CN113484054B - 一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台 - Google Patents

一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台 Download PDF

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Abstract

本发明公开提供的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台。该智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法包括：获取该新风系统对应的管道数量；获取该新风系统各管道对应的基本信息；对该新风系统各管道对应的故障信息进行检测；对各管道检测的故障信息进行分析；当管道故障分析结果不为管道类型故障时，对该新风系统主机进行检测；对该新风系统主机检测信息进行故障分析；本发明通过对该新风系统管道和主机进行故障进行详细的检测和全面的分析，进而有效的解决了现有的新风系统故障诊断方法诊断的数据具有局限性的问题，同时也大大的提高了新风系统运行故障定位的精准性和可靠性。

Description

一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台
技术领域
本发明属于系统故障诊断技术领域，涉及到一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台。
背景技术
随着物联网技术的快速发展和人们生活水平的逐步提高，人们对居住环境的的空气质量的要求也逐渐提高，新风系统能够有效的驱除空气中的有害气体的，同时也能够有效的提高居住环境的空气质量，为了保障系统的正常运行，需要对新风系统运行故障进行诊断；
现有的新风系统运行故障诊断方法主要是针对新风系统对应的运行过程中对应的温度、湿度、噪声等进行故障诊断，没有对新风系统自身进行检测，因此，现有的新风系统故障诊断方法还存在一定的弊端，一方面，现有的新风系统故障诊断方法诊断的数据具有局限性，无法有效的诊断结果的参考性，一方面，现有的新风系统故障诊断方法无法有效的提高新风系统运行故障的检测效率，另一方面，现有的新风系统故障诊断方法无法有效的提高新风系统运行故障定位的精准性和可靠性。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台，实现了对智能家具新风系统运行故障的精准诊断与分析；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明提供了一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，该方法包括以下步骤：
S1、管道数量获取：所述管道数量获取用于获取该新风系统对应的管道数量，并将该新风系统对应的管道数量按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S2、管道基本信息获取：所述管道基本信息获取用于获取该新风系统各管道对应的基本信息，其中，管道基本信息包括管径厚度、管道对应的长度和管道对应的安装位置，进而构建各管道基本信息集合Jw(Jw1,Jw2,....Jwi,...Jwn)，Jwi表示该新风系统第i个管道对应的第w个基本信息，w表示管道基本信息，w＝a1,a2，a3,a1,a2和a3分别表示管道对应的管径厚度、管道对应的长度和管道对应的安装位置；
S3、管道故障信息检测：所述管道故障检测用于对该新风系统各管道对应的故障信息进行检测，其中，管道故障信息包括管道损伤信息、管道粉尘浓度和管道连接紧密性；
S4、管道故障分析：所述管道故障分析用于对各管道检测的故障信息进行分析，若分析结果不为管道类型故障，则执行S5步骤，若分析结果为管道类型故障，则将该新风系统对应的故障管道信息发送至该新风系统对应的维修人员；
S5、主机故障检测：当管道故障分析结果不为管道类型故障时，启动主机故障检测单元，其中主机故障检测单元为红外热成像仪，进而利用红外热成像仪对该新风系统主机进行扫描拍摄，进而获取新风系统主机对应的红外热敏图像；
S6、主机故障分析：所述主机故障分析用于对该新风系统主机对应的红外热敏图像进行分析。
进一步地，所述管道损伤信息检测的具体检测过程包括以下步骤：
A1、根据该新风系统各管道对应的长度，进而将该新风系统各管道按照预设顺序划分为各检测段，将该新风系统各管道各检测段按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m；
A2、利用超声波探伤仪对该新风系统各管道各检测段进行检测，进而获取该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度，将各管道各检测段对应的裂纹条数按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
A3、根据该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度，进而构建各管道各检测段各条裂纹深度集合Ld r(Ld r1,Ld r2,...Ld rx,...Ld ry)，Ld rx表示该新风系统第d个管道第r个检测段第x条裂纹对应的开裂深度，d表示管道编号，d＝1,2,....i,...n,r表示各管道检测段编号，r＝1,2,....j,...m。
