CN114158995B - 一种故障识别的方法及洗涤设备 - Google Patents
一种故障识别的方法及洗涤设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114158995B CN114158995B CN202111317956.0A CN202111317956A CN114158995B CN 114158995 B CN114158995 B CN 114158995B CN 202111317956 A CN202111317956 A CN 202111317956A CN 114158995 B CN114158995 B CN 114158995B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electrical index
- drainage
- electrical
- index parameter
- detection result
- 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.)
- Active
Links
- 238000005406 washing Methods 0.000 title claims abstract description 156
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 83
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 41
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 24
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 21
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 54
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 abstract 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 45
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 15
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 3
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 3
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 238000010981 drying operation Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 239000010794 food waste Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000001954 sterilising effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L15/00—Washing or rinsing machines for crockery or tableware
- A47L15/0018—Controlling processes, i.e. processes to control the operation of the machine characterised by the purpose or target of the control
- A47L15/0049—Detection or prevention of malfunction, including accident prevention
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L15/00—Washing or rinsing machines for crockery or tableware
- A47L15/42—Details
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L15/00—Washing or rinsing machines for crockery or tableware
- A47L15/42—Details
- A47L15/4214—Water supply, recirculation or discharge arrangements; Devices therefor
- A47L15/4223—Devices for water discharge, e.g. devices to prevent siphoning, non-return valves
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L2401/00—Automatic detection in controlling methods of washing or rinsing machines for crockery or tableware, e.g. information provided by sensors entered into controlling devices
- A47L2401/34—Other automatic detections
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B40/00—Technologies aiming at improving the efficiency of home appliances, e.g. induction cooking or efficient technologies for refrigerators, freezers or dish washers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Control Of Washing Machine And Dryer (AREA)
Abstract
本发明适用于智能家电技术领域,提供了一种故障识别的方法及洗涤设备,包括:响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果;执行与所述故障检测结果关联的响应操作。采用本发明能够识别出排水异常的故障,提高了故障识别的准确性,继而提高了洗涤设备的清洗效果。
Description
技术领域
本发明属于智能家电技术领域,尤其涉及一种故障识别的方法及洗涤设备。
背景技术
