工作状态监测系统及监测方法 |
CN105143892B (zh) * | 2014-02-18 | 2018-10-26 | 英科德技术股份有限公司 | 设置在功率输入点的电能测量和标记装置 |
CN105143892A (zh) * | 2014-02-18 | 2015-12-09 | 英科德技术股份有限公司 | 电能测量装置和使用该装置的电能测量信息标记系统 |
CN104102194A (zh) * | 2014-06-30 | 2014-10-15 | 澳柯玛股份有限公司 | 一种家电多维信息综合管理方法 |
CN104297594A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-21 | 电子科技大学 | 一种智能家居的家电设备运行状态监测方法 |
CN105988099B (zh) * | 2015-02-15 | 2019-08-27 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 电子式电压互感器的诊断方法及设备 |
CN105988099A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 电子式电压互感器的诊断方法及设备 |
CN105990887A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 盛群半导体股份有限公司 | 无线充电装置以及无线充电异常侦测方法 |
CN106295550A (zh) * | 2016-08-08 | 2017-01-04 | 苏州佳世达电通有限公司 | 电器设备的操作识别方法及应用其的操作识别系统 |
CN106295550B (zh) * | 2016-08-08 | 2019-10-22 | 苏州佳世达电通有限公司 | 电器设备的操作识别方法及应用其的操作识别系统 |
US10598706B2 (en) | 2016-08-08 | 2020-03-24 | Benq Esco Corp. | Method for identifying actions of electric equipment and system using the same |
CN107271764A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-20 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 一种用电器耗电异常检测方法及装置 |
CN107271764B (zh) * | 2017-06-19 | 2020-05-12 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 一种用电器耗电异常检测方法及装置 |
CN109103882A (zh) * | 2018-10-30 | 2018-12-28 | 张家口浩扬科技有限公司 | 一种运行模式的选择方法及其选择系统 |
CN111983338A (zh) * | 2019-05-21 | 2020-11-24 | 仁宝电脑工业股份有限公司 | 测试方法及测试系统 |
CN110568257A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-13 | 广州亚禾电子科技有限公司 | 一种空调能耗持续监测方法及装置 |
CN111338951A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-26 | 珠海荣邦智能科技有限公司 | 无线智能家电检测方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW201333484A (zh) | 2013-08-16 |
US20130204552A1 (en) | 2013-08-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103245847A (zh) | 设备异常的侦测装置与方法 | |
CN111758036B (zh) | 用于监测运行中的电力设备的运行状态的系统和方法 | |
Wong et al. | Recent approaches to non-intrusive load monitoring techniques in residential settings | |
US9797935B2 (en) | Device, arrangement and method for verifying the operation of electricity meter | |
CN112505511B (zh) | 一种非侵入式低压故障电弧检测与定位方法及系统 | |
CN103026248B (zh) | 用于监测光伏设备的装置和方法 | |
Cai et al. | Real-time detection of power system disturbances based on $ K $-nearest neighbor analysis | |
Lin et al. | A novel feature extraction method for the development of nonintrusive load monitoring system based on BP-ANN | |
CN101968459B (zh) | 一种开关柜内部故障的探测方法 | |
CN110554351B (zh) | 一种非侵入式负荷电能表的实负荷检测方法及系统 | |
JP5520338B2 (ja) | 電気機器検出および電力消費量モニタリングシステム | |
TWI492182B (zh) | 電器負載辨識方法 | |
US20180212415A1 (en) | Electrical device with failure monitoring function, electrical system and terminal device | |
CN109975694A (zh) | 一种继电器状态监测系统 | |
Medeiros et al. | Event classification in non-intrusive load monitoring using convolutional neural network | |
Dinesh et al. | Individual power profile estimation of residential appliances using low frequency smart meter data | |
US20220337081A1 (en) | An in-line device and a method for controlling an electrical appliance | |
CN108519526A (zh) | 一种判断变压器谐波负载运行状态的方法及系统 | |
WO2019002851A1 (en) | SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF RECESSED DEVICES | |
KR20130018062A (ko) | 전기 기기의 전력 제어 관련 동작 패턴을 검출하는 방법과 그 검출 장치 | |
US20220376501A1 (en) | Anomaly detection in energy systems | |
EP3292417B1 (en) | Analysing a power circuit | |
Wang et al. | Impedance Ground Faults Detection and Classification Method for DC Microgrid | |
Jimenez et al. | Non-intrusive discriminant analysis of loads based on power quality data | |
CN105842618B (zh) | 一种具有过程跟踪保护的磁开关综合测试仪及其测试方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20130814 |