进一步地，所述管道粉尘浓度检测包括若干粉尘浓度传感器，其分别安装在各管道各检测段位置，其分别用于对该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度进行检测，进而获取该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度，并构建各管道各检测段内部粉尘浓度集合Fd(Fd1,Fd2,...Fdj,...Fdm)，Fdj表示该新风系统第d个管道第j个检测段内部对应的粉尘浓度。
进一步地，所述管道连接紧密性检测用于对该新风系统各管道对应的连接区域的紧密性进行检测，进而获取该新风系统各管道连接区域的数量，并将各管道对应的连接区域记为检测区域，进而将各管道对应的各检测区域按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...k,...p,进而利用x射线检测仪对各管道各检测区域进行扫描拍摄，进而获取各管道检测区域对应的射线胶片，根据射线胶片灰度值的不同，将各管道各检测区域对应的射线胶分别分割为各材料区域胶片，进而获取各管道各检测区域各材料区域胶片之间缝隙区域对应的轮廓，进而获取各管道各检测区域各材料区域胶片之间缝隙区域对应的面积，并将该面积记为管道连接缝隙面积，进而获取各管道各检测区域管道连接缝隙面积，并构建各管道各检测区域管道连接缝隙面积集合Md(Md1,Md2,...Mdk,...Mdp),Mdp表示该新风系统第d个管道第p个检测区域对应的管道连接缝隙面积。
进一步地，所述管道损伤信息故障分析用于对该新风系统各管道损伤信息进行故障分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、获取各管道各检测段各条裂纹深度集合，进而获取该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度；
B2、根据该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数，将该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数与管道运行安全对应的标准裂纹条数的阈值进行对比，进而统计各管道裂纹条数运行故障影响系数；
B3、将该新风系统各管道各检测段各裂纹对应的开裂深度进行相互对比，进而筛选出各管道各检测段开裂深度最大对应的裂纹，并将该裂纹记为检测段目标裂纹，进而获取该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂深度，将该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂深度与各管道对应的管径厚度进行对比，进而获取该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比；
B4、将该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比与管道运行安全对应的标准管道开裂比进行对比，统计各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数；
B5、对统计的各管道裂纹条数运行故障影响系数和各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数进行分析，获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
进一步地，所述管道粉尘浓度故障分析用于对该新风系统各管道各检测段内部粉尘浓度进行故障分析，进而统计各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数，并对统计的各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数进行分析，进而获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
进一步地，所述管道连接紧密性故障分析用于对该新风系统各管道各检测区域连接紧密性进行故障分析，进而统计各管道连接紧密性运行故障影响系数，并对统计的各管道连接紧密性运行故障影响系数进行分析，进而获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
进一步地，所述主机故障分析用于对该新风系统对应的主机进行故障分析，根据新风系统主机对应的红外热敏图像，将该新风系统主机对应的红外热敏图像与该新风系统主机对应的标准红外热敏图像进行对比，若该新风系统主机红外热敏图像某区域的颜色与新风系统主机该区域对应的标准红外热敏图像颜色不一致，则将该区域记为主机异常区域，将该新风系统对应的故障类型为主机故障，进而统计主机异常区域的数量，并将各主机异常区域对应的颜色与各故障等级对应的颜色对比筛选，获取各主机异常区域对应的故障等级。
进一步地，所述该方法还包括故障信息发送，所述故障信息发送用于将该新风系统对应的故障类型和故障信息发送至该新风系统对应的维修人员。
本发明还提供了一种云分析平台，所述云分析平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个系统运行故障诊断终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行本发明任意一项的智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法。