随着智能化以及自动化的不断发展,智能家电已渐渐进入了千家万户,为用户提供各种各样的服务。现有的洗涤设备除了可以对餐具进行清洗外,还可以对食物进行清洗,例如通过清水对蔬菜以及水果进行冲洗,大大方便了人们的生活。然而在洗涤设备运行过程中,如何能够及时准确地识别运行故障,特别地在排水过程中,若污水在未排净的情况再次进行洗涤操作,则容易导致洗涤干净的餐具被污染,影响了洗涤效果。
现有的智能家电故障的识别技术,洗涤设备对于排水阶段的故障识别,主要是通过传感器采集洗涤设备在运行过程中的水位参数,例如在进行排水异常检测时,通过读取水位传感器反馈的感应值,以判断污水是否排放干净,从而判断是否执行下一步骤的操作。然而由于洗涤设备在洗涤过程中存在大量的油渍、食物残渣等污渍污垢,容易遮挡或污染传感器,从而降低了故障检测准确性,继而降低了设备运行的安全性以及洗涤洁净程度。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种故障识别的方法及洗涤设备,以解决现有的智能家电故障的识别技术,对于排水阶段的故障识别,故障检测准确性低,从而影响设备运行的安全性的问题以及洗涤洁净程度。
本发明实施例的第一方面提供了一种故障识别的方法,包括:
响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;
基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果;
执行与所述故障检测结果关联的响应操作。
本发明实施例的第二方面提供了一种洗涤设备,包括:
电气指标参数获取单元,用于响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;
故障检测结果生成单元,用于基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果;
响应触发单元,用于执行与所述故障检测结果关联的响应操作。
本发明实施例的第三方面提供了一种洗涤设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面的各个步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面的各个步骤。
实施本发明实施例提供的一种故障识别的方法及洗涤设备具有以下有益效果:
本发明实施例通过在排水过程中,通过获取排水部件的第一电气指标参数以及第二电气指标参数,从而能够对洗涤设备的排水过程进行故障检测,由于在正常运行情况下,排水部件的第一电气指标参数与第二电气指标参数会满足预设的参数关系,因此可以通过获取上述两个电气指标参数生成故障检测结果,并基于故障检测结果确定是否需要执行后续的操作,实现了洗涤设备的故障识别的目的。与现有的故障识别技术相比,本申请实施例并不依赖部署于洗涤设备内的传感器反馈的感应值以确定是否存在故障,而是可以通过排水部件的电气指标参数是否符合预期规律,以得到故障检测结果,由于洗涤设备洗涤腔内有水的条件以及无水的条件下,其排水部件对应的指标参数是不同的,因此可以通过确定排水部件的电气指标参数,以确定洗涤设备内是否仍有水体未排除,从而能够识别出排水异常的故障,提高了故障识别的准确性,继而提高了洗涤设备的清洗效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的旋转叶片式的排水部件的示意图
图2是本发明第一实施例提供的一种故障识别的方法的实现流程图;
图3是本发明第二实施例提供的一种故障识别的方法S201以及S202具体实现流程图;
图4是本发明一实施例提供的寄存队列的示意图;
图5是本发明第三实施例提供的一种故障识别的方法S203具体实现流程图;
图6是本发明第四实施例提供的一种故障识别的方法具体实现流程图;
图7是本发明一实施例提供的一种故障识别的装置的结构框图;
图8是本发明一实施例提供的一种洗涤设备的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例通过在排水过程中,通过获取排水部件的第一电气指标参数以及第二电气指标参数,从而能够对洗涤设备的排水过程进行故障检测,由于在正常运行情况下,排水部件的第一电气指标参数与第二电气指标参数会满足预设的参数关系,因此可以通过获取上述两个电气指标参数生成故障检测结果,并基于故障检测结果确定是否需要执行后续的操作,实现了洗涤设备的故障识别的目的,解决了智能家电故障的识别技术,对于排水阶段的故障识别,故障检测准确性低,从而影响设备运行的安全性的问题以及洗涤洁净程度的问题。
在本发明实施例中,流程的执行主体为洗涤设备,该洗涤设备包括但不限于:洗碗机以及奶瓶清洗机等具有洗涤功能的设备,其中,该洗涤设备包含有排水部件,在洗涤设备进行排水操作时,可以启动排水部件以将洗涤腔内的水体排出体外。举例性地,上述排水部件可以为排水泵,或者具有排水效果的旋转叶片。示例性地,图1示出了本申请一实施例提供的旋转叶片式的排水部件的示意图。参见图1中的(a),在非排水期间,各叶片会相互拼接以封闭排水口,而在排水期间,会形成一出水口,并构成一旋涡以加速水体排出腔体外,如图1中的(b)所示。
图2示出了本发明第一实施例提供的故障识别的方法的实现流程图,详述如下:
在S201中,响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数。
在本实施例中,洗涤设备在需要执行排水操作时,可以生成一个排水指令。其中,洗涤设备可以存储有本次洗涤操作的运行流程,在切换至不同的运行阶段时,则生成与之对应的操作指令,该操作指令用于启动相关部件执行与该阶段关联的操作。示例性地,在排水阶段,洗涤设备可以生成排水指令,并将该排水指令传输给洗涤设备内相关的部件以及模块,例如排水部件以及风机部件,排水部件以及风机部件在接收到上述排水指令后,可以执行相应的动作,例如排水部件可以开启排水阀门并开启排水泵以抽取洗涤腔内的废水;而风机部件可以按照预设的速度向洗涤腔内输送冷风或热风,以对洗涤腔内进行水蒸气冷凝以及烘干的操作。
在一种可能的实现方式中,洗涤设备可以根据本次洗涤操作对应的运行流程,确定多个排水触发时刻,在检测到当前的运行时间到达预设的任一排水触发时刻时,生成上述排水指令,在洗涤设备接收到上述排水指令后,则执行S201的操作。
在一种可能的实现方式中,洗涤设备在检测到排水阀门被开启后,则识别洗涤设备需要执行排水操作,则上述排水指令。洗涤腔内可以在最高安全水位的位置配置有对应的水位传感器,若检测到当前的水位超过上述最高安全水位,则洗涤设备可以判断洗涤腔内的水体过多,容易出现水体溢出的异常情况,在该情况下,避免上述情况的发生,可以通过在最高安全水位配置水位传感器,以检测腔体内的水位是否超过上述最高安全水位,并在超过最高安全水位时,自动开启排水阀门,此时的排水指令并非运行流程预设生成的,而是用于响应异常情况,在该情况下,洗涤设备也可以通过S201~S203的操作生成故障检测结果。
