CN114858250A - 一种智慧水表的故障检测方法、系统及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能水表的故障检测方法，将水表连接水源，包括以下步骤：在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息；对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息；对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。根据本发明提出的智能水表的故障检测方法，对比检测流量信息与水源的预设流量信息时，可采用波动区间范围来判断水表是否存在故障，当波动的值落入预设的波动范围时，即可理解为水表无故障，否则认为水表存在故障。本发明还公开了一种采用上述方法的系统及可读存储介质。

Description

一种智慧水表的故障检测方法、系统及可读存储介质

技术领域

本发明涉及精密部件检测技术领域，特别是涉及一种智慧水表的故障检测方法、系统及可读存储介质。

背景技术

智能水表是一种利用现代微电子技术、现代传感技术、智能IC卡技术对用水量进行计量并进行用水数据传递及结算交易的新型水表。

水表在生产至出厂前，或返修时，都需要对水表进行检测，排查其故障。目前，水表的检测工作一般由人工完成，即人工将待检测水表和标准水表相连，然后人工判断水表是否存在故障。

现有的人工检测水表的方法效率较低，且需要人工持续观察，不宜长时间检测，亟需一种能自动判断水表是否故障的检测方法。

发明内容

本发明的一个目的在于提出一种能自动判断水表是否故障的检测方法。

一种智能水表的故障检测方法，将水表连接水源，包括以下步骤：

在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息；

对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息；

对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。

根据本发明提出的智能水表的故障检测方法，对比检测流量信息与水源的预设流量信息时，可采用波动区间范围来判断水表是否存在故障，当波动的值落入预设的波动范围时，即可理解为水表无故障，否则认为水表存在故障。

另外，根据本发明提供的智能水表的故障检测方法，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，所述在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息的步骤之前还包括：

分别在两个预测量时间内进行预测量，两次预测量的间隔时间大于1h，在每个预测量时间内，测量间隔为第一时间间隔；

获取两次预测量的平均流量值，取两个平均流量值的比值，获得流量比值，判断流量比值是否在预设第一比值范围内；

若是，则继续执行后续步骤。

进一步地，所述判断流量比值是否在预设第一比值范围内的步骤之后还包括：

若否，则直接判断水表存在故障，不执行后续步骤。

进一步地，所述对多个所述流量信息求平均值的步骤包括：

获取多个所述流量信息的最大偏差值Qm；

对剩余的流量信息求平均值Q’，计算Q’/Qm的比值，判断该比值处于预设的第二比值范围；

若是，则重新对所有的流量信息求平均值；

若否，则直接判断水表存在故障。

进一步地，所述对多个所述流量信息求平均值的步骤包括：

将所有的流量信息形成流量数组{Q1，Q2…Qi…Qn}，获取该数组的最大偏差值Qm；

计算每个流量信息Qi和Qm的比值，γi＝Qi/Qm；

预设第三比值范围，获取γi处于第三比值范围的数据量，并计算该数据量占所有流量信息的百分比，得到大偏差百分比ε；

若ε不处于预设的百分比范围，则直接判断水表存在故障。

进一步地，所述得到大偏差百分比ε的步骤之后还包括：

若ε处于预设的百分比范围，则认为误差是可接受的，获取γi处于第三比值范围对应的偏差流量信息，从流量数组中删除偏差流量信息，得到修正数组，对修正数组中的流量信息求平均值，以该平均值作为输出的平均值；

进一步地，所述对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障的步骤包括：

计算检测流量信息Qp相较于预设流量信息Qz的偏差百分比η＝|Qp-Qz|*100％/Qz；

若偏差百分比η小于预设偏差值，则判断水表无故障，否则判断水表存在故障。

本发明的另一个目的在于提出一种智能水表的故障检测系统，包括：

测量模块，用于在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息；

计算模块，用于对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息；

判断模块，用于对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。

本发明还提出一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述的方法。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明第一实施例的流程示意图；