本发明的有益效果：
(1)本发明提供的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，通过对该新风系统管道和主机进行故障进行详细的检测和全面的分析，进而有效的解决了现有的新风系统故障诊断方法诊断的数据具有局限性，无法有效的诊断结果的参考性的问题，从而有效的提高新风系统运行故障的检测效率，同时也大大的提高了新风系统运行故障定位的精准性和可靠性。
(2)本发明在对该新风系统管道进行故障检测时，通过对管道损伤信息、管道粉尘浓度和管道连接紧密性进行检测，进而有效的反映了当前新风系统各管道对应的状态，进而为后续对该新风系统故障诊断提供了有力的数据基础，同时也大大的提高了对该新风系统故障诊断结果的真实性和科学性。
(3)本发明在对该新风系统的主机进行故障检测时，通过利用红外热成像仪对该新风系统的主机进行检测，进而大大的提高了该新风系统主机故障的检测效率和检测的全面性，同时通过利用红外热成像仪的无损检测方法有效的避免了因检测需要而对该新风系统主机造成的损伤。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法实施步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，本发明提供了一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，该方法包括以下步骤：
S1、管道数量获取：所述管道数量获取用于获取该新风系统对应的管道数量，并将该新风系统对应的管道数量按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S2、管道基本信息获取：所述管道基本信息获取用于获取该新风系统各管道对应的基本信息，其中，管道基本信息包括管径厚度、管道对应的长度和管道对应的安装位置，进而构建各管道基本信息集合Jw(Jw1,Jw2,....Jwi,...Jwn)，Jwi表示该新风系统第i个管道对应的第w个基本信息，w表示管道基本信息，w＝a1,a2，a3,a1,a2和a3分别表示管道对应的管径厚度、管道对应的长度和管道对应的安装位置；
S3、管道故障信息检测：所述管道故障检测用于对该新风系统各管道对应的故障信息进行检测，其中，管道故障信息包括管道损伤信息、管道粉尘浓度和管道连接紧密性；
本发明实施例在对该新风系统管道进行故障检测时，通过对管道损伤信息、管道粉尘浓度和管道连接紧密性进行检测，进而有效的反映了当前新风系统各管道对应的状态，进而为后续对该新风系统故障诊断提供了有力的数据基础，同时也大大的提高了对该新风系统故障诊断结果的精准性、真实性和科学性。
具体地，所述管道损伤信息检测的具体检测过程包括以下步骤：
A1、根据该新风系统各管道对应的长度，进而将该新风系统各管道按照预设顺序划分为各检测段，将该新风系统各管道各检测段按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m；
A2、利用超声波探伤仪对该新风系统各管道各检测段进行检测，进而获取该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度，将各管道各检测段对应的裂纹条数按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
A3、根据该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度，进而构建各管道各检测段各条裂纹深度集合Ld r(Ld r1,Ld r2,...Ld rx,...Ld ry)，Ld rx表示该新风系统第d个管道第r个检测段第x条裂纹对应的开裂深度，d表示管道编号，d＝1,2,....i,...n,r表示各管道检测段编号，r＝1,2,....j,...m。
本发明实施例通过利用超声波探伤仪对该新风系统各管道各检测段进行检测，进而大大的提高了管道裂纹的检测效率，同时也有效的保障了管道裂纹检测数据的可靠性和裂纹位置定位的精准性，避免了人工检查的误差。
具体地，所述管道粉尘浓度检测包括若干粉尘浓度传感器，其分别安装在各管道各检测段位置，其分别用于对该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度进行检测，进而获取该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度，并构建各管道各检测段内部粉尘浓度集合Fd(Fd1,Fd2,...Fdj,...Fdm)，Fdj表示该新风系统第d个管道第j个检测段内部对应的粉尘浓度。
本发明实施例通过粉尘浓度传感对各管道各检测段对应的粉尘浓度进行检测，进而大大的提高了各管道各检测段内部粉尘浓度的检测的便利性，有效的降低的管道粉尘浓度检测的难度，同时通过粉尘浓度传感的检测方法有效的提高了检测数据的参考性。
具体地，所述管道连接紧密性检测用于对该新风系统各管道对应的连接区域的紧密性进行检测，进而获取该新风系统各管道连接区域的数量，并将各管道对应的连接区域记为检测区域，进而将各管道对应的各检测区域按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...k,...p,进而利用x射线检测仪对各管道各检测区域进行扫描拍摄，进而获取各管道检测区域对应的射线胶片，根据射线胶片灰度值的不同，将各管道各检测区域对应的射线胶分别分割为各材料区域胶片，进而获取各管道各检测区域各材料区域胶片之间缝隙区域对应的轮廓，进而获取各管道各检测区域各材料区域胶片之间缝隙区域对应的面积，并将该面积记为管道连接缝隙面积，进而获取各管道各检测区域管道连接缝隙面积，并构建各管道各检测区域管道连接缝隙面积集合Md(Md1,Md2,...Mdk,...Mdp),Mdp表示该新风系统第d个管道第p个检测区域对应的管道连接缝隙面积。
本发明实施例通过利用x射线检测仪对各管道连接区域进行检测，进而有效的解决了人工对管道连接紧密性的难度，同时利用x射线检测仪检测可以有效的降低环境对检测结果的影响，从而大大的保障了检测数据的真实性和可参考性。
S4、管道故障分析：所述管道故障分析用于对各管道检测的故障信息进行分析，若分析结果不为管道类型故障，则执行S5步骤，若分析结果为管道类型故障，则将该新风系统对应的故障管道信息发送至该新风系统对应的维修人员；
具体地，所述管道损伤信息故障分析用于对该新风系统各管道损伤信息进行故障分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、获取各管道各检测段各条裂纹深度集合，进而获取该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度；
B2、根据该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数，将该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数与管道运行安全对应的标准裂纹条数的阈值进行对比，进而统计各管道裂纹条数运行故障影响系数；
其中，各管道裂纹条数运行故障影响系数计算公式为
Figure GDA0003640220160000091
αd表示该新风系统第d个管道裂纹条数对应的运行故障影响系数，yd r表示该新风系统第d个管道第r个检测段对应的裂纹条数，y标准表示管道运行安全对应的标准裂纹条数的阈值；
B3、将该新风系统各管道各检测段各裂纹对应的开裂深度进行相互对比，进而筛选出各管道各检测段开裂深度最大对应的裂纹，并将该裂纹记为检测段目标裂纹，进而获取该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂深度，将该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂深度与各管道对应的管径厚度进行对比，进而获取该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比；
其中，该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比计算公式为
Figure GDA0003640220160000101
δd r表示该新风系统第d个管道第r个检测段目标裂纹对应的开裂比，Ld r表示该新风系统第d个管道第r个检测段目标裂纹对应的开裂深度，a1d表示该新风系统第d个管道对应的管径厚度；
B4、将该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比与管道运行安全对应的标准管道开裂比进行对比，统计各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数；
其中，各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数计算公式为
Figure GDA0003640220160000102
βd表示该新风系统第d个管道裂纹开裂深度对应的运行故障影响系数，δ标准表示管道运行安全对应的标准管道开裂比；
B5、对统计的各管道裂纹条数运行故障影响系数和各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数进行分析，获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
其中，其具体分析过程为：根据统计的各管道裂纹条数运行故障影响系数和各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数，进而统计各管道综合损伤运行故障影响系数，将各管道综合损伤运行故障影响系数与新风系统故障对应的标准管道损伤运行故障影响系数进行对比，若某管道综合损伤运行故障影响系数大于新新风系统故障对应的标准管道损伤运行故障影响系数，则将该新风系统故障类型记为管道损伤故障，将该管道记为严重损伤管道，统计严重损伤管道的数量，并根据各严重损伤管道对应的编号，获取各严重损伤管道对应的安装区域位置，若各管道综合损伤运行故障影响系数均小于新风系统故障对应的标准管道损伤运行故障影响系数，则启动管道粉尘浓度故障分析。
其中，各管道综合损伤运行故障影响系数计算公式为
Figure GDA0003640220160000111
γd表示该新风系统第d个管道综合损伤对应的运行故障影响系数。
具体地，所述管道粉尘浓度故障分析用于对该新风系统各管道各检测段内部粉尘浓度进行故障分析，进而统计各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数，并对统计的各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数进行分析，进而获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
其中，各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数统计过程为：获取各管道各检测段内部粉尘浓度集合，根据各管道各检测段内部粉尘浓度集合，获取该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度，将该新风系统各管道各检测段内部粉尘浓度与管道内部对应的标准粉尘浓度进行对比，进而统计各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数；
其中，各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数计算公式为
Figure GDA0003640220160000112
φd表示该新风系统第d个管道内部粉尘浓度对应的运行故障影响系数，Fd r表示该新风系统第d个管道第r个检测段内部对应的粉尘浓度，F标准表示管道内部对应的标准粉尘浓度。
其中，各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数分析过程为：将各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数与新风系统故障对应的标准管道粉尘浓度运行故障影响系数进行对比，若某管道内部粉尘浓度运行故障影响系数大于新风系统故障对应的标准管道粉尘浓度运行故障影响系数，则将该新风系统的故障类型记为管道粉尘浓度故障，将该管道记为粉尘异常管道，统计粉尘异常管道对应的数量，根据各粉尘异常管道对应的编号，提取各粉尘异常管道对应的安装区域位置，若各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数均小于新风系统故障对应的标准管道粉尘浓度运行故障影响系数，则启动管道连接紧密性故障分析。
具体地，所述管道连接紧密性故障分析用于对该新风系统各管道各检测区域连接紧密性进行故障分析，进而统计各管道连接紧密性运行故障影响系数，并对统计的各管道连接紧密性运行故障影响系数进行分析，进而获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
其中，各管道连接紧密性运行故障影响系数具体统计过程为：获取各管道各检测区域管道连接缝隙面积集合，根据各管道各检测区域管道连接缝隙面积集合获取该新风系统各管道各检测区域对应的管道连接缝隙面积，将各管道各检测区域对应的管道连接缝隙面积与新风系统管道连接区域对应的标准缝隙面积进行对比，进而统计各管道连接紧密性运行故障影响系数，其计算公式为
Figure GDA0003640220160000121
λd表示该新风系统第d个管道连接紧密性对应的运行故障影响系数，Md t表示该新风系统第d个管道第t个检测区域管道连接缝隙面积，M标准表示新风系统管道连接区域对应的标准缝隙区域面积，t表示各管道检测区域编号，t＝1，2，...k,...p；
其中，各管道连接紧密性运行故障影响系数具体分析过程为：将各管道连接紧密性运行故障影响系数与新风系统故障对应的标准管道连接紧密性运行故障影响系数进行对比，若某管道连接紧密性运行故障影响系数大于新风系统故障对应的标准管道连接紧密性运行故障影响系数，则将该新风系统的故障类型记为管道连接故障，将该管道记为连接异常管道，统计连接异常管道的数量，根据各连接异常管道对应的编号，获取各连接异常管道对应的安装区域位置，若各管道连接紧密性运行故障影响系数均小于新风系统故障对应的标准管道连接紧密性运行故障影响系数，则启动主机故障分析。
S5、主机故障检测：当管道故障分析结果不为管道类型故障时，启动主机故障检测单元，其中主机故障检测单元为红外热成像仪，进而利用红外热成像仪对该新风系统的主机进行扫描拍摄，进而获取新风系统主机对应的红外热敏图像；
本发明实施例在对该新风系统的主机进行故障检测时，通过利用红外热成像仪对该新风系统的主机进行检测，进而大大的提高了该新风系统主机故障的检测效率和检测的全面性，同时通过利用红外热成像仪的无损检测方法有效的避免了因检测需要而对该新风系统主机造成的损伤。
S6、主机故障分析：所述主机故障分析用于对该新风系统主机对应的红外热敏图像进行分析；
具体地，所述主机故障分析用于对该新风系统对应的主机进行故障分析，根据新风系统主机对应的红外热敏图像，将该新风系统主机对应的红外热敏图像与该新风系统主机对应的标准红外热敏图像进行对比，若该新风系统主机红外热敏图像某区域的颜色与新风系统主机该区域对应的标准红外热敏图像颜色不一致，则将该区域记为主机异常区域，将该新风系统对应的故障类型为主机故障，进而统计主机异常区域的数量，并将各主机异常区域对应的颜色与各故障等级对应的颜色对比筛选，获取各主机异常区域对应的故障等级，同时获取各主机异常区域对应的位置。
S7、故障信息发送：所述故障信息发送用于将该新风系统对应的故障类型和故障信息发送至该新风系统对应的维修人员。
具体地，故障信息发送的具体过程为：
当该新风系统主机的故障类型为当新风系统故障类型为管道损伤故障时，将各严重损伤管道对应的安装区域位置发送至该新风系统对应的维修人员；
当该新风系统统故障类型为管道粉尘浓度故障时，将各粉尘异常管道对应的安装区域位置发送至该新风系统对应的维修人员；
当该新风系统统故障类型为管道连接故障时，将各连接异常管道对应的安装区域位置发送至该新风系统对应的维修人员；
当该新风系统统故障类型为主机故障时，将各主机异常区域对应的位置和各主机异常区域对应的故障等级发送至该新风系统对应的维修人员。
本发明是实施例通过将该新风系统对应的故障类型和故障信息发送至该新风系统对应的维修人员，进而大大的提高了维修人员对该故障新风系统的维修效率，进而大大的保障了居住环境空气质量的稳定性。
