CN115138128A - 一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统，通过获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；根据预先建立的预测模型获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备；预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立；根据预测模型，可以获得比较准确的滤芯的实际消耗速度V；然后计算出比较准确的滤芯的实际剩余时间，实现准确预测滤芯寿命，提高对滤芯寿命预测的准确性。
Description
技术领域
本发明属于寿命监控技术领域，具体地说，是涉及一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统。
背景技术
随着生活水平的提高，净水设备对人们日常生活的影响越来越大。滤芯的使用情况关系到用水安全，受到越来越多的重视。
目前市面上的净水设备滤芯寿命计算方式大多为按流量计算和按上电时间计算，没有考虑不同地区的水质情况和用户饮水习惯，因此，对滤芯的寿命预测并不准确。
发明内容
本发明提供了一种净水设备滤芯寿命监控方法，提高了对滤芯寿命预测的准确性。
为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案予以实现：
一种净水设备滤芯寿命监控方法，包括：
获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；
根据预先建立的预测模型，获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；
根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备；
其中，所述预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立。
进一步的，所述预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立，具体包括：
（11）建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系；
（12）获取每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度，计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度，然后计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A；
（13）获取每个区域的每个滤芯种类的销售量，计算每个滤芯种类的平均销售量，计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B；
（14）建立预测模型：滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3；
其中，W1、W2、W3为权重，W1+W2+W3=1。
又进一步的，所述建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，具体包括：
净水设备在进水TDS值不同的情况下连续制水设定时间，设定时间后检测出水TDS值，获得每个进水TDS值对应的出水TDS值；
将进水TDS值及对应的出水TDS值进行曲线回归，获得出水TDS值与进水TDS值的对应关系。
更进一步的，所述滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系为：
Vo=-0.000722*TDS2+0.935180*TDS。
再进一步的，根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，具体计算公式是：
D2=D1*(1-(V-V标准）/V标准)-U；
其中，D2为滤芯的实际剩余时间；
D1为滤芯的理论消耗时间；
V为滤芯的实际消耗速度；
V标准为设定标准值；
U为滤芯已使用时间。
进一步的，V标准=-0.000722*TDS平均 2+0.935180* TDS平均，其中TDS平均为所有区域的平均TDS值。
一种净水设备滤芯寿命监控系统，包括：
预测模型建立模块，用于根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立预测模型；
数据获取模块，用于获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；
实际消耗速度获取模块，用于根据预先建立的预测模型，获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；
实际剩余时间计算模块，用于根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间；
输出模块，用于将滤芯的实际剩余时间发送至净水设备。
进一步的，所述预测模型建立模块，具体包括：
关系建立单元，用于建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系；
第一计算单元，用于获取每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度，计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度，然后计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A；
第二计算单元，用于获取每个区域的每个滤芯种类的销售量，计算每个滤芯种类的平均销售量，计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B；
模型建立单元，用于建立预测模型：
滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3；
其中，W1、W2、W3为权重，W1+W2+W3=1。
又进一步的，所述实际剩余时间计算模块，具体通过下述公式进行计算：
D2=D1*(1-(V-V标准）/V标准)-U；
其中，D2为滤芯的实际剩余时间；
D1为滤芯的理论消耗时间；
V为滤芯的实际消耗速度；
V标准为设定标准值；
U为滤芯已使用时间。
一种净水设备滤芯寿命监控系统，包括：
云服务器，用于与净水设备进行通信；