在本实施例中,洗涤设备在进行排水操作的过程中,可以读取排水部件的电气指标参数。该电气指标参数包括但不限于:电压、电流、功率、阻抗等,也可以为上述参数中的两种或以上的组合。由于在洗涤腔有水的状态下,排水部件运行会受到一定的阻力,即排水部件的运行会存在一定程度的负载,在变换到电气指标参数上,会体现为:阻抗增大、电流变大、电压增大抑或是功率变大等情况;而在洗涤腔内的水已经完全排出的状态下,排水部件由于没有水体的阻力,排水部件运作在空载的状态下,其电气指标参数会与额定的指标参数相同或相近。因此,通过获取在排水过程中的电气指标参数,可以确定在整个排水过程中设备是否存在异常,以及洗涤腔内的废水是否已经完全排出腔体外。
在本实施例中,洗涤设备可以将整个排水过程划分为两个阶段,分别为期望排水时间段,以及校验排水时间段。其中,期望排水时间段具体为在排水过程无异常的情况下,在上述期望排水时间段内洗涤腔内的废水会被完全排出;而上述校验排水时间段内具体为在排水过程无异常的情况下,在上述校验排水时间段内洗涤腔内会保持在无废水的状态。基于此,在期望排水时间段内的第一电气指标参数,会符合具有负载状态的参数特征;而在校验排水时间段内的第二电气指标参数,则会符合空载状态下的参数特征。
举例性地,在排水过程无异常的状态下,洗涤设备会在20秒内,将洗涤腔内的废水完全排水,洗涤设备可以配置有一个浮动范围,如5秒,则对应的期望排水时间段为25秒,而校验排水时间段可以为10秒。即在排水过程中的前25秒内采集得到的第一电气指标参数,在正常状态下,会符合排水部件在有负载状态下(或满载状态下)的指标特征;而在第26秒至40秒的时间段内采集得到的第二电气指标参数,在正常状态下,会符合排水部件在空载状态下的指标特征。
在S202中,基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果。
在本实施例中,第一电气指标参数会符合排水部件在有负载的情况下的指标特征;而第二电气指标参数会符合排水部件在空载情况下的指标特征。基于此,洗涤设备可以通过将上述两个类型的电气指标参数与关联的指标特征进行匹配,则可以生成与之对应的故障检测结果。
在一种可能的实现方式中,洗涤设备可以存储有有负载下的排水部件对应的电气指标范围,即第一指标范围,以及无负载(即空载)下的排水部件对应的电气指标范围,即第二指标范围。洗涤设备判断第一电气指标参数是否在第一指标范围内,以及判断第二电气指标参数是否在第二指标范围内,并基于判断结果生成上述的故障检测结果。其中,若第一电气指标参数在第一指标范围内,且第二电气指标参数在第二指标范围内,则生成排水正常的故障检测结果,即洗涤设备处于正常运行状态,无异常情况发生。若第一电气指标参数在第一指标范围内,而第二电气指标参数在第二指标范围外,则表示排水部件在校验排水时间段内仍处于有负载的状态,则可以识别洗涤设备并未将所有废水排出腔体外,在该情况下,洗涤设备会生成排水异常的故障检测结果。若第一电气指标参数在第一指标范围外,而第二电气指标参数在第二指标范围内,则表示排水部件在排水的初始阶段,则处于空载状态,即一直没有水流进洗涤腔内,该情况可能是由于水箱缺水或进水水路堵塞导致的,在该情况下,则可以生成水路异常的故障检测结果。
可选地,上述第一指标范围以及第二指标范围是根据排水部件的档位确定的。洗涤设备在执行洗涤流程时,可以确定排水操作时关联的档位,例如在高效洗涤模式下,排水部件处于高档位;而在节能洗涤模式下,排水部件处于低档位,洗涤设备通过洗涤流程对应的排水部件的额定档位,确定与额定档位关联的第一指标范围以及第二指标范围。
在一种可能的实现方式中,洗涤设备可以根据第一电气指标参数与第二电气指标参数的变化趋势,生成上述故障检测结果。由于第一电气指标会高于第二电气指标参数,即对应的变化趋势是一个下降的趋势,洗涤设备可以根据变化趋势对应的斜率,确定上述的故障检测结果。
在S203中,执行与所述故障检测结果关联的响应操作。
在本实施例中,洗涤设备在获取得到故障检测结果后,可以执行与之对应的响应操作。
在一种可能的实现方式中,若上述故障检测结果为设备正常,则洗涤设备可以根据预设的洗涤流程,执行排水操作的下一步骤的操作,如烘干操作或消毒操作等。
在一种可能的实现方式中,若上述故障检测结果为设备异常,则可以生成对应的异常提示信息,以便用户对上述异常情况进行处理。当然,若洗涤设备具有与之对应的故障修复流程,则可以基于故障修复流程对上述设备故障情况进行修复,并在修复完成后,再次检测设备是否处于正常运行状态(例如再次获取排水部件的电气指标参数,判断废水是否完全排水洗涤腔)。
在一种可能的实现方式中,为了提高对于设备故障的响应效率,上述故障检测结果还包含有故障程度等级,洗涤设备可以根据上述故障程度等级执行对应的故障响应操作。例如,若上述故障程度等级为第一等级(即小故障),则洗涤设备可以重新执行排水操作,以尝试自动对上述异常情况进行修复,也可以生成故障修复指导信息,以便用户可以根据上述故障指导信息自行对故障情况进行修复;若上述故障等级为第二等级(即较为严重的故障),则洗涤设备可以向维护人员的终端发送维修指令,以通知维护人员对异常情况进行修复。
以上可以看出,本发明实施例提供的一种故障识别的方法通过在排水过程中,通过获取排水部件的第一电气指标参数以及第二电气指标参数,从而能够对洗涤设备的排水过程进行故障检测,由于在正常运行情况下,排水部件的第一电气指标参数与第二电气指标参数会满足预设的参数关系,因此可以通过获取上述两个电气指标参数生成故障检测结果,并基于故障检测结果确定是否需要执行后续的操作,实现了洗涤设备的故障识别的目的。与现有的故障识别技术相比,本申请实施例并不依赖部署于洗涤设备内的传感器反馈的感应值以确定是否存在故障,而是可以通过排水部件的电气指标参数是否符合预期规律,以得到故障检测结果,由于洗涤设备洗涤腔内有水的条件以及无水的条件下,其排水部件对应的指标参数是不同的,因此可以通过确定排水部件的电气指标参数,以确定洗涤设备内是否仍有水体未排除,从而能够识别出排水异常的故障,提高了故障识别的准确性,继而提高了洗涤设备的清洗效果。
图3示出了本发明第二实施例提供的一种故障识别的方法的具体实现流程图。参见图3,相对于图2所述实施例,本实施例提供的一种故障识别的方法S201包括:S2011~S2012,S202包括:S2021~S2024,具体详述如下:
进一步地,所述响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数,包括:
在S2011中,在各个预设的指标采集时刻依次获取在执行排水操作过程中的K个所述电气指标参数,并将各个所述电气指标参数依次存储于寄存队列内;所述寄存队列内包含有K个寄存器;所述寄存队列内的所述寄存器以队列方式存储所述电气指标参数;其中,K为大于等于2的正整数。
在本实施例中,洗涤设备配置有一个寄存队列,该寄存队列内包含有K个寄存器,该多个寄存器以队列方式存储采集得到的电气指标参量。洗涤设备在排水过程中,会在多个指标采集时刻获取排水部件的电气指标参数,并导入至该寄存队列中,寄存队列可以根据各个电气指标参数的采集次序,将电气指标参数写入至寄存器内。