本发明还提供了一种云分析平台，所述云分析平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个系统运行故障诊断终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行本发明任意一项的智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、管道数量获取：所述管道数量获取用于获取该新风系统对应的管道数量，并将该新风系统对应的管道数量按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S2、管道基本信息获取：所述管道基本信息获取用于获取该新风系统各管道对应的基本信息，其中，管道基本信息包括管径厚度、管道对应的长度和管道对应的安装位置，进而构建各管道基本信息集合Jw(Jw1,Jw2,....Jwi,...Jwn)，Jwi表示该新风系统第i个管道对应的第w个基本信息，w表示管道基本信息，w＝a1,a2，a3,a1,a2和a3分别表示管道对应的管径厚度、管道对应的长度和管道对应的安装位置；
S3、管道故障信息检测：所述管道故障检测用于对该新风系统各管道对应的故障信息进行检测，其中，管道故障信息包括管道损伤信息、管道粉尘浓度和管道连接紧密性；
S4、管道故障分析：所述管道故障分析用于对各管道检测的故障信息进行分析，若分析结果不为管道类型故障，则执行S5步骤，若分析结果为管道类型故障，则将该新风系统对应的故障管道信息发送至该新风系统对应的维修人员；
S5、主机故障检测：当管道故障分析结果不为管道类型故障时，启动主机故障检测单元，其中主机故障检测单元为红外热成像仪，进而利用红外热成像仪对该新风系统主机进行扫描拍摄，进而获取新风系统主机对应的红外热敏图像；
S6、主机故障分析：所述主机故障分析用于对该新风系统主机对应的红外热敏图像进行分析；
所述管道损伤信息故障分析用于对该新风系统各管道损伤信息进行故障分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、获取各管道各检测段各条裂纹深度集合，进而获取该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度；
B2、根据该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数，将该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数与管道运行安全对应的标准裂纹条数的阈值进行对比，进而统计各管道裂纹条数运行故障影响系数；
B3、将该新风系统各管道各检测段各裂纹对应的开裂深度进行相互对比，进而筛选出各管道各检测段开裂深度最大对应的裂纹，并将该裂纹记为检测段目标裂纹，进而获取该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂深度，将该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂深度与各管道对应的管径厚度进行对比，进而获取该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比；
B4、将该新风系统各管道各检测段目标裂纹对应的开裂比与管道运行安全对应的标准管道开裂比进行对比，统计各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数；
B5、对统计的各管道裂纹条数运行故障影响系数和各管道裂纹开裂深度运行故障影响系数进行分析，获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
2.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述管道损伤信息检测的具体检测过程包括以下步骤：
A1、根据该新风系统各管道对应的长度，进而将该新风系统各管道按照预设顺序划分为各检测段，将该新风系统各管道各检测段按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m；
A2、利用超声波探伤仪对该新风系统各管道各检测段进行检测，进而获取该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度，将各管道各检测段对应的裂纹条数按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
A3、根据该新风系统各管道各检测段对应的裂纹条数和各条裂纹对应的开裂深度，进而构建各管道各检测段各条裂纹深度集合Ld r(Ld r1,Ld r2,...Ld rx,...Ld ry)，Ld rx表示该新风系统第d个管道第r个检测段第x条裂纹对应的开裂深度，d表示管道编号，d＝1,2,....i,...n,r表示各管道检测段编号，r＝1,2,....j,...m。
3.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述管道粉尘浓度检测包括若干粉尘浓度传感器，其分别安装在各管道各检测段位置，其分别用于对该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度进行检测，进而获取该新风系统各管道各检测段内部对应的粉尘浓度，并构建各管道各检测段内部粉尘浓度集合Fd(Fd1,Fd2,...Fdj,...Fdm)，Fdj表示该新风系统第d个管道第j个检测段内部对应的粉尘浓度。