净水服务器，用于通过云服务器与净水设备进行通信，并执行所述的净水设备滤芯寿命监控方法。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明的净水设备滤芯寿命监控方法及系统，通过获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；根据预先建立的预测模型获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备；预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立；由于预测模型不仅考虑了滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，而且考虑了每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比，因此预测模型可以比较准确地预测滤芯的寿命；根据预测模型，可以获得比较准确的滤芯的实际消耗速度V；然后计算出比较准确的滤芯的实际剩余时间，实现准确预测滤芯寿命，提高对滤芯寿命预测的准确性。
结合附图阅读本发明的具体实施方式后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1是预测模型建立步骤的一个实施例的流程图；
图2是出水TDS与进水TDS的对应关系曲线图；
图3是本发明提出的净水设备滤芯寿命监控方法的一个实施例的流程图；
图4是本发明提出的净水设备滤芯寿命监控系统的一个实施例的结构框图；
图5是图4中预测模型建立模块的结构框图；
图6是本发明提出的净水设备滤芯寿命监控系统的另一个实施例的结构框图。
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，以下将结合附图和实施例，对本发明作进一步详细说明。
针对目前净水设备滤芯寿命预测准确性低的情况，本发明提出了一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统，提高了对滤芯寿命预测的准确性。下面结合附图通过具体实施例对净水设备滤芯寿命监控方法及系统进行详细说明。
实施例一、
净水设备为可联网上传数据至云服务器的物联网净水设备。净水设备在配网后可通过无线模块上传自身的状态数据至云服务器，并且支持断网重连和心跳数据上传功能。心跳数据上传功能是指：设备状态长时间（如1分钟）不发生变化的时候，会以固定周期（如30秒）向云服务器发送一次短数据，用来证明设备正常在线。净水设备接收云服务器下发的命令，且执行结果需及时回传至云服务器。
在本实施例中，需要预先建立预测模型，预测模型用于计算净水设备的滤芯的实际消耗速度。预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立，具体包括下述步骤，参见图1所示。
步骤S11：建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系。
从全国各地准备多份（如1000份以上）的自来水样本，实验室在不同温度下对自来水样本进行分析，得出不同地区水质的不同特点；实验室根据不同水质情况下滤芯使用情况，得到样本数据。即，在实验室条件下，在不同的进水TDS值情况下，测试滤芯的使用情况，获得样本数据。
具体来说，首先，净水设备在进水TDS值不同的情况下连续制水设定时间（如30个小时），设定时间后检测出水TDS值，获得每个进水TDS值对应的出水TDS值；即获得样本数据。
然后，将进水TDS值及对应的出水TDS值，进行多次曲线回归（如3次曲线回归），获得出水TDS值与进水TDS值的对应关系，参见图2所示。在相同的制水时间下，出水TDS值越高，说明滤芯消耗速度越快，可以用出水TDS值表示滤芯消耗速度，因此，出水TDS值与进水TDS值的对应关系，即为滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系。此处Vo即为出水TDS值。
通过获得每个进水TDS值对应的出水TDS值，然后进行曲线回归获得滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，可以得出水质TDS对滤芯消耗速度的影响，不仅可以获得比较准确的滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，而且方法简单有效，便于实现。
作为本实施例的一种优选设计方案，滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系为：Vo=-0.000722*TDS2+0.935180*TDS。
该关系式的预测效果比较好，可以比较准确地表示滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系。正常情况下，当TDS=400时，滤芯实际消耗速度最接近理论速度。当TDS=400时，滤芯理论消耗速度Vo约等于258。
步骤S12：获取每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度，计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度，然后计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A。
S12-1：每个净水设备将其所在区域、型号、滤芯种类、设定消耗速度上传云服务器，经云服务器传输至净水服务器。此处的设定消耗速度是厂家设定的，比如6/12/24/36个月，表示6/12/24/36个月滤芯消耗100%。
按照每个区域-净水设备型号-滤芯种类进行统计，获得每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度。比如，青岛市-HRO400-PPC滤芯，平均13个月消耗100%，即青岛区域、HRO400型号、PPC种类的滤芯的设定消耗速度Vi为1/13。
S12-2：计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度。
将所有区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度进行平均，获得每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度。在本实施例中，所有区域包括全国的所有地级市，共计333个地级市。例如，所有区域-HRO400-PPC滤芯平均12.8个月消耗100%，即全国区域、HRO400型号、PPC种类的滤芯的平均设定消耗速度Vavgi为1/12.8。
S12-3：计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A，并保存至数据库。
差值比A=（设定消耗速度-平均设定消耗速度）/平均设定消耗速度。
比如，A=（Vi-Vavgi）/Vavgi≈-0.015。即青岛区域、HRO400型号、PPC种类的滤芯的设定消耗速度与全国区域、HRO400型号、PPC种类的滤芯的平均设定消耗速度的差值比大约为-0.015。
步骤S13：获取每个区域的每个滤芯种类的销售量，计算每个滤芯种类的平均销售量，计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B。
S13-1：按照每个区域-滤芯种类进行统计，获得每个区域的每个滤芯种类的销售量。
S13-2：遍历所有数据，计算出所有区域的每个滤芯种类的销售量，然后根据区域数量，计算每个滤芯种类的平均每个区域的平均销售量。
在本实施例中，每个区域的每个滤芯种类的销售量是月平均销售量，每个滤芯种类的每个区域的平均销售量也是月平均销售量。比如，青岛市的PP棉滤芯，月平均销售量Qi为120个；所有区域的PP棉滤芯，月平均销售量为15000个；平均每个区域的PP棉滤芯，月平均销售量Qavgi为15000/333≈45个，即平均每个区域PP棉滤芯的月销售量为45个。
S13-3：计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B，并保存至数据库。
差值比A=（销售量-平均销售量）/平均销售量。
比如，B=（Qi-Qavgi）/ Qavg i=1.664。即青岛区域、PP滤芯的平均每月销量与平均每个区域、PP滤芯的平均每月销量的差值比为1.664。
步骤S14：建立预测模型：滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3。
其中，W1、W2、W3为权重，W1+W2+W3=1。
即，预测模型综合考虑了滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比。
W1的取值要远大于W2、W3的取值，例如，W1≥0.9，W2≤0.05，W3≤0.05。在本实施例中，假设W1=0.94，W2=0.03，W3=0.03，即滤芯消耗速度=Vo*0.94+A*0.03+B*0.03。
通过设计步骤S11～S14建立的预测模型，可以获得比较准确地的滤芯的实际消耗速度，预测效果好，而且，设计步骤合理，流程可靠稳定，便于实现。
本实施例的净水设备滤芯寿命监控方法，主要包括下述步骤，参见图3所示。
步骤S21：获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值。
净水设备联网上传数据至云服务器，上传的数据包括净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值。净水服务器通过WS方式从云服务器订阅到净水设备的数据，并解析，得出净水设备的唯一标识、型号、地理位置（所在区域）、滤芯种类、进水TDS值等。通过净水设备的唯一标识可以获取到该设备的安装时间、上次滤芯更换时间。
步骤S22：根据预先建立的预测模型，获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V。
净水服务器解析订阅的净水设备的数据，然后根据预设的预测模型获得净水设备的滤芯的实际消耗速度V。
在本实施例中，预测模型为：滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3。Vo=-0.000722*TDS2+0.935180*TDS。
将该净水设备的TDS值代入Vo计算公式，得出滤芯理论消耗速度Vo。然后根据该净水设备所在区域、型号、滤芯种类，查询数据库，获得差值比A；根据该进水设备所在区域、滤芯种类，查询数据库，获得差值比B；而且权重W1、W2、W3为已知量，从而可以计算出该净水设备的滤芯实际消耗速度V。
步骤S23：根据滤芯的实际消耗速度V计算滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备。
在本实施例中，滤芯实际剩余时间D2的计算公式为：
D2=D1*(1-(V-V标准）/V标准)-U；
其中，D2为滤芯的实际剩余时间；
D1为滤芯的理论消耗时间，由厂家设定；如6个月，即180天。
V为滤芯的实际消耗速度；
V标准为设定标准值，由厂家设定；
U为滤芯已使用时间；已使用时间U可以由当前时间减去上一次滤芯更换时间计算得出，若没有滤芯更换记录，则由当前时间减去净水设备安装时间计算得出。
(V-V标准）/V标准表示该滤芯的实际消耗速度V与设定标准值V标准的差值比；D1*(1-(V-V标准）/V标准) 表示通过实际消耗速度V和理论消耗时间D1得到的滤芯实际总可用时间，然后再减去已使用时间U，即可得到实际剩余时间D2。通过该计算公式，可以计算出比较准确的实际剩余时间D2。
在本实施例中，净水服务器根据滤芯的实际消耗速度V、理论消耗时间D1、已使用时间U，计算出滤芯的实际剩余时间D2，然后发送至云服务器，经云服务器发送至净水设备，从而净水设备可以获知自身滤芯的实际剩余时间，以便及时发出更换滤芯的提醒。
在本实施例中，V标准=-0.000722*TDS平均 2+0.935180* TDS平均，其中TDS平均为所有区域的平均TDS值，即TDS平均为全国自来水的平均TDS值，计算出的V标准为滤芯平均耗费速度。当TDS平均=400时，V标准约等于258。通过上述公式计算出的V标准，可以反映滤芯平均耗费速度，进而比较准确地计算出滤芯的实际剩余时间。
本实施例的净水设备滤芯寿命监控方法，通过获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；根据预先建立的预测模型获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备；预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立；由于预测模型不仅考虑了滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，而且考虑了每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比，因此预测模型可以比较准确地预测滤芯的寿命；根据预测模型，可以获得比较准确的滤芯的实际消耗速度V；然后计算出比较准确的滤芯的实际剩余时间，实现准确预测滤芯寿命，提高对滤芯寿命预测的准确性。
本实施例的净水设备滤芯寿命监控方法，为滤芯提供更加准确的寿命预测，提升用户体验，保证饮水安全。
本实施例的净水设备滤芯寿命监控方法，实现了具有普适性的滤芯寿命计算逻辑，兼容所有支持物联网链接的净水设备，几乎不依赖其它条件，有较好的兼容性，在不同品牌的净水设备上都有广泛的适用性。本实施例的监控方法也适用于在其它领域进行推广优化，如评估电池的使用寿命、耗材使用寿命评估、空调清洁方案制定等，合适的应用条件下还可作为安全预警模型的一部分内容。
实施例二、
基于实施例一的滤芯寿命预测方法的设计，本实施例提出了一种滤芯寿命预测系统，包括预测模型建立模块、数据获取模块、实际消耗速度获取模块、实际剩余时间计算模块、输出模块等，参见图4所示。
