CN108019951A - 预先判断热水器异常的系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种预先判断热水器异常的系统与方法，其方法包括：检测热水器的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，对应产生水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据；周期性地输出所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据至云端处理装置储存；将周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据通过所述云端处理装置进行大数据分析，以此预先判断所述热水器是否会有异常；以及若预判所述热水器会有异常时，对应输出提醒信息。借此，管理人员能在用户未洗到冷水前，即派员前往进行保养维护，免除现有技术要等到发生异常后而仅能采取事后补救措施的缺失。

Description

预先判断热水器异常的系统与方法

技术领域

本发明涉及一种判断热水器异常的系统与方法，尤其涉及一种基于云端大数据分析来预先判断热水器异常的系统与方法。

背景技术

有鉴于用户不可能随时注意热水器的现况，曾有业者提供一种可远端监控管理的热水供应系统(中国台湾专利号:M363567)，其内文记载管理者可随时通过电脑主机(70)的图控式人机界面(72)甚至是远距控制装置(86)得知水槽端及用户端的各项水温信息及运作信息，以判断设备可能的故障或是住户的操作不当，进而执行远端控制进行调谐或是迅速通知用户或维修人员处理。因此，现有技术是要等到发生异常后，才由管理人员判断设备可能的故障或是住户的操作不当，也就是在用户可能都已经洗到冷水后，才通过管理人员判断设备可能的故障或是住户的操作不当而派员处理，而仅能采取事后补救措施的缺失。

本发明人本于多年从事相关产品的开发与设计，有感多年来的缺失可改善，乃特潜心研究并配合学理的运用，终于提出一种设计合理且有效改善上述缺失的本发明。

发明内容

本发明的主要目的，在于提供一种预先判断热水器异常的系统与方法，能够在热水器发生异常之前即预判热水器会有异常，以利在发生异常之前，即派员前往进行保养维护。

为了达到上面所描述的，本发明提供了一种预先判断热水器异常的方法，包括：(a)检测热水器的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，对应产生水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据；(b)周期性地输出所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据至云端处理装置储存；(c)将周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据通过所述云端处理装置进行大数据分析，以此预先判断所述热水器是否会有异常；及(d)若预判所述热水器会有异常时，对应输出提醒信息。

优选地，本发明的一实施例中，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一水量-水温数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的水量-水温数据对照表比对周期性接收及储存的所述水量数据与所述水温数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

优选地，本发明的一实施例中，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一燃烧状态-风机状态数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的燃烧状态-风机状态数据对照表比对周期性接收及储存的所述燃烧状态数据与所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

优选地，本发明的一实施例中，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库内储存有预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据，所述云端处理装置通过所述数据库内的预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据分别地比对周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

优选地，本发明的一实施例中，步骤(b)还包括：输出所述热水器的个别化信息至所述云端处理装置。

优选地，本发明的一实施例中，所述热水器的个别化信息为所述热水器所处的环境信息。

本发明还提供了一种预先判断热水器异常的系统，包括：热水器，设置有：一用以检测所述热水器水量变化的水量感测模块、一用以检测所述热水器水温变化的水温感测模块、一用以检测所述热水器燃烧状态的燃烧状态感测模块、一用以检测所述热水器风机状态的风机状态感测模块、及一电连接并通过所述水量感测模块、所述水温感测模块、所述燃烧状态感测模块及所述风机状态感测模块分别取得水量数据、水温数据、燃烧状态数据及风机状态数据的控制装置，并用以周期性地输出所述水量数据、所述水温数据、所述燃烧状态数据及所述风机状态数据；及云端处理装置，通信连结于所述热水器，周期性地接收及储存所述水量数据、所述水温数据、所述燃烧状态数据及所述风机状态数据，并用以根据所述水量数据、所述水温数据、所述燃烧状态数据及所述风机状态数据进行大数据分析，以此预先判断所述热水器是否会有异常，并当判断所述热水器会有异常时，对应输出提醒信息。