图2是本发明第六实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

请参阅图1，本发明的第一实施例提出一种智能水表的故障检测方法，其特征在于，将水表连接水源，包括以下步骤。

S1.在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息。

在本实施例中，水源可理解为能提供基准流量的送水装置，其输出的流量值是已知的，为预设流量信息。

需要说明的是，智能水表一般都会自带抄表系统，且可远程交互，比如M-Bus有线方案是通过集中器将数据通过4G或5G无线联接云端，实现远程自动抄表；NB-IoT无线方案则是智能水表自带NB-IoT无线通讯模块，无需采集设备，无需布线，水表安装即可自动联网安装便捷，维护方便，组网简单。

可以理解的是，由于水表自带流量测量组件，当水流经过水表时，即可采集到当前的流量值，可根据获得的流量值，判断水表是否存在故障。多次测量能提高检测的准确度，使检测结果更准确。

S2.对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息。

在本实施例中，指定时间为30min，每隔1min获取一次流量信息，在其他实施例中，可根据实际情况自行选择时长。一般指定时间可选择较长的一段时间，一方面其测得的结果会更准确，另一方面也更容易获得异常数据。

在获取多个流量信息后，为了使测量结果更准确，可对所测得的数据取平均值，防止出现某一数据的值误差较大，影响判断结果。智能水表内部自带处理系统，可自行进行分析并求平均值，若智能水表内部自带的处理系统的处理能力不足时，可选择通过无线通讯模块，将数据远程发送至主机终端，由远程主机终端对数据进行分析。

S3.对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。

可以理解的是，水源的预设流量信息科理解为已知值，该预设流量信息一般通过与待检测水表相互连通的标准水表获得，标准水表获得的值即可理解为实际流量值。

在本实施例中，对比检测流量信息与水源的预设流量信息时，采用波动区间范围来判断水表是否存在故障，比如设定波动范围为[-2％，2％]，标准流量为Q0，在步骤S2中获得的检测流量值为Q，可获得波动百分比α＝(Q-Q0)*100％/Q0，当α的值落入预设的波动范围时，即可理解为水表无故障，否则认为水表存在故障。以上波动范围也可理解为浮动范围，波动百分比也可理解为浮动百分比。

本发明的第二实施例提出一种智能水表的故障检测方法，本实施例与第一实施例基本一致，不同之处在于以下内容。

在执行步骤S1之前，还包括以下步骤：

S11.分别在两个预测量时间内进行预测量，两次预测量的间隔时间大于1h，在每个预测量时间内，测量间隔为第一时间间隔；

S12.获取两次预测量的平均流量值，取两个平均流量值的比值，获得流量比值，判断流量比值是否在预设第一比值范围内；

S13.若是，则继续执行步骤S1；

S14.若否，则直接判断水表存在故障，不执行后续步骤。

可以理解的是，若在相隔较长的时间内测得的两次结果存在较大的差异，则说明水表在长时间运行时，会产生较大的误差，如此也是故障的一种，需要及时排查。

在本实施例中，预测量时间可设为10min，第一时间间隔设为1min，两次预测量的间隔时间选为2h，在其他实施例中，也可以根据实际情况自行调节。例如，随意选择两个时间段，两个时间段之间间隔2h，每次测量10min，获得的平均流量值分别为Q1和Q2，二者可形成一个比值Q1/Q2，假设预设第一比值范围为[0.9,1.1]，当该比值落入预设第一比值范围时，即可认为二者无明显差异，或其误差在可接受范围内，否则认为该水表获得的数据存在问题。

本发明的第三实施例提出一种智能水表的故障检测方法，本实施例与第一实施例基本一致，不同之处在于以下内容。

步骤S2还包括：

S21.获取多个所述流量信息的最大偏差值Qm；

S22.对剩余的流量信息求平均值Q’，计算Q’/Qm的比值，判断该比值处于预设的第二比值范围；

S23.若是，则重新对所有的流量信息求平均值；

S24.若否，则直接判断水表存在故障。

可以理解的是，无论是哪一种水表，测量的值都不会一直保持不变，均会存在一定的误差，但若存在偏离较大的，则说明该水表会存在可能导致误差过大的问题，需及时排查。

在本实施例中，第二比值范围可取为[0.95,1.05]，即Q’/Qm的值若处于该范围内，则认为水表的误差是可接受的。

本发明的第四实施例提出一种智能水表的故障检测方法，本实施例与第一一实施例基本一致，不同之处在于以下内容。

步骤S2还包括：

S21.将所有的流量信息形成流量数组{Q1，Q2…Qi…Qn}，获取该数组的最大偏差值Qm；

S25.计算每个流量信息Qi和Qm的比值，γi＝Qi/Qm；

S26.预设第三比值范围，获取γi处于第三比值范围的数据量，并计算该数据量占所有流量信息的百分比，得到大偏差百分比ε；

S27.若ε处于预设的百分比范围，则认为误差是可接受的，获取γi处于第三比值范围对应的偏差流量信息，从流量数组中删除偏差流量信息，得到修正数组，对修正数组中的流量信息求平均值，以该平均值作为输出的平均值；

S28.若ε不处于预设的百分比范围，则直接判断水表存在故障。

需要说明的是，当获得的数组中，仅存在1个、2个或其他较少的异常数据时，可认为水表以上数据只是偶尔出现的情况，理解为小概率事件，水表仍然是可用的，只是良率相较于精度更高的表会差一点，但仍然是可用的。但若偏差的值较多时，则应当认为水表确实存在问题，应该及时调整。

在本实施例中，第三比值范围可选为[0.97,1.03]，百分比范围可选为[0,5％]，当γi落入该范围时，即可被记录到，假设总共测量了30个数据，有2个数据对应的γi落入了第三比值范围，则最大偏差百分比ε＝2/30＝6.7％，则ε已经超出预设的百分比范围了，则应该认为该水表存在故障。

本发明的第五实施例提出一种智能水表的故障检测方法，本实施例与第一一实施例基本一致，不同之处在于以下内容。

步骤S3包括以下步骤：

S31.计算检测流量信息Qp相较于预设流量信息Qz的偏差百分比η＝|Qp-Qz|*100％/Qz；

S32.若偏差百分比η小于预设偏差值，则判断水表无故障，否则判断水表存在故障。

在本实施例中，预设偏差值可取5％，即当η的值小于5％时，即判断水表的误差是可接受的，认为水表无故障，否则认为水表存在故障。

请参阅图2，本发明的第六实施例提出一种智能水表的故障检测系统，包括：

测量模块，用于在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息；

计算模块，用于对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息；

判断模块，用于对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。

在本实施例中，水源可理解为能提供基准流量的送水装置，其输出的流量值是已知的，为预设流量信息。

需要说明的是，智能水表一般都会自带抄表系统，且可远程交互，比如M-Bus有线方案是通过集中器将数据通过4G或5G无线联接云端，实现远程自动抄表；NB-IoT无线方案则是智能水表自带NB-IoT无线通讯模块，无需采集设备，无需布线，水表安装即可自动联网安装便捷，维护方便，组网简单。

可以理解的是，由于水表自带流量测量组件，当水流经过水表时，即可采集到当前的流量值，可根据获得的流量值，判断水表是否存在故障。多次测量能提高检测的准确度，使检测结果更准确。

在本实施例中，指定时间为30min，每隔1min获取一次流量信息，在其他实施例中，可根据实际情况自行选择时长。一般指定时间可选择较长的一段时间，一方面其测得的结果会更准确，另一方面也更容易获得异常数据。

