CN108361916B - 智能实时风道滤网堵塞程度判定系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能实时风道滤网堵塞程度判定系统及方法，本系统包括至少一个风扇和风扇功率驱动单元，还包括滤网、风道信息采集单元、数据处理中心、以及云服务器。风扇及滤网组成用于设定风扇风运行路径的风道。风道信息采集单元设置在滤网出风侧以收集滤网出风侧的实测风状态信息。其中，云服务器中存储有风扇转速与滤网出风侧的目标风状态信息的对应关系，数据处理中心根据风扇的当前转速获取对应的目标风状态信息并接收实测风状态信息。比较实测风状态信息和目标风状态信息，并根据比较结果对滤网堵塞程度进行判定的比较单元，上报风道滤网堵塞程度至云服务器。实施本发明能够智能实时的获取风道滤网的堵塞程度，方便设备风道的管理和维护，保障设备的风道空气畅顺流通。

Description

智能实时风道滤网堵塞程度判定系统及方法

技术领域

本发明涉及风道检测领域，更具体地说，涉及一种智能实时风道滤网堵塞程度判定系统及方法。

背景技术

在科技快速发展现至现在，各种设备尤其是电子设备的散热能力依然是一个重要的评价指标，其散热能力的优劣往往影响到系统运作的稳定性及产品的使用年限。随着技术的发展，现在的散热一般通过在设备内部或外部设置风道，来设定风的运行路径。为了保证风道的干净畅通，通常在风道的进风口或出风口处设置有一滤网。当风扇转动时，风道的风经过该滤网，从而过滤空气中的杂质。

在设备的正常使用中，滤网通常都会沾粘灰尘。当滤网沾粘过多的灰尘时，能够通过滤网的气流将会变少，整个风道提供风的能力降低，对设备的降温功能也大打折扣。而在现有技术中，不能自动的对风道的滤网情况进行智能实时判断。当滤网堵塞时，不能通过自动实时的识别出来，以便知会用户及时的进行清洗或更换。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种智能实时风道滤网堵塞程度判定系统及方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，包括至少一个风扇和风扇功率驱动单元，其特征在于，还包括滤网、风道信息采集单元、数据处理中心、以及云服务器；

所述风扇及滤网组成用于设定所述风扇风运行路径的风道；

所述风道信息采集单元设置在所述滤网出风侧以收集所述滤网出风侧的实测风状态信息；

其中，所述云服务器中存储有风扇转速与滤网出风侧的目标风状态信息的对应关系，所述数据处理中心与所述云服务器连接并可根据所述风扇的当前转速获取对应的所述目标风状态信息；所述数据处理中心与所述风道信息采集单元连接可接收所述风道信息采集单元发送的所述实测风状态信息；

所述数据处理中心还包括用于比较所述实测风状态信息和所述目标风状态信息并根据比较结果对所述滤网堵塞程度进行判定的比较单元，以及用于上报所述风道滤网堵塞程度至所述云服务器的信息上报单元。

优选地，所述数据处理中心包括设置单元，用于设置风扇的当前设定转速；

所述数据处理中心还包括第一计算单元，用于根据所述风扇的当前设定转速获取对应的第一目标风状态信息，计算所述实测风状态信息与所述第一目标风状态信息的误差，以指示所述数据处理中心根据所述误差对所述风道滤网堵塞程度进行判定。

优选地，本发明的系统还包括连接所述数据处理中心的风扇转速监测单元；

所述数据处理中心还包括信息获取单元，所述信息获取单元连接所述风扇转速监测单元，用于接收所述风扇转速监控单元发送的所述风扇的当前实测转速；

所述数据处理中心还包括第二计算单元，用于根据所述当前实测转速获取对应的第二目标风状态信息，计算所述实测风状态信息与所述第二目标风状态信息的误差，以指示所述数据处理中心根据所述误差对所述风道滤网堵塞程度进行判定。

优选地，所述风道信息采集单元包括风速传感器、风速计、空气流量传感器中的一个或者多个，分别获取所述滤网出风侧对应的风状态信息。

优选地，所述滤网包括设置在所述风道的进风口的第一滤网和设置在所述风道的出风口的第二滤网；

所述风道信息采集单元设置靠近所述第一滤网设置，和/或

所述风道信息采集单元设置靠近所述第二滤网设置。

优选地，本发明的系统还包括连接所述云服务器的用户终端，用于接收并显示所述云服务器发送的判定结果。

本发明还构造一种智能实时风道滤网堵塞程度判定方法，包括以下步骤：

S1、云服务器存储风扇转速与风道内滤网出风侧的目标风状态信息的对应关系；

S2、数据处理中心接收风道内滤网出风侧的实测风状态信息；

S3、所述数据处理中心获取风扇当前转速并根据所述风扇当前转速获取对应的目标风状态信息，比较所述实测风状态信息和所述目标风状态信息，确认所述实测风状态信息是否满足要求；若是，则执行步骤S4；若否，则执行步骤S5；

S4、所述数据处理中心判定风道滤网正常，上报风道滤网状态至所述云服务器；

S5、所述数据处理中心判定风道滤网异常，上报所述风道滤网状态至所述云服务器。

优选地，在所述步骤S3中包括：

所述数据处理中心获取风扇当前设定转速并根据所述风扇当前设定转速获取对应的第一目标风状态信息，所述数据处理中心计算所述实测风状态信息与所述第一目标风状态信息的误差，确认所述实测风状态信息是否满足要求；和/或

所述数据处理中心获取风扇当前实测转速并根据所述风扇当前实测转速获取对应的第二目标风状态信息；所述数据处理中心计算所述实测风状态信息与所述第二目标风状态信息的误差，确认所述实测风状态信息是否满足要求。

优选地，还包括以下步骤：

S6、所述云服务器接收所述风道滤网状态，发送所述风道滤网状态至用户终端。

优选地，还包括以下步骤：

S0、所述云服务器接收所述用户终端指令、指示所述数据处理中心对所述风道滤网状态进行检测。

实施本发明的一种智能实时风道滤网堵塞程度判定系统及方法，具有以下有益效果：能够智能实时的获取风道滤网的堵塞程度，方便设备风道的管理和维护，保障设备的风道空气畅顺流通。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明智能实时风道滤网堵塞程度判定系统第一实施例的结构示意图；

图2是本发明智能实时风道滤网堵塞程度判定系统第二实施例的结构示意图；

图3是本发明智能实时风道滤网堵塞程度判定方法第一实施例的程序流程图；

图4是本发明智能实时风道滤网堵塞程度判定方法第二实施例的程序流程图；

图5是本发明智能实时风道滤网堵塞程度判定方法第三实施例的程序流程图；

图6是本发明智能实时风道滤网堵塞程度判定方法第四实施例的程序流程图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

如图1所示，在本发明的智能实时风道滤网堵塞程度判定系统第一实施例中，本发明的智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，包括至少一个风扇11和风扇功率驱动单元40，还包括滤网12、风道信息采集单元20、数据处理中心30、以及云服务器50。风扇11及滤网12组成用于设定风扇11风运行路径的风道10。风道信息采集单元20设置在滤网12出风侧以收集滤网12出风侧的实测风状态信息。其中，云服务器50中存储有风扇11转速与滤网12出风侧的目标风状态信息的对应关系，数据处理中心30与云服务器50连接并可根据风扇11的当前转速获取对应的目标风状态信息；数据处理中心30与风道信息采集单元20连接可接收风道信息采集单元20发送的实测风状态信息。数据处理中心30还包括用于比较实测风状态信息和目标风状态信息并根据比较结果对滤网12堵塞程度进行判定的比较单元，以及用于上报风道滤网12堵塞程度至云服务器50的信息上报单元。

具体的，在设备中例如电子设备中，设有设定风运行路径的风道10，其中单个风道10中的风扇11可以为一个，也可以为多个。当为多个风扇11时，建议同一个风道10里的风扇11是相同规格的并且可以统一控制。通过设置在滤网12出风侧的风道信息采集单元20获取滤网12出风侧的实测风状态信息。云服务器50上预存的风扇11转速与滤网12出风侧的风状态信息的对应关系，存储方式可以为设立数据库，或者利用公式、表格等方式。存储多个不同风扇11转速与不同的风状态信息的对应关系。当然这里的风状态信息与风道10的具体情况也是相关的。在通过风扇11转速获取对应的目标风状态信息的过程中，前提也是考虑到风道10的实际情况，例如风道10内风扇11的数量，风道10内风扇11与滤网12的距离等等要素。可以对风道10进行分类，云服务器50可以存储多个不同类别风道10的风扇11转速与目标风状态信息的对应关系。

风道信息采集单元20获取的风状态信息包括风流量。理论上云服务器50控制风扇11按指定的转速运转，如风道10上的滤网12是干净的，没有受到任何的杂物影响，那这时风道信息采集单元20所获得的有关风状态的数据应该是跟风扇11转速是在一个对等的误差范围内的。假如如风道10上的进出风口过滤网12是有堵塞的，这时风道信息采集单元20所获得的有关风状态的数据就会是跟风扇11转速是有在一个对等的误差范围内，这时就可以判断滤网12有堵塞了，要派人去清洗或更换了。

进一步的，数据处理中心30包括设置单元，用于设置风扇11的当前设定转速；

数据处理中心30还包括第一计算单元，用于根据风扇11的当前设定转速获取对应的第一目标风状态信息，计算实测风状态信息与第一目标风状态信息的误差，以指示数据处理中心30根据误差对风道滤网12堵塞程度进行判定。

具体的，可以通过风扇11的设定转速来从云服务器50上获取对应的目标风状态信息。风扇11的设定转速可以通过数据处理中心30自行设置，也可以通过云服务器50发送控制命令至数据处理中心30进行设置。当通过设定转速从服务器上获取到了目标风状态信息后，可以计算实测风状态信息与该目标风状态信息的误差，可以通过该误差对滤网12的堵塞程度进行判定。例如，误差值比较小的时候，可以判定滤网12只是轻微堵塞，这个时候不影响整个系统，则可以不进行清洗。当误差值偏离很大，判定滤网12堵塞很严重，继续用下去也不能满足降温需求，甚至可能会损坏设备。则需要立即进行滤网12清洗。

进一步的，如图2所示，在本发明的智能实时风道滤网12堵塞程度判定系统第二实施例中，还包括连接数据处理中心30的风扇11转速监测单元。数据处理中心30还包括信息获取单元，信息获取单元连接风扇11转速监测单元，用于接收风扇转速监控单元70发送的风扇11的当前实测转速。数据处理中心30还包括第二计算单元，用于根据当前实测转速获取对应的第二目标风状态信息，计算实测风状态信息与第二目标风状态信息的误差，以指示数据处理中心30根据误差对风道滤网12堵塞程度进行判定。

具体的，风扇11运行过程中，其设定转速和实际转速可能会存在偏差，通过设定转速获取的风道10当前风速下的目标风状态信息可能不能真实的反应滤网12的堵塞情况。这里可以获取风扇11的实际转速，通过风扇11的实际转速来获取对应的目标风状态信息，并通过该目标风状态信息计算实测风状态信息的误差，通过该误差来对滤网12的堵塞程度进行判定。例如，误差值比较小的时候，可以判定滤网12只是轻微堵塞，这个时候不影响整个系统，则可以不进行清洗。当误差值偏离很大，判定滤网12堵塞很严重，继续用下去也不能满足降温需求，甚至可能会损坏设备。则需要立即进行滤网12清洗。

进一步的，风道信息采集单元20包括风速传感器、风速计、空气流量传感器中的一个或者多个，分别获取滤网12出风侧对应的风状态信息。

具体的，风速传感器、风速计、空气流量传感器是目前监测风流量主要手段，在滤网12的出风侧可以设置风速传感器、风速计、空气流量传感器中的一个或多个，来获取风道10的风流量。当然也可以包括其它的风量指标。然后在云服务器50里设定对应的关系表或数据库来实现。理论上云服务器50控制风扇11按指定的转速运转，如风道10上的进出风口过滤网12是干净的，没有受到任何的杂物影响，那这时风速传感器或风速计或空气流量传感器所获得的数据应该是跟风扇11转速是在一个对等的误差范围内的，假如风道10上的进出风口过滤网12是有堵塞的，那这时风速传感器或风速计或空气流量传感器所获得的数据就会是跟风扇11转速是有在一个对等的误差范围内，这时就可以判断滤网12有堵塞了，要派人去清洗或更换了。

例如，在某一情况下风道10的风扇11转速与风量关系对应表中，风扇11在4200转(RPM)时风量是161CFM(立方英尺每分钟)。则用风速仪时，将风速仪的叶轮放在过滤网12之后，假设当设定风扇11转速在4200转，那么如果过滤网12是没有堵塞的，那这时风速仪上应该直接读取到161CFM正负误差范围内的CFM值，如果不在范围内，则说明过滤网12存在堵塞现像了。

在一些使用风速传感器的实施例中，直接读取风速(注：风速单位m/s指的是每秒多少米)。风速传感器读取当前风速后，然后再根据算法进行模型转换为RPM(RevolutionsPer minute,转/分钟)，再将此RPM值与风扇11的RPM值进行比较，误差范围内的证明过滤网12是无堵塞的，误差范围外的证明过滤网12是堵塞的。

进一步的，滤网12包括设置在风道10的进风口的第一滤网12和设置在风道10的出风口的第二滤网12；风道信息采集单元20设置靠近所述第一滤网12设置。在一些实施例中，风道信息采集单元20设置靠近所述第二滤网12设置。或者在两个滤网12的出风侧均设置风信息收集单元。

进一步的，如图2所示的，在一些实例中，还包括连接云服务器50的用户终端60，用于接收并显示云服务器50发送的判定结果。

具体的，用户终端60通过有线或者无线的方式接入云服务器50，获取云服务器50获取的风道滤网12的状态判定结果，并根据结果提示用户该执行何种操作。

另外，如图3所示，在本发明的一种智能实时风道滤网堵塞程度判定方法的第一实施例中，包括以下步骤：

S1、云服务器50存储风扇11转速与风道10内滤网12出风侧的目标风状态信息的对应关系；

具体的，云服务器50上预存的风扇11转速与滤网12出风侧的风状态信息的对应关系，存储方式可以为设立数据库，或者利用公式、表格等方式。存储多个不同风扇11转速与不同的风状态信息的对应关系。当然这里的风状态信息与风道10的具体情况也是相关的。在通过风扇11转速获取对应的目标风状态信息的过程中，前提也是考虑到风道10的实际情况，例如风道10内风扇11的数量，风道10内风扇11与滤网12的距离等等要素。可以对风道10进行分类，云服务起可以存储多个不同类别风道10的风扇11转速与目标风状态信息的对应关系。

S2、数据处理中心30接收风道10内滤网12出风侧的实测风状态信息；

具体的，数据处理中心30通过风道信息采集单元20获取的风状态信息包括风流量。当前风速传感器、风速计、空气流量传感器是目前监测风流量主要手段，在滤网12的出风侧可以设置风速传感器、风速计、空气流量传感器中的一个或多个，来获取风道10的风流量。当然也可以包括其它的风量指标。

S3、数据处理中心30获取风扇11当前转速并根据风扇11当前转速获取对应的目标风状态信息，比较实测风状态信息和目标风状态信息，确认实测风状态信息是否满足要求；若是，则执行步骤S4；若否，则执行步骤S5；

S4、数据处理中心30判定风道滤网正常，上报风道滤网状态至云服务器50；

S5、数据处理中心30判定风道滤网异常，上报风道滤网状态至所述云服务器50。

具体的，理论上云服务器50控制风扇11按指定的转速运转，如风道10上的滤网12是干净的，没有受到任何的杂物影响，那这时风道信息采集单元20所获得的有关风状态的数据应该是跟风扇11转速是在一个对等的误差范围内的。假如风道10上的进出风口过滤网12是有堵塞的，那这时风道信息采集单元20所获得的有关风状态的数据就会是跟风扇11转速是有在一个对等的误差范围内，这时就可以判断滤网12有堵塞了，要派人去清洗或更换了。

数据处理中心30判定风道滤网12堵塞情况后，可以将该堵塞信息发送至云服务器50，以便用户做下一步处理动作。

进一步的，如图4所示，在本发明的一种智能实时风道滤网12堵塞程度判定方法的第二实施例中，在步骤S3中包括：数据处理中心30获取风扇11当前设定转速并根据风扇11当前设定转速获取对应的第一目标风状态信息，数据处理中心30计算实测风状态信息与第一目标风状态信息的误差，确认实测风状态信息是否满足要求。

具体的，可以通过风扇11的设定转速来从云服务器50上获取对应的目标风状态信息。风扇11的设定转速可以通过数据处理中心30自行设置，也可以通过云服务器50发送控制命令至数据处理中心30进行设置。当通过设定转速从服务器上获取到了目标风状态信息后，可以计算实测风状态信息与该目标风状态信息的误差，可以通过该误差对滤网12的堵塞程度进行判定。例如，误差值比较小的时候，可以判定滤网12只是轻微堵塞，这个时候不影响整个系统，则可以不进行清洗。当误差值偏离很大，判定滤网12堵塞很严重，继续用下去也不能满足降温需求，甚至可能会损坏设备。则需要立即进行滤网12清洗。

还有一些实施例中，如图5所示，本发明的一种智能实时风道滤网12堵塞程度判定方法的第三实施例中，步骤S3还包括：数据处理中心30获取风扇11当前实测转速并根据风扇11当前实测转速获取对应的第二目标风状态信息；数据处理中心30计算实测风状态信息与第二目标风状态信息的误差，确认实测风状态信息是否满足要求。

具体的，风扇11运行过程中，其设定转速和实际转速可能会存在偏差，通过设定转速获取的风道10当前风速下的目标风状态信息可能不能真实的反应滤网12的堵塞情况。这里可以获取风扇11的实际转速，通过风扇11的实际转速来获取对应的目标风状态信息，并通过该目标风状态信息计算实测风状态信息的误差，通过该误差来对滤网12的堵塞程度进行判定。例如，误差值比较小的时候，可以判定滤网12只是轻微堵塞，这个时候不影响整个系统，则可以不进行清洗。当误差值偏离很大，判定滤网12堵塞很严重，继续用下去也不能满足降温需求，甚至可能会损坏设备。则需要立即进行滤网12清洗。

进一步的，在一些实施例中，如图6所示，还包括以下步骤：

S6、云服务器50接收风道滤网12状态，发送风道滤网12状态至用户终端60。

具体的，用户终端60通过有线或者无线的方式连接云服务器50，可以实现远程接收风道滤网状态及其判定结果。实现对风道滤网状态的远程监控。同时也可根据风道10状态的堵塞程度的判定，发送进一步操作的提示信息，以知会用户终端60进行一下步操作。

进一步的，在一些实施例中，还包括以下步骤：

S0、云服务器50接收用户终端60指令、指示数据处理中心30对风道滤网12状态进行检测。

具体的，风道滤网12的检测可以是实时的，智能进行的。也可以是通过用户终端60下发控制命令，触发数据处理中心30对风道滤网12状态开始检测，实现对风道滤网状态检测过程的远程控制。可以根据设备的实际工作情况发起风道滤网检测，例如在设备刚启用时，能够确定风道滤网12上堵塞物比较少，则可以暂定该风道滤网12检测过程，当设备使用比较长一段时间后，通过用户终端60发起风道滤网12堵塞程度的检测判定过程。以便节约计算资源。

当然整个风道滤网12堵塞程度的判定过程可以设定为周期运行。例如在每天固定的时间进行检测。或者通过某个触发条件触犯判定过程。例如检测到风道10的风信息发生变化。

可以理解的，以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，可以对上述技术特点进行自由组合，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (8)

1.一种智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，包括至少一个风扇和风扇功率驱动单元，其特征在于，还包括滤网、风道信息采集单元、数据处理中心、以及云服务器；