示例性地,图4示出了本申请一实施例提供的寄存队列的示意图,参见图4所示,该寄存队列内包含有K个寄存器,各个寄存器依次连接,寄存器可以向相邻的下一节点的寄存器单向传递数据。若某一寄存器的输入端有数据写入,则会从输出端将上一时刻写入的数据传输给下一节点的寄存器,从而形成了一个寄存队列,即例如在第一采集时刻洗涤设备获取得到A参数,则会将A参数存储器于寄存器1,而在下一采集时刻洗涤设备获取得到B参数,则寄存器1会将A参数传输给寄存器2,并存储B参数;在第三采集时刻洗涤设备获取得到C参数,则寄存器2会将A参数传输给寄存器3,而寄存器1会将B参数传输给寄存器2,并将采集到的C参数存储于寄存器1,以此类推,在第K个采集时刻,寄存器1会存储K参数,而寄存器K则会存储A参数,并在寄存队列的所有寄存器均被写入数据时,即寄存器K也存储有对应的电气指标参数,则会生成一个数据存满指令,洗涤设备可以执行S2012的操作。
在S2012中,响应于所述寄存队列反馈的数据存满指令,基于写入次序由先至后的次序,读取前N个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第一电气指标参数,读取后M个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第二电气指标参数;其中,M与N之和为K,且M和N为小于K的正整数。
在本实施例中,洗涤设备将前N个采集得到的电气指标参数作为第一电气指标参数,由于前N个采集的电气指标参数是在排水过程的开始阶段,即洗涤腔内存在水的状态下获取的电气指标参数,在该阶段获取的电气指标参数,应该是排水部件具有负载状态下的电气指标参数,因此可以识别为第一电气指标参数。其中,洗涤设备可以根据期望排水时间段以及各个采集时刻,确定上述N的数值。即第N个采集时刻在上述期望排水时间段内,而第N+1个时刻则在上述期望排水时间段外。而除前N个采集得到的电气指标参数外的其他电气指标参数,则为第二指标参数,即后M个采集得到的电气指标参数。对应地,第N+1个采集时刻至第M个采集时刻均在上述校验排水时间段内。
在一种可能的实现方式中,上述N和M的数值可以相同,在该情况下,即K的数值为2N,即期望排水时间段与校验排水时间段相同。
在本申请实施例中,通过寄存器依次存储各个电气指标参数,能够通过寄存器的次序确定各个电气指标参数的采集次数,从而能够快速识别第一电气指标参数以及第二电气指标参数,提高了识别的效率。
进一步地,作为本申请的另一实施例,所述基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果,包括:
在S2021中,基于所有所述第一电气指标参数,计算期望排水时间段对应的第一特征值。
在本实施例中,洗涤设备可以根据N个第一电气指标参数,计算期望排水时间段对应的第一特征值。该第一特征值用于确定在期望排水时间段内排水部件整体的运行情况。
在一种可能的实现方式中,上述第一特征值可以为多个第一电气指标参数的均值。例如,上述第一电气指标参数为排水部件的电压值,则上述第一特征值可以为N个电压值的均值。
进一步地,作为本申请的另一实施例,上述S2021具体可以包含以下三个步骤:
在S2021.1中,基于所述第一电气指标参数的采集次序,确定相邻的两个所述第一电气指标参数之间的采集时间间隔。
在本实施例中,由于在采集第一电气指标参数时的各个采集时刻并非是固定间隔,因此,为了提高第一特征值的准确性,洗涤设备可以根据采集时刻之间的间隔(即上述的采集时间间隔),来对第一电气指标参数进行加权。基于此,洗涤设备需要首先确定各个第一电子指标参数之间的采集时间间隔,上述采集时间间隔是根据第一电气指标参数对应的采集时刻之间的差值计算得到的。
在S2021.2中,根据所述采集时间间隔确定关联的第一电气指标参数对应的加权权重。
在本实施例中,洗涤设备可以根据上述采集时间间隔的长短,确定第一电气指标参数对应的加权权重。需要说明的是,第一个采集的第一电气指标参数由于没有在先的采集时刻,即其对应的采集时刻是最早采集的,则对应的加权权重可以为预设值。
在S2021.3中,将所述加权权重以及所述第一电气指标参数导入预设的特征转换算法内,计算所述第一特征值;所述特征转换算法具体为:
其中,Eigenvalue1为所述第一特征值;Weighti为所述第i个第一电气指标参数的加权权重;Electrici为第i个所述第一电气指标参数;Ti为第i个第一电气指标参数的采集时间;N为所述第一电气指标参数的总数;γ为预设的调整系数。
在本实施例中,洗涤设备可以基于各个第一电气指标参数的加权权重进行加权叠加,并将加权叠加计算得到的数值,作为上述的第一特征值。其中,预设的调整系数可以是根据训练学习计算得到的,该调整系数与洗涤设备的设备型号相关。
在本申请实施例中,通过确定各个第一电气指标参数对应的采集时间间隔,确定与之对应的加权权重,由于不同时刻对应的废水质量不同,对于排水泵而言负载也会存在差异,若采集时间过长,则对应的第一电气指标参数对应的变化程度也越大,代表性越强,对应的加权权重也越大;反之,若采集时间较短,则对应的第一电气指标参数对应的变化程度越小,与前一参数之间约相似,无需重复计算,因而对应的加权权重也越小,能够通过加权权重能够在采集时间不均衡的情况下,平均考虑在排水期望时间段内不同时间的电气指标参数,从而提高第一特征值的计算准确性。
在S2022中,基于所有所述第二电气指标参数,计算校验排水时间段对应的第二特征值。
在本实施例中,洗涤设备可以根据M个第二电气指标参数,计算校验排水时间段对应的第二特征值。该第二特征值用于确定在校验排水时间段内排水部件整体的运行情况。
在一种可能的实现方式中,上述第二特征值可以为多个第二电气指标参数的均值。例如,上述第二电气指标参数为排水部件的电压值,则上述第二特征值可以为M个电压值的均值。
同样地,计算第二特征值的具体过程也可以参见第一特征值的计算过程,具体描述可以参见S2021.1~S2021.3描述,在此不再赘述。
在S2023中,若所述第一特征值与所述第二特征值之间的差值小于预设的偏差阈值,则输出设备异常或水路异常的所述故障检测结果。
在本实施例中,洗涤设备可以通过比较第一特征值与第二特征值之间的差值是否大于预设的偏差阈值,以确定洗涤设备是否存在故障。由于正常状态下,排水部件在期望排水时间段内是处于负载运行状态,而在校验排水时间段内是处于空载运行状态,两个状态下的电气指标参数是具有较大的差异的,即第一特征值与第二特征值之间的差值会不小于偏差阈值,因此可以基于比较结果生成对应的故障检测结果。
在本实施例中,若第一特征值与第二特征值之间的差值小于偏差阈值,则识别设备存在故障,执行S2023的操作;反之,若两者的差值大于或等于偏差阈值,则识别设备运行正常,执行S2024的操作。
在本实施例中,洗涤设备在检测到第一特征值与第二特征值之间的差值小于偏差阈值,则表示在校验排水阶段仍未完全将废水排出洗涤腔内,因此可以识别为设备故障或水路异常,即存在运行故障,并生成对应的故障检测结果。
进一步地,作为本申请的另一实施例,洗涤设备还可以对设备故障的类型进行识别,在该情况下,上述S2023还可以包括以下三个步骤:
在S2023.1中,在预设的类型识别时间段内获取所述排水部件的Q个所述电气指标参数,并将类型识别时间段内获取的多个电气指标参数依次存储于寄存队列内,以更新所述寄存队列中前Q个寄存器存储的所述电气指标参数。