在获取多个流量信息后，为了使测量结果更准确，可对所测得的数据取平均值，防止出现某一数据的值误差较大，影响判断结果。智能水表内部自带处理系统，可自行进行分析并求平均值，若智能水表内部自带的处理系统的处理能力不足时，可选择通过无线通讯模块，将数据远程发送至主机终端，由远程主机终端对数据进行分析。

可以理解的是，水源的预设流量信息科理解为已知值，该预设流量信息一般通过与待检测水表相互连通的标准水表获得，标准水表获得的值即可理解为实际流量值。

在本实施例中，对比检测流量信息与水源的预设流量信息时，采用波动区间范围来判断水表是否存在故障，比如设定波动范围为[-2％，2％]，标准流量为Q0，在步骤S2中获得的检测流量值为Q，可获得波动百分比α＝(Q-Q0)*100％/Q0，当α的值落入预设的波动范围时，即可理解为水表无故障，否则认为水表存在故障。以上波动范围也可理解为浮动范围，波动百分比也可理解为浮动百分比。

本发明的第七实施例提出一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现权利第一实施例至第五实施例任意一项所述的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，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，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，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种智能水表的故障检测方法，其特征在于，将水表连接水源，包括以下步骤：

在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息；

对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息；

对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。

2.根据权利要求1所述的智能水表的故障检测方法，其特征在于，所述在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息的步骤之前还包括：

分别在两个预测量时间内进行预测量，两次预测量的间隔时间大于1h，在每个预测量时间内，测量间隔为第一时间间隔；

获取两次预测量的平均流量值，取两个平均流量值的比值，获得流量比值，判断流量比值是否在预设第一比值范围内；

若是，则继续执行后续步骤。

3.根据权利要求2所述的智能水表的故障检测方法，其特征在于，所述判断流量比值是否在预设第一比值范围内的步骤之后还包括：

若否，则直接判断水表存在故障，不执行后续步骤。

4.根据权利要求1所述的智能水表的故障检测方法，其特征在于，所述对多个所述流量信息求平均值的步骤包括：

获取多个所述流量信息的最大偏差值Qm；

对剩余的流量信息求平均值Q’，计算Q’/Qm的比值，判断该比值处于预设的第二比值范围；

若是，则重新对所有的流量信息求平均值；

若否，则直接判断水表存在故障。

5.根据权利要求1所述的智能水表的故障检测方法，其特征在于，所述对多个所述流量信息求平均值的步骤包括：

将所有的流量信息形成流量数组{Q1，Q2…Qi…Qn}，获取该数组的最大偏差值Qm；

计算每个流量信息Qi和Qm的比值，γi＝Qi/Qm；

预设第三比值范围，获取γi处于第三比值范围的数据量，并计算该数据量占所有流量信息的百分比，得到大偏差百分比ε；

若ε不处于预设的百分比范围，则直接判断水表存在故障。

6.根据权利要求5所述的智能水表的故障检测方法，其特征在于，所述得到大偏差百分比ε的步骤之后还包括：

若ε处于预设的百分比范围，则认为误差是可接受的，获取γi处于第三比值范围对应的偏差流量信息，从流量数组中删除偏差流量信息，得到修正数组，对修正数组中的流量信息求平均值，以该平均值作为输出的平均值。

7.根据权利要求1所述的智能水表的故障检测方法，其特征在于，所述对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障的步骤包括：

计算检测流量信息Qp相较于预设流量信息Qz的偏差百分比η＝|Qp-Qz|*100％/Qz；

若偏差百分比η小于预设偏差值，则判断水表无故障，否则判断水表存在故障。

8.一种智能水表的故障检测系统，其特征在于，包括：

测量模块，用于在指定时间内，多次获取水表的所测得的流量，得到多个流量信息；

计算模块，用于对多个所述流量信息求平均值，得到检测流量信息；

判断模块，用于对比检测流量信息与水源的预设流量信息，根据对比结果判断水表是否存在故障。

9.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述的方法。

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