4.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述管道连接紧密性检测用于对该新风系统各管道对应的连接区域的紧密性进行检测，进而获取该新风系统各管道连接区域的数量，并将各管道对应的连接区域记为检测区域，进而将各管道对应的各检测区域按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...k,...p,进而利用x射线检测仪对各管道各检测区域进行扫描拍摄，进而获取各管道检测区域对应的射线胶片，根据射线胶片灰度值的不同，将各管道各检测区域对应的射线胶分别分割为各材料区域胶片，进而获取各管道各检测区域各材料区域胶片之间缝隙区域对应的轮廓，进而获取各管道各检测区域各材料区域胶片之间缝隙区域对应的面积，并将该面积记为管道连接缝隙面积，进而获取各管道各检测区域管道连接缝隙面积，并构建各管道各检测区域管道连接缝隙面积集合Md(Md1,Md2,...Mdk,...Mdp),Mdp表示该新风系统第d个管道第p个检测区域对应的管道连接缝隙面积。
5.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述管道粉尘浓度故障分析用于对该新风系统各管道各检测段内部粉尘浓度进行故障分析，进而统计各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数，并对统计的各管道内部粉尘浓度运行故障影响系数进行分析，进而获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
6.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述管道连接紧密性故障分析用于对该新风系统各管道各检测区域连接紧密性进行故障分析，进而统计各管道连接紧密性运行故障影响系数，并对统计的各管道连接紧密性运行故障影响系数进行分析，进而获取该新风系统对应的故障类型和故障信息。
7.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述主机故障分析用于对该新风系统对应的主机进行故障分析，根据新风系统主机对应的红外热敏图像，将该新风系统主机对应的红外热敏图像与该新风系统主机对应的标准红外热敏图像进行对比，若该新风系统主机红外热敏图像某区域的颜色与新风系统主机该区域对应的标准红外热敏图像颜色不一致，则将该区域记为主机异常区域，将该新风系统对应的故障类型为主机故障，进而统计主机异常区域的数量，并将各主机异常区域对应的颜色与各故障等级对应的颜色对比筛选，获取各主机异常区域对应的故障等级。
8.根据权利要求1所述的一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法，其特征在于：所述该方法还包括故障信息发送，所述故障信息发送用于将该新风系统对应的故障类型和故障信息发送至该新风系统对应的维修人员。
9.一种云分析平台，其特征在于：所述云分析平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个系统运行故障诊断终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-8中任意一项的智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115356649A (zh) * 2022-09-01 2022-11-18 武汉珩链云信息科技有限公司 一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质
CN115876508B (zh) * 2022-11-21 2023-06-30 广州旭杰电子有限公司 一种改进型机房新风系统
CN117367845B (zh) * 2023-10-13 2024-05-03 中国人民解放军陆军装甲兵学院 一种陆军装备维修设备健康诊断方法

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KR100480966B1 (ko) * 2002-10-15 2005-04-07 학교법인 성균관대학 유도초음파 탐지를 통한 배관 파이프의 스케일 진단방법 및 장치
CN106530635A (zh) * 2016-12-09 2017-03-22 北京小米移动软件有限公司 家庭管道故障检测方法、装置、设备和系统
CN107120536A (zh) * 2017-06-19 2017-09-01 杨力 一种分布式管道状态智能监测系统
CN107884475A (zh) * 2017-10-18 2018-04-06 常州大学 一种基于深度学习神经网络的城市燃气管道故障诊断方法
CN208672235U (zh) * 2018-09-04 2019-03-29 宁夏申祥电力科技有限公司 一种空气预热器测试装置
CN110671610A (zh) * 2019-10-28 2020-01-10 北京科技大学天津学院 一种供热管道的监测系统及监测方法
CN112924471B (zh) * 2021-01-26 2022-12-09 四川华能宝兴河水电有限责任公司 一种设备故障诊断系统及其诊断方法

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