在S2023.2中,读取前N个更新后的所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第三电气指标参数,读取后M个更新后的所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第四电气指标参数。
在S2023.3中,若所述第三电气指标参数与所述第四电气指标参数之间的比值大于预设的比例阈值,则输出水路异常的故障检测结果。
在本实施例中,洗涤设备可以在类型识别时间段内,继续获取排水部件的电气指标参数,其中,在类型识别时间段内获取的Q个电气指标参数,也会存储于上述寄存队列内,因此最先存储的电气指标参数会移出寄存队列,即前Q个寄存器存储的电气指标参数在寄存队列内移除,即寄存队列的参数会进行更新,即剩下K-Q个在期望排水时间段或校验排水时间段内采集得到的电气指标参数。其中,上述Q可以为小于上述K的正整数。
在本实施例中,洗涤设备可以继续将寄存队列中前N个更新后的寄存器存储的电气指标参数识别为第三电气指标参数,并将后M个更新后的寄存器存储的电气指标参数识别为第四电气指标参数。由于排水阶段的时长再次延长,若洗涤设备能够在该阶段完全将废水排出腔体外,则新采集得到的电气指标参数(即第四电气指标参数)为排水部件在空载状态下的指标参数,因此与具有负载状态下的指标参数会有一定的比例,即上述的比例阈值,导致上述排水阶段过长,是由于进水过量导致的,因此可以输出水路异常的故障检测结果。
举例性地,上述比例阈值为2,基于第三电子指标参数计算得到的第三特征值与基于第四电气指标参数计算得到的第四特征值,则若检测到第三特征值/第四特征值大于上述比例阈值2,则表示洗涤腔内的废水已经排空,排水部件没有异常,导致排水时间过长可能是由于进水过量导致的,因此会生成水路异常的故障检测结果。其中,水路异常包括进水水路异常和/或排水水路异常,如排水管路折弯则会导致排水过程会长于正常时间,需要更多时间才能将全部废水排出;又或者是进水水路异常,例如进水阀门未完全完毕,则会导致进水量超过预设的阈值,因而可能需要更长才能将废水才能完全排出洗涤设备的洗涤腔外。
在一种可能的实现方式中,若在类型识别时间段内第三电气指标参数与第四电气指标参数之间的比值仍小于比例阈值,则可能是由于排水系统故障导致的,也可能是由于进水系统故障导致的(例如进水阀门未关闭,一直向洗涤腔内注水),则可以再次执行S2023.1~S2023.3的操作,直到第三电气指标参数与第四电气指标参数之间的比值大于预设的比例阈值,或者重复执行的次数大于预设的次数阈值。若重复执行上述步骤的次数大于次数阈值,则输出排水异常的故障检测结果。
在S2024中,若所述第一特征值与所第二特征值之间的差值大于或等于所述偏差阈值,则输出排水正常的所述故障检测结果。
在本实施例中,洗涤设备在检测到第一特征值与第二特征值之间的差值大于或等于偏差阈值,则表示在校验排水阶段仍已完全将废水排出洗涤腔内,因此可以识别为设备正常,并生成对应的故障检测结果
在本申请实施例中,通过计算第一特征值以及第二特征值,确定洗涤设备是否处于故障状态,实现了基于电气指标参数对故障识别的目的,提高了故障识别的准确性。
图5示出了本发明第三实施例提供的一种故障识别的方法S203的具体实现流程图。参见图5,相对于图2-4任一项所述实施例,本实施例提供的一种故障识别的方法S203包括:S2031~S2033,具体详述如下:
在S2031中,若所述故障检测结果为设备异常,则通过近场通信模块检测场景下是否存在登记设备的无线信号。
在本实施例中,洗涤设备若检测到当前处于设备异常的状态下,需要通知用户当前的异常情况。而通知的方式可以根据用户是否在洗涤设备附近,采用不同的通知方式。基于此,洗涤设备可以通过近场通信模块检测当前场景下是否存在登记设备的无线信号,以确定用户是否在洗涤设备附近。其中,上述等级设备是与用户账户关联的设备。
其中,上述近场通信模块可以为蓝牙通信模块、wifi通信模块、低功耗蓝牙通信模块、NFC模块等模块。
在S2032中,若检测到存在所述登记设备的无线信号,则通过扬声器播报所述故障检测结果。
在本实施例中,若洗涤设备检测到当前场景下有登记设备的无线信号,则表示用户在洗涤设备附近,此时可以通过语音播报的方式通知用户异常情况,因此可以通过扬声器播报生成的故障检测结果。
在S2033中,若未检测到任一所述登记设备的无线信号,则将所述故障检测结果上传给服务器,并停止洗涤设备运行;所述服务器用于将所述故障检测结果发送给所述登记设备。
在本实施例中,若洗涤设备检测到当前场景下没有搜索到登记设备的无线信号,则表示用户不在洗涤设备附近,此时可以将故障检测结果上传给服务器,通过服务器将该故障检测信息发送给等级设备,以实现通知用户故障情况的目的。
在本申请实施例中,通过近场通信模块搜索用户关联的登记设备,以判断用户是否在洗涤设备附近,并采用对应的通知方式,实现了通知的及时性以及灵活性。
图6示出了本发明第四实施例提供的一种故障识别的方法的具体实现流程图。参见图6,相对于图2-4任一项所述实施例,本实施例提供的一种故障识别的方法在所述响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数之前,还包括:S601~S602,具体详述如下:
进一步地,在所述响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数之前,还包括:
在S601中,获取洗涤设备的历史排水时长。
在S602中,基于多个所述历史排水时长,确定所述期望排水时间段以及所述校验排水时间段。
在本实施例中,洗涤设备可以获取历史洗涤记录,从历史洗涤记录中提取每次洗涤操作对应的历史排水时长,并基于该历史排水时长确定期望排水时间段,以及校验排水时间段。其中,上述期望排水时间段可以是基于所有历史排水时长的均值确定,而校验排水时间段也可以与上述历史排水时长的均值相同,也可以为预设的时长值。
在本申请实施例中,通过获取历史排水时长动态调整期望排水时间段,能够提高期望排水段的准确性,继而提高了故障识别的准确性。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图7示出了本发明一实施例提供的一种故障识别的装置的结构框图,该故障识别的装置包括的各单元用于执行图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图2与图2所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图7,所述故障识别的装置包括:
电气指标参数获取单元71,用于响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;
故障检测结果生成单元72,用于基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果;
响应触发单元73,用于执行与所述故障检测结果关联的响应操作。