预测模型建立模块，用于根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立预测模型。
数据获取模块，用于获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值。
实际消耗速度获取模块，用于根据预先建立的预测模型，获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V。
实际剩余时间计算模块，用于根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间。
输出模块，用于将滤芯的实际剩余时间发送至净水设备。
在本实施例中，预测模型建立模块，具体包括关系建立单元、第一计算单元、第二计算单元、模型建立单元，参见图5所示。
关系建立单元，用于建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系。
第一计算单元，用于获取每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度，计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度，然后计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A。
第二计算单元，用于获取每个区域的每个滤芯种类的销售量，计算每个滤芯种类的平均销售量，计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B。
模型建立单元，用于建立预测模型：
滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3；
其中，W1、W2、W3为权重，W1+W2+W3=1。
在本实施例中，实际剩余时间计算模块，具体通过下述公式进行计算：
D2=D1*(1-(V-V标准）/V标准)-U；
其中，D2为滤芯的实际剩余时间；
D1为滤芯的理论消耗时间；
V为滤芯的实际消耗速度；
V标准为设定标准值；
U为滤芯已使用时间。
具体的滤芯寿命预测系统的工作过程，已经在上述滤芯寿命预测方法中详述，此处不予赘述。
本实施例的滤芯寿命预测系统，通过获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；根据预先建立的预测模型获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备；预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立；由于预测模型不仅考虑了滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，而且考虑了每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比，因此预测模型可以比较准确地预测滤芯的寿命；根据预测模型，可以获得比较准确的滤芯的实际消耗速度V；然后计算出比较准确的滤芯的实际剩余时间，实现准确预测滤芯寿命，提高对滤芯寿命预测的准确性。
实施例三、
基于实施例一的滤芯寿命预测方法的设计，本实施例提出了一种净水设备滤芯寿命预测系统，包括云服务器、净水服务器，参见图6所示。
云服务器，用于与净水设备进行通信；在云服务器上部署有IoT云平台。
净水服务器，用于通过云服务器与净水设备进行通信，并执行实施例一的净水设备滤芯寿命预测方法。
本实施例的净水设备滤芯寿命预测系统，根据预先建立的预测模型，预测滤芯的实际消耗速度V，计算滤芯的实际剩余时间，并对滤芯寿命进行调整，实现准确预测滤芯寿命，提高对滤芯寿命预测的准确性。
建模过程：
（11）在实验室条件下，净水设备在进水TDS值不同的情况下连续制水设定时间（如30个小时），设定时间后检测出水TDS值，获得每个进水TDS值对应的出水TDS值；即获得样本数据。将样本数据录入到净水服务器中。
（12）净水设备上传数据至IoT云平台；净水服务器从IoT云平台订阅数据。净水服务器从售后系统中获取净水设备的换芯记录；净水服务器从销售系统中获取滤芯和净水设备的销售数据。
（13）净水服务器对各类数据进行清洗归类；净水服务器将分类好的数据分别持久化到设备数据、实验室样本数据、换芯数据、滤芯销售数据数据库中。
（14）净水服务器进行分析建模，最终得到预测模型，同时将预测模型存放到数据库中。
根据预测模型动态调整滤芯寿命的过程：
（21）净水设备联网上传数据至IoT云平台。净水服务器通过WS方式订阅到净水设备的数据。
（22）净水服务器解析完设备数据之后，根据预测模型计算出实际消耗速度V，然后计算出滤芯的实际剩余时间。
（23）净水服务器判断是否需要修改净水设备的滤芯寿命；如果需要修改滤芯寿命，净水服务器向云平台下发修改滤芯寿命的请求。
（24）云平台接收到净水服务器的命令请求后，向净水设备下发指令，修改滤芯剩余寿命。
本实施例的净水设备滤芯寿命监控系统，通过云服务器收集净水设备上报的数据，结合实验室测定的不同水质下滤芯使用的理论速度和不同地区的用户换芯频率，从而实现净水设备在不同的使用条件下，通过远程数据传输的方式，通过云端计算对滤芯寿命进行合理的计算。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的普通技术人员来说，依然可以对前述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；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明所要求保护的技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种净水设备滤芯寿命监控方法，其特征在于：包括：
获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；
根据预先建立的预测模型，获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；
根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，并发送至净水设备；
其中，所述预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立。
2.根据权利要求1所述的净水设备滤芯寿命预测方法，其特征在于：所述预测模型根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立，具体包括：
（11）建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系；