优选地，本发明的一实施例中，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一水量-水温数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的水量-水温数据对照表比对周期性接收及储存的所述水量数据与所述水温数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器是否会有异常。

优选地，本发明的一实施例中，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一燃烧状态-风机状态数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的燃烧状态-风机状态数据对照表比对周期性接收及储存的所述燃烧状态数据与所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

优选地，本发明的一实施例中，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库内储存有预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据，所述云端处理装置通过所述数据库内的预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据分别地比对周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

优选地，本发明的一实施例中，所述热水器还具有一输入模块，所述输入模块供输入所述热水器的个别化信息并传送至所述云端处理装置。

优选地，本发明的一实施例中，所述热水器的个别化信息为所述热水器所处的环境信息。

本发明至少具有下列的优点：本发明提供的预先判断热水器异常的系统与方法，通过检测热水器的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，而对应产生水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据，并通过周期性地输出水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据至云端处理装置储存，并在进行大数据分析后得以预先判断热水器是否会有异常，并在发现热水器将会出现异常时，对应输出提醒信息以提醒管理人员前往进行保养维护。故，本发明能有效检测并取得热水器的相关数据且周期性地输出至云端处理装置储存，并通过云端处理装置进行大数据分析可增加预判热水器是否会出现异常的准确性。因此，以利管理人员能在用户未洗到冷水前，即派员前往进行保养维护，免除现有技术要等到发生异常后，才由管理人员判断设备可能的故障或是住户的操作不当，而仅能采取事后补救措施的缺失。

为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，但是此等说明与所附附图仅用来说明本发明，而非限制本发明的保护范围。

附图说明

图1为本发明的架构示意图。

图2为本发明的细部架构示意图。

图3为本发明的方法流程图。

具体实施方式

以下是通过特定的具体实施例来说明本发明所公开有关“可预先判断热水器异常的系统与方法＂的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容轻易地了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为示意说明，并非依实际尺寸的描绘，予以声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的技术范围。应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种元件等，但这些元件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一元件与另一元件。以下所描述的实施例有提及数量或其类似者，除非另作说明，否则本发明的应用范畴应不受其数量或其类似者的限制。

请参考图1至图2，本发明实施例提供一种预先判断热水器异常的系统。可预先判断热水器异常的系统主要包括有热水器100及云端处理装置200。热水器100的数量可以为多个，由于其构造大致相同，故仅以一个来说明，但数量并不加以限制。热水器100主要设置有：水量感测模块10、燃烧状态感测模块20、水温感测模块30、风机状态感测模块40、及控制装置50等。上述各模块及装置可视实际设计需求设置于热水器100的机体内外适当位置处。

水量感测模块10电连接于控制装置50，且水量感测模块10用以检测热水器100的水量变化，而产生水量数据。本实施例的水量感测模块10例如为霍尔感测器等，可利用霍尔效应来做水量检测，当水量越大，水量感测模块10中的磁铁旋转的转速越快，霍尔效应产生的频率也就越高，并将霍尔效应产生的频率经过换算，便可得知水量多少，可以此取得热水器100的水量数据。

燃烧状态感测模块20电连接于控制装置50，且燃烧状态感测模块20用以检测热水器100的燃烧状态，而产生燃烧状态数据。本实施例的燃烧状态感测模块20例如包含有火焰感测器，以检知热水器100的火焰存在与否，而火焰感测器可以是热电偶或火焰感应针。燃烧状态感测模块20例如还包含有瓦斯流量计，以检知流经热水器100的瓦斯流量。通过燃烧状态感测模块20的火焰感测器及瓦斯流量计，可取得热水器100的点火时间、燃烧时间及瓦斯流量等燃烧状态的数据。

水温感测模块30电连接于控制装置50，且水温感测模块30用以检测热水器100的水温变化，而产生水温数据。本实施例的水温感测模块30可以是热电偶式、热电阻式、热电敏式、或其他电子式的温度感测器，可以此取得热水器100的入水温及出水温等水温数据。

风机状态感测模块40电连接于控制装置50，且用以检测热水器100的风机状态，而产生风机状态数据。本实施例的风机状态感测模块40例如包含有霍尔感测器等，同样可利用霍尔效应来做风机的转速检测。风机状态感测模块40例如还包含有风压开关，以检知风机的转动与否。通过风机状态感测模块40的霍尔感测器及风压开关，可取得热水器100的风机转速、风机运转与否等风机状态的数据。

控制装置50分别通过水量感测模块10、燃烧状态感测模块20、水温度感测模块30、及风机状态感测模块40取得水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据。控制装置50例如包含有微处理单元及电连接微处理单元的通信单元，使热水器100可通过控制装置50的通信单元输出前述的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据至云端处理装置200。

云端处理装置200通信连结于热水器100，而云端处理装置200与热水器100例如可通过WIFI、3G或4G网络等通信网络300形成通信连结，但不以上述为限。云端处理装置200可周期性地由热水器100接收前述的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据，例如每天或每周由热水器100接收一次数据。并且，云端处理装置200根据周期性接收的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据，利用大数据分析方式，对热水器100的前述数据及相关数据进行分析，以此预先判断热水器100是否会有异常，并当判断热水器100的前述数据及相关数据将导致热水器100会有异常时，对应输出提醒信息。因此，以利管理人员能在用户未洗到冷水前，即派员前往进行保养维护，免除现有技术要等到发生异常后，才由管理人员判断设备可能的故障或是住户的操作不当，而仅能采取事后补救措施的缺失。

详细来说，云端处理装置200具有一数据库201，数据库201储存有一水量-水温数据对照表，云端处理装置200可通过数据库201的水量-水温数据对照表比对周期性接收及储存的水量数据与水温数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器100是否会有异常。

举例来说，当热水器100的火力固定时，水量越大，表示水的流速越快，被加热的时间越短，所以水温会越低，反之水的流速越慢，被加热的时间越长，水温便会越高。因此，数据库201可通过大量的历史相关的水量-水温相关数据，储存并更新水量-水温数据对照表，以此进行比对分析。

云端处理装置200的数据库201还储存有一燃烧状态-风机状态数据对照表，云端处理装置200可通过燃烧状态-风机状态数据对照表比对周期性接收及储存的燃烧状态数据与风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器100是否会有异常。

举例来说，热水器100于燃烧时所需的空气是由风机提供，若瓦斯流量大，需要提供更多的空气，反之，则需要提供更少的空气，在控制上，需要根据瓦斯流量大小调节风机的转速。因此，数据库201可通过大量的历史相关的燃烧状态-风机状态相关数据，储存并更新燃烧状态-风机状态数据对照表，以进行比对分析。

又，云端处理装置200的数据库201还储存有预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据，云端处理装置200可通过数据库201内的预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据分别比对周期性接收及储存的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器100是否会有异常。

举例来说，周期性接收及储存的水温数据内的数据经比对后呈现出水温变化有不稳定的情形，且周期性接收及储存的水量数据内的数据经比对后呈现出水量变化有不稳定的情形，可以此预判连接热水器100给水管路的加压马达可能开始老化而会影响水压的稳定性。又，周期性接收及储存的燃烧状态数据内的数据经比对后呈现出火焰及瓦斯流量有不稳定的情形，可以此预判热水器100的点火器机件可能开始老化而导致点火有时不顺，或瓦斯安全阀内部可能开始有阻塞而影响瓦斯流量。再者，周期性接收及储存的风机状态数据内的数据经比对后呈现出风机转速或运转有不稳定的情形，可以此预判风机马达或机件可能开始老化，或是风压开关灵敏度开始降低而需要微调，再者风压开关灵敏度降低也会导致点火有时不顺。并且，在比对分析之前，云端处理装置200可以将周期性接收及储存的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据内变异过大的数据予以删除，举例来说，当用户手动进行水量调节导致水量变异过大，或是用户手动开启关闭加压马达导致水量变异过大等情况下所取得的水量数据。如此，可避免将过大或过小的数据加入所得的数据加以判断，而影响整体数据的准确性。

另外，热水器100还可设置有一电连接控制装置50的切断模块60，可通过切断模块60以手动切断热水器100与云端处理装置200的通信传输。因此，用户可自由选择是否要将热水器100的数据自动传输至云端处理装置200储存。

热水器100还可设置有一电连接控制装置50的输入模块70。输入模块70可供输入热水器100的个别化信息并传送至云端处理装置200储存。

请同时参照图1、图2与图3，图3为本发明实施例的可预先判断热水器异常的方法。

在步骤S201中，可于热水器100每次启动时即启动热水器100的检测功能，以检测热水器100的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，以取得数据。进一步地说，可通过热水器100的水量感测模块10、燃烧状态感测模块20、水温感测模块30、风机状态感测模块40分别来检测热水器100的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，而对应产生水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据。

在步骤S203中，周期性地输出热水器100的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、风机状态数据至云端处理装置200储存。进一步地说，云端处理装置200可每小时、每天或每周由热水器100接收一次数据。

在步骤S205中，将周期性接收及储存的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据通过云端处理装置200进行大数据分析。

在步骤S207中，预判热水器100是否会有异常。

详细来说，云端处理装置200具有一数据库201，数据库201可储存有一水量-水温数据对照表，而水量-水温数据对照表可根据大量历史相关数据所产生，也可根据热水器100头几次输出的水量数据与水温数据所产生，通过数据库201的水量-水温数据对照表比对周期性接收及储存的水量数据与水温数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器100是否会有异常。

云端处理装置200的数据库201还可储存有一燃烧状态-风机状态数据对照表，而燃烧状态-风机状态数据对照表可根据大量历史相关数据所产生，也可根据热水器100头几次输出的燃烧状态数据与风机状态数据所产生，通过数据库201的燃烧状态-风机状态数据对照表比对周期性接收及储存的燃烧状态数据与风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器100是否会有异常。

再者，云端处理装置200的数据库201还可储存有预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据，而前述这些预设数据可根据大量历史相关数据所产生，也可根据热水器100头几次输出的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据所产生，通过数据库201内的预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及风机状态数据分别比对周期性接收的水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器100是否会有异常。

在步骤S209中，若是预判热水器100会有异常时，对应输出提醒信息以提醒管理人员派员前往进行保养维护。

另外，值得一提的是，在步骤S203之前或之中，热水器100的个别化信息亦可随同水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据输出至云端处理装置200储存，以增加云端处理装置200预判热水器100是否会出现异常的准确性。举例来说，热水器100个别化信息可以但不限于是热水器100所处的环境信息，例如热水器100的所在地区与环境，若所在地区与环境是温泉区，其水质通常较易使热水器100的给水管路产生结垢或腐蚀的情况，进而较易使水量产生异常并使机件的使用寿命缩短。

综合以上所述，本发明实施例提供的可预先判断热水器异常的系统与方法，通过检测热水器100的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，而对应产生水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据，并通过周期性地输出水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据至云端处理装置200储存，并在进行大数据分析后得以预先判断热水器100是否会有异常，并在发现热水器100将会出现异常时，对应输出提醒信息以提醒管理人员前往进行保养维护。故，本发明确实能有效检测并取得热水器的相关数据且周期性地输出至云端处理装置储存，并通过云端处理装置进行大数据分析可增加预判热水器是否会出现异常的准确性。因此，以利管理人员能在用户未洗到冷水前，即派员前往进行保养维护，免除现有技术要等到发生异常后，才由管理人员判断设备可能的故障或是住户的操作不当，而仅能采取事后补救措施的缺失。

以上所述仅为本发明的较佳可行实施例，非因此局限本发明的专利范围，故举凡运用本发明说明书及说明书附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内。