可选地,所述电气指标参数获取单元71包括:
寄存队列存储单元,用于在各个预设的指标采集时刻依次获取在执行排水操作过程中的K个所述电气指标参数,并将各个所述电气指标参数依次存储于寄存队列内;所述寄存队列内包含有K个寄存器;所述寄存队列内的所述寄存器以队列方式存储所述电气指标参数;其中,K为大于等于2的正整数;
数据读取单元,用于响应于所述寄存队列反馈的数据存满指令,基于写入次序由先至后的次序,读取前N个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第一电气指标参数,读取后M个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第二电气指标参数;其中,M与N之和为K,且M和N为小于K的正整数。
可选地,所述故障检测结果生成单元72包括:
第一特征值计算单元,用于基于所有所述第一电气指标参数,计算期望排水时间段对应的第一特征值;
第二特征值计算单元,用于基于所有所述第二电气指标参数,计算校验排水时间段对应的第二特征值;
设备异常识别单元,用于若所述第一特征值与所述第二特征值之间的差值小于预设的偏差阈值,则输出设备异常或水路异常的所述故障检测结果;
排水正常识别单元,用于若所述第一特征值与所第二特征值之间的差值大于或等于所述偏差阈值,则输出排水正常的所述故障检测结果。
可选地,所述设备异常识别单元包括:
数据再采集单元,用于在预设的类型识别时间段内获取所述排水部件的Q个所述电气指标参数,并将类型识别时间段内获取的多个电气指标参数依次存储于寄存队列内,以更新所述寄存队列中前Q个寄存器存储的所述电气指标参数;
指标更新单元,用于读取前N个更新后的所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第三电气指标参数,读取后M个更新后的所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第四电气指标参数;
水路异常识别单元,用于若所述第三电气指标参数与所述第四电气指标参数之间的比值大于预设的比例阈值,则输出水路异常的故障检测结果。
可选地,所述第一特征值计算单元包括:
采集时间间隔确定单元,用于基于所述第一电气指标参数的采集次序,确定相邻的两个所述第一电气指标参数之间的采集时间间隔;
加权权重确定单元,用于根据所述采集时间间隔确定关联的第一电气指标参数对应的加权权重;
第一特征值转换单元,用于将所述加权权重以及所述第一电气指标参数导入预设的特征转换算法内,计算所述第一特征值;所述特征转换算法具体为:
其中,Eigenvalue1为所述第一特征值;Weighti为所述第i个第一电气指标参数的加权权重;Electrici为第i个所述第一电气指标参数;Ti为第i个第一电气指标参数的采集时间;N为所述第一电气指标参数的总数;γ为预设的调整系数。
可选地,所述响应触发单元73包括:
信号检测单元,用于若所述故障检测结果为设备异常,则通过近场通信模块检测场景下是否存在登记设备的无线信号;
语音播报单元,用于若检测到存在所述登记设备的无线信号,则通过扬声器播报所述故障检测结果;
在线发送单元,用于若未检测到任一所述登记设备的无线信号,则将所述故障检测结果上传给服务器,并停止洗涤设备运行;所述服务器用于将所述故障检测结果发送给所述登记设备。
可选地,所述故障识别的装置还包括:
历史排水时长获取单元,用于获取洗涤设备的历史排水时长;
历史排水时长转换单元,用于基于多个所述历史排水时长,确定所述期望排水时间段以及所述校验排水时间段。
因此,本发明实施例提供的洗涤设备同样可以通过在排水过程中,通过获取排水部件的第一电气指标参数以及第二电气指标参数,从而能够对洗涤设备的排水过程进行故障检测,由于在正常运行情况下,排水部件的第一电气指标参数与第二电气指标参数会满足预设的参数关系,因此可以通过获取上述两个电气指标参数生成故障检测结果,并基于故障检测结果确定是否需要执行后续的操作,实现了洗涤设备的故障识别的目的。与现有的故障识别技术相比,本申请实施例并不依赖部署于洗涤设备内的传感器反馈的感应值以确定是否存在故障,而是可以通过排水部件的电气指标参数是否符合预期规律,以得到故障检测结果,由于洗涤设备洗涤腔内有水的条件以及无水的条件下,其排水部件对应的指标参数是不同的,因此可以通过确定排水部件的电气指标参数,以确定洗涤设备内是否仍有水体未排除,从而能够识别出排水异常的故障,提高了故障识别的准确性,继而提高了洗涤设备的清洗效果。
图8是本发明另一实施例提供的一种洗涤设备的示意图。如图8所述,该实施例的洗涤设备8包括:处理器80、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述处理器80上运行的计算机程序82,例如故障识别的程序。所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各个故障识别的方法实施例中的步骤,例如图2所述的S201至S203。或者,所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各装置实施例中各单元的功能,例如图7所述模块71至73功能。
示例性的,所述计算机程序82可以被分割成一个或多个单元,所述一个或者多个单元被存储在所述存储器81中,并由所述处理器80执行,以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序82在所述洗涤设备8中的执行过程。例如,所述计算机程序82可以被分割成电气指标参数获取单元、故障检测结果生成单元以及响应触发单元,各单元具体功能如上所述。
所述洗涤设备可包括,但不仅限于,处理器80、存储器81。本领域技术人员可以理解,图8仅仅是洗涤设备8的示例,并不构成对洗涤设备8的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述洗涤设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器80可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器81可以是所述洗涤设备8的内部存储单元,例如洗涤设备8的硬盘或内存。所述存储器81也可以是所述洗涤设备8的外部存储设备,例如所述洗涤设备8上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器81还可以既包括所述洗涤设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储所述计算机程序以及所述洗涤设备所需的其他程序和数据。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种故障识别的方法,其特征在于,包括:
响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;