所述风扇及滤网组成用于设定所述风扇风运行路径的风道；

所述风道信息采集单元设置在所述滤网出风侧以收集所述滤网出风侧的实测风状态信息；

其中，所述云服务器中存储有风扇转速与滤网出风侧的目标风状态信息的对应关系，所述数据处理中心与所述云服务器连接并可根据所述风扇的当前转速获取对应的所述目标风状态信息；所述数据处理中心与所述风道信息采集单元连接可接收所述风道信息采集单元发送的所述实测风状态信息；

所述数据处理中心还包括用于比较所述实测风状态信息和所述目标风状态信息并根据比较结果对所述滤网堵塞程度进行判定的比较单元，以及用于上报所述风道滤网堵塞程度至所述云服务器的信息上报单元；

所述数据处理中心包括设置单元，用于设置风扇的当前设定转速；

所述数据处理中心还包括第一计算单元，用于根据所述风扇的当前设定转速获取对应的第一目标风状态信息，计算所述实测风状态信息与所述第一目标风状态信息的误差，以指示所述数据处理中心根据所述误差对所述风道滤网堵塞程度进行判定。

2.根据权利要求1所述的智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，其特征在于，还包括连接所述数据处理中心的风扇转速监测单元；

所述数据处理中心还包括信息获取单元，所述信息获取单元连接所述风扇转速监测单元，用于接收所述风扇转速监控单元发送的所述风扇的当前实测转速；

所述数据处理中心还包括第二计算单元，用于根据所述当前实测转速获取对应的第二目标风状态信息，计算所述实测风状态信息与所述第二目标风状态信息的误差，以指示所述数据处理中心根据所述误差对所述风道滤网堵塞程度进行判定。

3.根据权利要求1所述的智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，其特征在于，所述风道信息采集单元包括风速传感器、风速计、空气流量传感器中的一个或者多个，分别获取所述滤网出风侧对应的风状态信息。

4.根据权利要求1所述的智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，其特征在于，所述滤网包括设置在所述风道的进风口的第一滤网和设置在所述风道的出风口的第二滤网；

所述风道信息采集单元设置靠近所述第一滤网设置，和/或

所述风道信息采集单元设置靠近所述第二滤网设置。

5.根据权利要求1所述的智能实时风道滤网堵塞程度判定系统，其特征在于，还包括连接所述云服务器的用户终端，用于接收并显示所述云服务器发送的判定结果。

6.一种智能实时风道滤网堵塞程度判定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、云服务器存储风扇转速与风道内滤网出风侧的目标风状态信息的对应关系；

S2、数据处理中心接收风道内滤网出风侧的实测风状态信息；

S3、所述数据处理中心获取风扇当前转速并根据所述风扇当前转速获取对应的目标风状态信息，比较所述实测风状态信息和所述目标风状态信息，确认所述实测风状态信息是否满足要求；若是，则执行步骤S4；若否，则执行步骤S5；

S4、所述数据处理中心判定风道滤网正常，上报风道滤网状态至所述云服务器；

S5、所述数据处理中心判定风道滤网异常，上报所述风道滤网状态至所述云服务器；

在所述步骤S3中包括：

所述数据处理中心获取风扇当前设定转速并根据所述风扇当前设定转速获取对应的第一目标风状态信息，所述数据处理中心计算所述实测风状态信息与所述第一目标风状态信息的误差，确认所述实测风状态信息是否满足要求；和/或

所述数据处理中心获取风扇当前实测转速并根据所述风扇当前实测转速获取对应的第二目标风状态信息；所述数据处理中心计算所述实测风状态信息与所述第二目标风状态信息的误差，确认所述实测风状态信息是否满足要求。

7.根据权利要求6所述的智能实时风道滤网堵塞程度判定方法，其特征在于，还包括以下步骤：

S6、所述云服务器接收所述风道滤网状态，发送所述风道滤网状态至用户终端。

8.根据权利要求6所述的智能实时风道滤网堵塞程度判定方法，其特征在于，还包括以下步骤：

S0、所述云服务器接收用户终端指令，指示所述数据处理中心对所述风道滤网状态进行检测。

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