Claims (12)

1.一种预先判断热水器异常的方法，其特征在于，包括：

(a)检测热水器的水量变化、燃烧状态、水温变化、及风机状态，对应产生水量数据、燃烧状态数据、水温数据、及风机状态数据；

(b)周期性地输出所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据至云端处理装置储存；

(c)将周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据通过所述云端处理装置进行大数据分析，以此预先判断所述热水器是否会有异常；及

(d)若预判所述热水器会有异常时，对应输出提醒信息。

2.如权利要求1所述的预先判断热水器异常的方法，其特征在于，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一水量-水温数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的水量-水温数据对照表比对周期性接收及储存的所述水量数据与所述水温数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

3.如权利要求1所述的预先判断热水器异常的方法，其特征在于，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一燃烧状态-风机状态数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的燃烧状态-风机状态数据对照表比对周期性接收及储存的所述燃烧状态数据与所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

4.如权利要求1所述的预先判断热水器异常的方法，其特征在于，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库内储存有预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据，所述云端处理装置通过所述数据库内的所述预设水量数据、所述预设燃烧状态数据、所述预设水温数据、及所述预设风机状态数据分别地比对周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

5.如权利要求1所述的预先判断热水器异常的方法，其特征在于，步骤(b)还包括：输出所述热水器的个别化信息至所述云端处理装置。

6.如权利要求5所述的预先判断热水器异常的方法，其特征在于，所述热水器的个别化信息为所述热水器所处的环境信息。

7.一种预先判断热水器异常的系统，其特征在于，包括：

热水器，设置有：一用以检测所述热水器水量变化的水量感测模块、一用以检测所述热水器水温变化的水温感测模块、一用以检测所述热水器燃烧状态的燃烧状态感测模块、一用以检测所述热水器风机状态的风机状态感测模块、及一电连接并通过所述水量感测模块、所述水温感测模块、所述燃烧状态感测模块及所述风机状态感测模块分别取得水量数据、水温数据、燃烧状态数据及风机状态数据的控制装置，并用以周期性地输出所述水量数据、所述水温数据、所述燃烧状态数据及所述风机状态数据；及云端处理装置，通信连结于所述热水器，周期性地接收及储存所述水量数据、所述水温数据、所述燃烧状态数据及所述风机状态数据，并用以根据所述水量数据、所述水温数据、所述燃烧状态数据及所述风机状态数据进行大数据分析，以此预先判断所述热水器是否会有异常，并当判断所述热水器会有异常时，对应输出提醒信息。

8.如权利要求7所述的预先判断热水器异常的系统，其特征在于，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一水量-水温数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的水量-水温数据对照表比对周期性接收及储存的所述水量数据与所述水温数据，并根据比对分析结果以预先判断热水器是否会有异常。

9.如权利要求7所述的预先判断热水器异常的系统，其特征在于，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库储存有一燃烧状态-风机状态数据对照表，所述云端处理装置通过所述数据库的燃烧状态-风机状态数据对照表比对周期性接收及储存的所述燃烧状态数据与所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

10.如权利要求7所述的预先判断热水器异常的系统，其特征在于，所述云端处理装置具有一数据库，所述数据库内储存有预设水量数据、预设燃烧状态数据、预设水温数据、及预设风机状态数据，所述云端处理装置通过所述数据库内的所述预设水量数据、所述预设燃烧状态数据、所述预设水温数据、及所述预设风机状态数据分别地比对周期性接收及储存的所述水量数据、所述燃烧状态数据、所述水温数据、及所述风机状态数据，并根据比对分析结果以预先判断所述热水器是否会有异常。

11.如权利要求7所述的预先判断热水器异常的系统，其特征在于，所述热水器还具有一输入模块，所述输入模块供输入所述热水器的个别化信息并传送至所述云端处理装置。

12.如权利要求11所述的预先判断热水器异常的系统，其特征在于，所述热水器的个别化信息为所述热水器所处的环境信息。