基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果;
执行与所述故障检测结果关联的响应操作;
所述响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数,包括:
在各个预设的指标采集时刻依次获取在执行排水操作过程中的K个所述电气指标参数,并将各个所述电气指标参数依次存储于寄存队列内;所述寄存队列内包含有K个寄存器;所述寄存队列内的所述寄存器以队列方式存储所述电气指标参数;其中,K为大于等于2的正整数;
响应于所述寄存队列反馈的数据存满指令,基于写入次序由先至后的次序,读取前N个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第一电气指标参数,读取后M个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第二电气指标参数;其中,M与N之和为K,且M和N为小于K的正整数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果,包括:
基于所有所述第一电气指标参数,计算期望排水时间段对应的第一特征值;
基于所有所述第二电气指标参数,计算校验排水时间段对应的第二特征值;
若所述第一特征值与所述第二特征值之间的差值小于预设的偏差阈值,则输出设备异常或水路异常的所述故障检测结果;
若所述第一特征值与所第二特征值之间的差值大于或等于所述偏差阈值,则输出排水正常的所述故障检测结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述若所述第一特征值与所述第二特征值之间的差值小于预设的偏差阈值,则输出设备异常或水路异常的所述故障检测结果,包括:
在预设的类型识别时间段内获取所述排水部件的Q个所述电气指标参数,并将类型识别时间段内获取的多个电气指标参数依次存储于寄存队列内,以更新所述寄存队列中前Q个寄存器存储的所述电气指标参数;
读取前N个更新后的所述寄存器存储的所述电气指标参数作为第三电气指标参数,读取后M个更新后的所述寄存器存储的所述电气指标参数作为第四电气指标参数;
若所述第三电气指标参数与所述第四电气指标参数之间的比值大于预设的比例阈值,则输出水路异常的故障检测结果。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所有所述第一电气指标参数,计算期望排水时间段对应的第一特征值,包括:
基于所述第一电气指标参数的采集次序,确定相邻的两个所述第一电气指标参数之间的采集时间间隔;
根据所述采集时间间隔确定关联的第一电气指标参数对应的加权权重;
将所述加权权重以及所述第一电气指标参数导入预设的特征转换算法内,计算所述第一特征值;所述特征转换算法具体为:
其中,Eigenvalue1为所述第一特征值;Weighti为第i个第一电气指标参数的加权权重;Electrici为第i个所述第一电气指标参数;Ti为第i个第一电气指标参数的采集时间;N为所述第一电气指标参数的总数;γ为预设的调整系数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述执行与所述故障检测结果关联的响应操作,包括:
若所述故障检测结果为设备异常,则通过近场通信模块检测场景下是否存在登记设备的无线信号;
若检测到存在所述登记设备的无线信号,则通过扬声器播报所述故障检测结果;
若未检测到任一所述登记设备的无线信号,则将所述故障检测结果上传给服务器,并停止洗涤设备运行;所述服务器用于将所述故障检测结果发送给所述登记设备。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,在所述响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数之前,还包括:
获取洗涤设备的历史排水时长;
基于多个所述历史排水时长,确定所述期望排水时间段以及所述校验排水时间段。
7.一种故障识别的装置,其特征在于,包括:
电气指标参数获取单元,用于响应于排水指令,获取排水部件在执行排水操作的过程中的至少两个电气指标参数;第一电气指标参数具体为在期望排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;第二电气指标参数具体为在校验排水时间段内的所述排水部件的电气指标参数;
故障检测结果生成单元,用于基于所述第一电气指标参数以及所述第二电气指标参数,输出故障检测结果;
响应触发单元,用于执行与所述故障检测结果关联的响应操作;
所述电气指标参数获取单元包括:
寄存队列存储单元,用于在各个预设的指标采集时刻依次获取在执行排水操作过程中的K个所述电气指标参数,并将各个所述电气指标参数依次存储于寄存队列内;所述寄存队列内包含有K个寄存器;所述寄存队列内的所述寄存器以队列方式存储所述电气指标参数;其中,K为大于等于2的正整数;
数据读取单元,用于响应于所述寄存队列反馈的数据存满指令,基于写入次序由先至后的次序,读取前N个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第一电气指标参数,读取后M个所述寄存器存储的所述电气指标参数作为所述第二电气指标参数;其中,M与N之和为K,且M和N为小于K的正整数。
8.一种洗涤设备,其特征在于,所述洗涤设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111317956.0A CN114158995B (zh) | 2021-11-09 | 2021-11-09 | 一种故障识别的方法及洗涤设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111317956.0A CN114158995B (zh) | 2021-11-09 | 2021-11-09 | 一种故障识别的方法及洗涤设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114158995A CN114158995A (zh) | 2022-03-11 |
CN114158995B true CN114158995B (zh) | 2024-03-19 |
Family
ID=80478332
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111317956.0A Active CN114158995B (zh) | 2021-11-09 | 2021-11-09 | 一种故障识别的方法及洗涤设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114158995B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR19990040913A (ko) * | 1997-11-20 | 1999-06-15 | 구자홍 | 드럼세탁기의 배수완료 감지장치 및 방법 |