（12）获取每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度，计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度，然后计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A；
（13）获取每个区域的每个滤芯种类的销售量，计算每个滤芯种类的平均销售量，计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B；
（14）建立预测模型：滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3；
其中，W1、W2、W3为权重，W1+W2+W3=1。
3.根据权利要求2所述的净水设备滤芯寿命预测方法，其特征在于：所述建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系，具体包括：
净水设备在进水TDS值不同的情况下连续制水设定时间，设定时间后检测出水TDS值，获得每个进水TDS值对应的出水TDS值；
将进水TDS值及对应的出水TDS值进行曲线回归，获得出水TDS值与进水TDS值的对应关系。
4.根据权利要求2所述的净水设备滤芯寿命预测方法，其特征在于：所述滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系为：
Vo=-0.000722*TDS2+0.935180*TDS。
5.根据权利要求1所述的净水设备滤芯寿命预测方法，其特征在于：根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间，具体计算公式是：
D2=D1*(1-(V-V标准）/V标准)-U；
其中，D2为滤芯的实际剩余时间；
D1为滤芯的理论消耗时间；
V为滤芯的实际消耗速度；
V标准为设定标准值；
U为滤芯已使用时间。
6.根据权利要求5所述的净水设备滤芯寿命预测方法，其特征在于：
V标准=-0.000722*TDS平均 2+0.935180* TDS平均，其中TDS平均为所有区域的平均TDS值。
7.一种净水设备滤芯寿命监控系统，其特征在于：包括：
预测模型建立模块，用于根据滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系、每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与平均设定消耗速度的差值比、每个区域的每个滤芯种类的销售量与平均销售量的差值比建立预测模型；
数据获取模块，用于获取净水设备所在的区域、净水设备型号、滤芯种类、净水设备的进水TDS值；
实际消耗速度获取模块，用于根据预先建立的预测模型，获得所述净水设备的滤芯的实际消耗速度V；
实际剩余时间计算模块，用于根据所述滤芯的实际消耗速度V计算所述滤芯的实际剩余时间；
输出模块，用于将滤芯的实际剩余时间发送至净水设备。
8.根据权利要求7所述的净水设备滤芯寿命监控系统，其特征在于：所述预测模型建立模块，具体包括：
关系建立单元，用于建立滤芯理论消耗速度Vo与进水TDS值的对应关系；
第一计算单元，用于获取每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度，计算每个净水设备型号的每个滤芯种类的平均设定消耗速度，然后计算每个区域的每个净水设备型号的每个滤芯种类的设定消耗速度与相应的平均设定消耗速度的差值比A；
第二计算单元，用于获取每个区域的每个滤芯种类的销售量，计算每个滤芯种类的平均销售量，计算每个区域的每个滤芯种类的销售量与相应的平均销售量的差值比B；
模型建立单元，用于建立预测模型：
滤芯实际消耗速度=Vo*W1+A*W2+B*W3；
其中，W1、W2、W3为权重，W1+W2+W3=1。
9.根据权利要求7所述的净水设备滤芯寿命监控系统，其特征在于：所述实际剩余时间计算模块，具体通过下述公式进行计算：
D2=D1*(1-(V-V标准）/V标准)-U；
其中，D2为滤芯的实际剩余时间；
D1为滤芯的理论消耗时间；
V为滤芯的实际消耗速度；
V标准为设定标准值；
U为滤芯已使用时间。
10.一种净水设备滤芯寿命监控系统，其特征在于：包括：
云服务器，用于与净水设备进行通信；
净水服务器，用于通过云服务器与净水设备进行通信，并执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110349632.9A CN115138128A (zh) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | 一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110349632.9A CN115138128A (zh) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | 一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115138128A true CN115138128A (zh) | 2022-10-04 |
Family
ID=83403513
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110349632.9A Pending CN115138128A (zh) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | 一种净水设备滤芯寿命监控方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115138128A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116870573A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-10-13 | 深圳安吉尔饮水产业集团有限公司 | 具有寿命检测功能的净水器 |
-
2021
- 2021-03-31 CN CN202110349632.9A patent/CN115138128A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116870573A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-10-13 | 深圳安吉尔饮水产业集团有限公司 | 具有寿命检测功能的净水器 |
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