DE10008318A1 (de) * | 2000-08-10 | 2001-08-30 | Aeg Hausgeraete Gmbh | Wasserführendes Haushaltsgerät mit einem Entleerungssystem sowie Verfahren zur Befüllung und zur Überwachung einer Entleerung eines Arbeitsbehälters |
CN101433447A (zh) * | 2008-11-10 | 2009-05-20 | 南京乐金熊猫电器有限公司 | 洗碗机及其控制方法 |
CN107109762A (zh) * | 2014-10-27 | 2017-08-29 | Lg电子株式会社 | 洗涤物处理装置及其控制方法 |
CN108209787A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-06-29 | 青岛海尔洗碗机有限公司 | 一种洗碗机排水检测方法及洗碗机 |
CN112971664A (zh) * | 2019-12-18 | 2021-06-18 | 珠海格力电器股份有限公司 | 洗碗机故障检测方法、装置、洗碗机及存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102009027690A1 (de) * | 2009-07-14 | 2011-01-20 | BSH Bosch und Siemens Hausgeräte GmbH | Wasserführendes Haushaltsgerät |
-
2021
- 2021-11-09 CN CN202111317956.0A patent/CN114158995B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR19990040913A (ko) * | 1997-11-20 | 1999-06-15 | 구자홍 | 드럼세탁기의 배수완료 감지장치 및 방법 |
DE10008318A1 (de) * | 2000-08-10 | 2001-08-30 | Aeg Hausgeraete Gmbh | Wasserführendes Haushaltsgerät mit einem Entleerungssystem sowie Verfahren zur Befüllung und zur Überwachung einer Entleerung eines Arbeitsbehälters |
CN101433447A (zh) * | 2008-11-10 | 2009-05-20 | 南京乐金熊猫电器有限公司 | 洗碗机及其控制方法 |
CN107109762A (zh) * | 2014-10-27 | 2017-08-29 | Lg电子株式会社 | 洗涤物处理装置及其控制方法 |
CN108209787A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-06-29 | 青岛海尔洗碗机有限公司 | 一种洗碗机排水检测方法及洗碗机 |
CN112971664A (zh) * | 2019-12-18 | 2021-06-18 | 珠海格力电器股份有限公司 | 洗碗机故障检测方法、装置、洗碗机及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114158995A (zh) | 2022-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110031058B (zh) | 一种故障检测的方法及洗碗机 | |
US8209062B2 (en) | Method for non-intrusive load monitoring using a hybrid systems state estimation approach | |
CN109992600B (zh) | 一种设备故障的响应方法及设备 | |
CN110622013A (zh) | 一种设备运作信号处理系统及方法 | |
CN111227742B (zh) | 一种洗涤设备的控制方法及洗涤设备 | |
CN110101348B (zh) | 一种洗碗机的控制方法及洗碗机 | |
US11634853B2 (en) | System for detecting drainage flow obstructions in washing appliances | |
CN114158995B (zh) | 一种故障识别的方法及洗涤设备 | |
CN109820464B (zh) | 一种进水控制方法及洗碗机 | |
CN109858638B (zh) | 构建设备能效曲线的方法、装置、可读介质及电子设备 | |
CN109820463B (zh) | 一种进水控制方法及洗碗机 | |
CN112414507B (zh) | 一种水位检测的方法及电子设备 | |
CN110338731B (zh) | 一种加热异常的检测方法及洗碗机 | |
Kallesøe et al. | Self calibrating flow estimation in waste water pumping stations | |
CN109740235A (zh) | 确定燃煤锅炉节煤量的方法、装置、可读介质及电子设备 | |
Azad et al. | Sequence-to-Sequence Model with Transformer-based Attention Mechanism and Temporal Pooling for Non-Intrusive Load Monitoring | |
CN113610556A (zh) | 用于用电负荷预测的方法、装置及终端 | |
CN110373858A (zh) | 漂洗控制方法、装置、终端及计算机可读介质 | |
Schirmer et al. | Binary versus multiclass deep learning modelling in energy disaggregation | |
CN114086375B (zh) | 一种洗衣机烘干控制方法、装置、洗衣机及存储介质 | |
CN113638188B (zh) | 一种洗衣机预警方法、评估方法、洗衣机及存储介质 | |
CN116336668A (zh) | 热水器温度控制方法、装置和热水器 | |
CN117349639B (zh) | 电动自行车充电行为的辨识方法及装置 | |
CN112443983B (zh) | 热水器的循环控制方法及系统 | |
CN114224260A (zh) | 一种洗碗机精准进水的控制方法、装置、介质及洗碗机 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |