CN117287854B - 一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及热水器故障定位技术领域，具体公开一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统，该方法包括：指定热水器架构划分、内部架构层分析、外部架构层采集、关联电力架构层监测和故障管控提示，本发明通过分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，对热水器内部的水箱、加热元件的参数进行细致性分析，能够快速反映出热水器内部结构的异常情况，同时通过采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，将热水器外部的进水管、出水管、排水管以及压力安全阀的相关参数进行判定，使得热水器的外部架构层得到更详细的参数评定结果，且有助于提高后续故障管控的评定精准性。

Description

一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统
技术领域
本发明涉及热水器故障定位技术领域，具体为一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统。
背景技术
当前，热水器在家庭、商业、工业和医疗等多个领域中都有广泛应用，因此保持热水器的稳定温度至关重要，而热水器不可避免的也会发生故障，如何能够高效的对热水器的温度进行监测分析，同时在发生故障时可以进行快速故障定位并及时修复，成为急需解决的问题之一，通过对热水器进行监测分析，可以了解热水器发生故障时的位置，能够快速恢复热水供应，并确保热水器的正常运行和可靠性。
如今，在热水器故障定位分析方面还存在一些不足，具体体现在以下方面：现有技术在对热水器的相关参数进行监测分析时，往往是观察热水器表面的温度情况直接判定分析结果，或是缺乏具体的数值分析，且没有针对电力方面的具体参数进行分析，忽视对这些方面的分析，则会使得最终数值分析处理得到的结果与热水器实际的结果出现并不一致的情况，同时欠缺对电力方面的参数进行评估，可能会存在结果误判的现象，不仅要增加热水器的维修成本和维修时间，且在一定程度上会对用户和周围环境造成安全风险。
例如公告号为：CN103968554B的专利申请，公开了一种双压缩机热泵制热水的运行控制方法及系统，包括：在接收用户设置温度控制信号后，实时接收所述多个环境感温包监测的进水温度、出水温度、水箱水温，并计算低温阈值和高温阈值，通过检测用户设置温度、第一换热器进水温度、第二换热器出水温度、水箱温度，再判断是否满足各项运行条件，从而实现对双压缩机启停进行合理控制，通过对热水器内多种监测温度和用户设置的温度进行分析，保证了水箱温度的平稳，满足用户的实际需求的同时，避免了在高进水温度下出现过热保护、过流保护等问题，从而实现了合理控制双压缩机启停机，并保障了用户使用舒适性。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：对热水器相关参数进行监测分析时，通常是分析进水温度、出水温度以及水箱水温，由此对双压缩机启停进行合理控制，虽然实现了合理控制双压缩机启停机，并保障了用户使用舒适性，但是没有具体的数值分析，同时对电力方面的考虑也并不全面，使得最终得到的结果会与实际结果存在很大的误差，不仅影响热水器正常运行的进程，且用户的安全性也无法得到保障。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：本发明第一方面提供了一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，包括：步骤一、对指定热水器的架构进行划分，由此统计指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层。
步骤二、分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，计算指定热水器的内部结构异常评估值。
步骤三、采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，分析指定热水器的外部结构异常评估值。
步骤四、监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，计算指定热水器的电力运行异常评估值。
步骤五、定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示。
作为进一步的方法，所述分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，具体分析过程为：
获取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大水压值和最小水压值，通过差值处理得到指定热水器的水箱所属水压差ΔSY，同时从数据信息库中提取指定热水器的水箱所属许可水压差ΔSY′。
提取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大存水容量值RL和最大污垢厚度值WG，同时从数据信息库中提取指定热水器的水箱所属存水容量界定值RL′和许可污垢厚度值WG′。
计算指定热水器的水箱影响程度系数α，计算公式为：其中Z1、Z2和Z3分别表示为预定义的水压差、存水容量值和污垢厚度值对应的修正因子，e表示为自然常数。
获取指定热水器的加热管材质类型以及应用年限JR0，并与设定的各材质类型加热管单位应用年限对应的削损因子进行比对，得到指定热水器的加热管单位应用年限对应的削损因子δ单′。
将设定的监测周期划分为各监测时间点，监测指定热水器的加热元件在各监测时间点下的温度值，构建指定热水器的加热元件所属温度曲线，并与数据信息库中存储的指定热水器的加热元件所属参考温度曲线进行比对，由此得到指定热水器的加热元件所属温度曲线重合长度值CH，同时提取预定义的温度曲线单位重合长度值的温度符合评估因子CH单′。
计算指定热水器的加热元件影响程度系数ε，计算公式为：
通过数据分析处理计算指定热水器的内部运行影响程度系数。
作为进一步的方法，所述指定热水器的内部运行影响程度系数，具体分析过程为：
采集指定热水器在各监测时间点下的水体温度值，同时获取指定热水器在各监测时间点下的控制显示面板的定义温度值，通过差值处理得到指定热水器在各监测时间点下的内外部温度差WDi，其中i表示为各监测时间点的编号，i＝1,2,3,...,m，m表示为监测时间点的数目，同时从数据信息库中提取指定热水器的许可内外部显示温度差WD′。
获取指定热水器在设定的监测周期内运行的最大声音强度值SJ和最大振动频率PL，并从数据信息库中提取许可声音强度值SJ′和允许振动频率PL′。
计算指定热水器的内部运行影响程度系数η，计算公式为：
其中Y1、Y2和Y3分别表示为预设的内外部温度差、声音强度值和振动频率对应的修正因子。
作为进一步的方法，所述指定热水器的内部结构异常评估值，具体计算公式为：其中μ表示为指定热水器的内部结构异常评估值，b1、b2和b3分别表示为预设的水箱影响程度系数、加热元件影响程度系数和内部运行影响程度系数对应的权重因子。
作为进一步的方法，所述采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，具体分析过程为：
提取指定热水器的外部架构层所属关联参数，其中关联参数包括进水管、出水管以及排水管的直径，并依据数据信息库中存储的各直径进水管的参考进水速率，比对得到指定热水器的进水管参考进水速率SV进′，同理，比对得到指定热水器的出水管参考出水速率SV出′和排水管参考排水速率SV排′。
获取指定热水器的进水管和出水管在设定的监测周期下的进水量SL进和出水量SL出。
计算指定热水器的水管运作影响程度系数计算公式为：其中T0表示为监测周期的时长，X1和X2分别表示为预定义的进水速率和出水速率对应的修正因子。
获取指定热水器的排水管在设定的监测周期内的污水排水量SL排，同时从数据信息库中提取排水管对应的单位时长的常态污水排水量SL排′。
计算指定热水器的排水管影响程度系数σ，计算公式为：其中X3表示为预定义的排水管对应的修正因子。
获取指定热水器的压力安全阀在各监测时间点的承受压力值，从中提取指定热水器的压力安全阀所属最高承受压力值和最低承受压力值，通过差值处理得到指定热水器的压力安全阀所属承受压力差ΔGT，同时从数据信息库中提取指定热水器的压力安全阀所属参照适配承受压力差ΔGT′。
计算指定热水器的压力安全阀影响程度系数ω，计算公式为：其中c1表示为预定义的单位承受压力偏差值对应的影响因子。
作为进一步的方法，所述指定热水器的外部结构异常评估值，具体计算公式为：其中β表示为指定热水器的外部结构异常评估值，U1、U2和U3分别表示为预定义的水管运作影响程度系数、排水管影响程度系数和压力安全阀影响程度系数对应的权值。
作为进一步的方法，所述监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，具体分析过程为：
获取指定热水器的指示灯在设定的监测周期内的闪烁次数CS，同时从数据信息库中提取指定热水器的指示灯参考闪烁频率DP′。
计算指定热水器的指示灯影响程度系数φ，计算公式为：其中T0表示为监测周期的时长，d1表示为预设的指示灯闪烁频率对应的修正因子。
从数据信息库中提取指定热水器所属电源连接线的绝缘层厚度初始值JY初以及运行年限YL0，同时提取预定义的单位运行年限对应的绝缘层厚度折损值JY单′。
计算指定热水器的电源连接线影响程度系数θ，计算公式为：其中R1表示为预定义的绝缘层厚度对应的修正因子。
获取指定热水器所属断路器在各监测时间点对应的功率值Pi，并从数据信息库中提取指定热水器所属断路器对应的额定功率值P额。
计算指定热水器的断路器影响程度系数计算公式为：其中f1表示为预设的功率值对应的修正因子。
作为进一步的方法，所述指定热水器的电力运行异常评估值，具体计算公式为：其中ξ表示为指定热水器的电力运行异常评估值，N1、N2和N3分别表示为预定义的指示灯影响程度系数、电源连接线影响程度系数和断路器影响程度系数对应的权重因子。
作为进一步的方法，所述进行故障管控提示，具体分析过程为：
将指定热水器的内部结构异常评估值与预设的内部结构异常评估阈值进行比对，若指定热水器的内部结构异常评估值高于内部结构异常评估阈值，则将指定热水器的内部架构层定位至指定热水器的故障架构层，并进行故障反馈提示。
同理，对指定热水器的外部架构层以及关联电力架构层进行故障反馈提示。
本发明第二方面提供了一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析系统，包括：指定热水器架构划分模块，用于对指定热水器的架构进行划分，由此统计指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层。
内部架构层分析模块，用于分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，计算指定热水器的内部结构异常评估值。
外部架构层采集模块，用于采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，分析指定热水器的外部结构异常评估值。
关联电力架构层监测模块，用于监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，计算指定热水器的电力运行异常评估值。
故障管控提示模块，用于定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示。
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
(1)本发明通过提供一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统，将指定热水器的架构划分成内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层，并依次进行分析，为后续进行故障管控提示提供更加具有科学性和可靠性的数据依据，且所运用的参数比较全面，减少了数值分析处理的误差，不仅能够及时掌握热水器的故障情况，同时可以确保热水器的正常运行和可靠性。
(2)本发明通过分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，并计算指定热水器的内部结构异常评估值，对热水器内部的水箱、加热元件的参数进行细致性分析，不仅可以快速反映出热水器内部结构的异常情况，同时为后续精准定位热水器的故障架构层提供更加科学的数据支撑。
(3)本发明通过采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，并分析指定热水器的外部结构异常评估值，将热水器外部的进水管、出水管、排水管以及压力安全阀的相关参数进行判定，使得热水器的外部架构层得到更详细的参数评定结果，且有助于提高后续故障管控的评定精准性。
(4)本发明通过监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，并计算指定热水器的电力运行异常评估值，电力架构层是热水器发生故障的重要部分之一，分析热水器中的指示灯、电源连接线以及断路器的相关内容参数，不仅能够全面的反映出引起热水器故障的具体情况，同时可以快速、高效的对热水器进行修复处理，确保热水器的正常运行。
(5)本发明通过定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示，将指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层依次进行比对，能够准确的定位至指定热水器的故障架构层，且有助于提高热水器的故障定位分析水平。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为本发明的系统连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，本发明第一方面提供了一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，包括：步骤一、对指定热水器的架构进行划分，由此统计指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层。
步骤二、分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，计算指定热水器的内部结构异常评估值。
具体的，所述分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，具体分析过程为：
获取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大水压值和最小水压值，通过差值处理得到指定热水器的水箱所属水压差ΔSY，同时从数据信息库中提取指定热水器的水箱所属许可水压差ΔSY′。
需要解释的是，上述获取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大水压值和最小水压值，所使用的设备为热水器内置的压力传感器。
提取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大存水容量值RL和最大污垢厚度值WG，同时从数据信息库中提取指定热水器的水箱所属存水容量界定值RL′和许可污垢厚度值WG′。
需要解释的是，上述提取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大存水容量值和最大污垢厚度值，所用到的设备分别是水位传感器和污垢传感器。
计算指定热水器的水箱影响程度系数α，计算公式为：其中Z1、Z2和Z3分别表示为预定义的水压差、存水容量值和污垢厚度值对应的修正因子，e表示为自然常数。
需要解释的是，上述计算指定热水器的水箱影响程度系数，水箱中的水压过大或过小会使得水箱中水压不稳定，会导致热水温度不稳定，而水箱中存水容量过少，则会影响热水器的正常运行，在一定程度上会消耗热水器过多的能量，且若水箱中污垢过多，可能影响热水器的热交换效率，不仅会降低热水器的热传导效率，且会导致热水供应中断，从而热水器引发故障，因此需要对热水器内部的水箱相关参数进行分析，以便及时发觉热水器的故障起因，同时能够及时进行修复。
获取指定热水器的加热管材质类型以及应用年限JR0，并与设定的各材质类型加热管单位应用年限对应的削损因子进行比对，得到指定热水器的加热管单位应用年限对应的削损因子δ单′。
需要解释的是，上述获取指定热水器的加热管应用年限，其中加热管的应用年限是从加热管应用开始时间点到监测周期的起始时间点之间的时长。
将设定的监测周期划分为各监测时间点，监测指定热水器的加热元件在各监测时间点下的温度值，构建指定热水器的加热元件所属温度曲线，并与数据信息库中存储的指定热水器的加热元件所属参考温度曲线进行比对，由此得到指定热水器的加热元件所属温度曲线重合长度值CH，同时提取预定义的温度曲线单位重合长度值的温度符合评估因子CH单′。
需要解释的是，上述监测指定热水器的加热元件在各监测时间点下的温度值，获取方式是温度传感器，指定热水器的加热元件所属温度曲线，曲线的横坐标为各监测时间点，纵坐标为监测得到的温度值。
计算指定热水器的加热元件影响程度系数ε，计算公式为：
需要解释的是，上述计算指定热水器的加热元件影响程度系数，加热元件的线圈受损或污垢堆积会导致热量传导不良，使热水器需要更长的时间以及更多的能源来加热水箱中的水，不仅降低能效，且增加能源消耗和能源浪费，因此需要对加热元件进行分析，减少对热水器的性能、能效和可靠性的负面影响。
通过数据分析处理计算指定热水器的内部运行影响程度系数。
进一步的，所述指定热水器的内部运行影响程度系数，具体分析过程为：
采集指定热水器在各监测时间点下的水体温度值，同时获取指定热水器在各监测时间点下的控制显示面板的定义温度值，通过差值处理得到指定热水器在各监测时间点下的内外部温度差WDi，其中i表示为各监测时间点的编号，i＝1,2,3,...,m，m表示为监测时间点的数目，同时从数据信息库中提取指定热水器的许可内外部显示温度差WD′。
需要解释的是，上述采集指定热水器在各监测时间点下的水体温度值，所使用的设备为温度传感器，如果热水器内外部显示温度相差较大，热水器可能会持续工作以尝试调整水温，从而增加能耗，此外，温度差异可能导致热水器的能源利用效率降低，使得热水器的加热效果不佳，不仅会导致热水器的内部元件受损或烧毁，且会进一步增加热水器发生安全事故的风险，因此，需要对热水器的内外部温度差进行分析，使得热水器可以正常稳定运行。
获取指定热水器在设定的监测周期内运行的最大声音强度值SJ和最大振动频率PL，并从数据信息库中提取许可声音强度值SJ′和允许振动频率PL′。
需要解释的是，上述获取指定热水器在设定的监测周期内运行的最大声音强度值和最大振动频率，所使用的设备分别为声级计和振动传感器，过高的声音强度和振动频率可能表明热水器内部的零部件松动、磨损或损坏，且频繁的振动可能导致管路松动，会使得热水器的稳定性降低，增加热水器倾倒或翻倒的风险，并影响热水的流动性能，声音的突然变化意味着控制系统出现问题，导致热水器无法稳定工作，进一步增加火灾或漏电的风险，因此需要对热水器的声音和振动进行分析，可以及时了解热水器有可能会发生故障，以此确保用户的安全。
计算指定热水器的内部运行影响程度系数η，计算公式为：
其中Y1、Y2和Y3分别表示为预设的内外部温度差、声音强度值和振动频率对应的修正因子。
具体的，所述指定热水器的内部结构异常评估值，具体计算公式为：其中μ表示为指定热水器的内部结构异常评估值，b1、b2和b3分别表示为预设的水箱影响程度系数、加热元件影响程度系数和内部运行影响程度系数对应的权重因子。
在一个具体的实施例中，本发明通过分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，并计算指定热水器的内部结构异常评估值，对热水器内部的水箱、加热元件的参数进行细致性分析，不仅可以快速反映出热水器内部结构的异常情况，同时为后续精准定位热水器的故障架构层提供更加科学的数据支撑。
步骤三、采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，分析指定热水器的外部结构异常评估值。
具体的，所述采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，具体分析过程为：
提取指定热水器的外部架构层所属关联参数，其中关联参数包括进水管、出水管以及排水管的直径，并依据数据信息库中存储的各直径进水管的参考进水速率，比对得到指定热水器的进水管参考进水速率SV进′，同理，比对得到指定热水器的出水管参考出水速率SV出′和排水管参考排水速率SV排′。
需要区分的是，上述热水器的排水管是用于排出热水器废水或废液的管道，而热水器的出水管是用于供应热水到使用出水点的管道。
获取指定热水器的进水管和出水管在设定的监测周期下的进水量SL进和出水量SL出。
需要解释的是，上述获取指定热水器的进水管和出水管在设定的监测周期下的进水量和出水量，获取的设备为流量计。
计算指定热水器的水管运作影响程度系数计算公式为：其中T0表示为监测周期的时长，X1和X2分别表示为预定义的进水速率和出水速率对应的修正因子。
需要解释的是，上述计算指定热水器的水管运作影响程度系数，若热水器的进水速率较低，意味着热水器每单位时间内进入的冷水量较少，这可能导致热水器在加热过程中无法及时补充足够的冷水，从而使热水器工作温度过高，导致热水器过热或烧坏的风险增加，如果热水器的出水速率较低，可能导致热水器在使用过程中无法提供足够的热水流量，影响热水的供应稳定性，尤其在多个使用点同时使用热水时可能会感觉到水流不稳定或不够热，会对热水器的安全运行产生负面影响，因此需要对热水器的进水管与出水管的水流速率进行分析，确保热水器的进水速率和出水速率适中，以便进水管和出水管的压力和水流稳定，使得热水器能够正常运行。
获取指定热水器的排水管在设定的监测周期内的污水排水量SL排，同时从数据信息库中提取排水管对应的单位时长的常态污水排水量SL排′。
需要解释的是，上述获取指定热水器的排水管在设定的监测周期内的污水排水量，获取方式为流量计，计算指定热水器的排水管影响程度系数，目的是若热水器无法有效排出废水，可能导致废水在热水器内积聚，增加热水器内部压力，这将使热水器无法正常工作，废水可能溢出或倒灌进热水器内部，对热水器造成严重损坏，甚至引起热水器的泄漏或爆裂的风险，因此为了使得热水器可以正常进行排水功能，需要对排水管的相关参数进行分析。
计算指定热水器的排水管影响程度系数σ，计算公式为：其中X3表示为预定义的排水管对应的修正因子。
获取指定热水器的压力安全阀在各监测时间点的承受压力值，从中提取指定热水器的压力安全阀所属最高承受压力值和最低承受压力值，通过差值处理得到指定热水器的压力安全阀所属承受压力差ΔGT，同时从数据信息库中提取指定热水器的压力安全阀所属参照适配承受压力差ΔGT′。
需要解释的是，上述获取指定热水器的压力安全阀在各监测时间点的承受压力值，通过压力传感器得到具体数值的，若压力安全阀的承受压力值过低，无法承受热水器正常工作时的压力，就无法有效保护热水器，可能导致热水器发生故障或损坏，且如果压力安全阀的承受压力值设置不正确，就无法及时释放压力，用户可能面临烫伤、水浸等安全风险，因此为了确保热水器的正常运行以及用户的安全，要对压力安全阀的承受压力值进行分析。
计算指定热水器的压力安全阀影响程度系数ω，计算公式为：其中c1表示为预定义的单位承受压力偏差值对应的影响因子。
进一步的，所述指定热水器的外部结构异常评估值，具体计算公式为：其中β表示为指定热水器的外部结构异常评估值，U1、U2和U3分别表示为预定义的水管运作影响程度系数、排水管影响程度系数和压力安全阀影响程度系数对应的权值。
在一个具体的实施例中，本发明通过采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，并分析指定热水器的外部结构异常评估值，将热水器外部的进水管、出水管、排水管以及压力安全阀的相关参数进行判定，使得热水器的外部架构层得到更详细的参数评定结果，且有助于提高后续故障管控的评定精准性。
步骤四、监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，计算指定热水器的电力运行异常评估值。
具体的，所述监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，具体分析过程为：
获取指定热水器的指示灯在设定的监测周期内的闪烁次数CS，同时从数据信息库中提取指定热水器的指示灯参考闪烁频率DP′。
需要解释的是，上述获取指定热水器的指示灯在设定的监测周期内的闪烁次数，通过闪烁记录器进行获取，通过观察指示灯的闪烁频率，可以与热水器中的故障代码表进行对比，以诊断热水器的故障原因，同时可以判断热水器是否处于安全保护模式，并采取适当的措施，以解决问题并恢复热水器的正常运行。
计算指定热水器的指示灯影响程度系数φ，计算公式为：其中T0表示为监测周期的时长，d1表示为预设的指示灯闪烁频率对应的修正因子。
从数据信息库中提取指定热水器所属电源连接线的绝缘层厚度初始值JY初以及运行年限YL0，同时提取预定义的单位运行年限对应的绝缘层厚度折损值JY单′。
计算指定热水器的电源连接线影响程度系数θ，计算公式为：其中R1表示为预定义的绝缘层厚度对应的修正因子。
需要解释的是，上述计算指定热水器的电源连接线影响程度系数，由于电源连接线的绝缘层厚度有一定缺损时，可能导致线路的电流泄露或短路，从而增加触电的风险，而且会使得电线暴露在外部环境中，这些外部因素可能导致电线短路或损坏，进而引发热水器的故障，因此需要对电源连接线的绝缘层厚度进行监测，以便及时发现热水器故障起因，同时减少对用户的安全威胁。
获取指定热水器所属断路器在各监测时间点对应的功率值Pi，并从数据信息库中提取指定热水器所属断路器对应的额定功率值P额。
需要解释的是，上述获取指定热水器所属断路器在各监测时间点对应的功率值，获取数值的设备为功率计，如果热水器的断路器功率值异常高，可能意味着热水器正常运行时消耗的电能超出了正常范围，会导致热水器过热、损坏或无法正常工作，如果热水器的断路器功率值异常低，可能意味着热水器的电能消耗低于正常范围，会导致热水器无法启动、无法达到设定温度或无法提供足够的热水，细致化的监测热水器的断路器功率值可以使得热水器能够保持正常运行，确保热水器的使用稳定。
计算指定热水器的断路器影响程度系数计算公式为：其中f1表示为预设的功率值对应的修正因子。
进一步的，所述指定热水器的电力运行异常评估值，具体计算公式为：其中ξ表示为指定热水器的电力运行异常评估值，N1、N2和N3分别表示为预定义的指示灯影响程度系数、电源连接线影响程度系数和断路器影响程度系数对应的权重因子。
在一个具体的实施例中，本发明通过监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，并计算指定热水器的电力运行异常评估值，电力架构层是热水器发生故障的重要部分之一，分析热水器中的指示灯、电源连接线以及断路器的相关内容参数，不仅能够全面的反映出引起热水器故障的具体情况，同时可以快速、高效的对热水器进行修复处理，确保热水器的正常运行。
步骤五、定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示。
具体的，所述进行故障管控提示，具体分析过程为：
将指定热水器的内部结构异常评估值与预设的内部结构异常评估阈值进行比对，若指定热水器的内部结构异常评估值高于内部结构异常评估阈值，则将指定热水器的内部架构层定位至指定热水器的故障架构层，并进行故障反馈提示。
同理，对指定热水器的外部架构层以及关联电力架构层进行故障反馈提示。
需要解释的是，上述对指定热水器的外部架构层进行故障反馈提示，其具体分析过程为：将指定热水器的外部结构异常评估值与预设的外部结构异常评估阈值进行比对，若指定热水器的外部结构异常评估值高于外部结构异常评估阈值，则将指定热水器的外部架构层定位至指定热水器的故障架构层，并进行故障反馈提示。
进一步需要解释的是，上述对指定热水器的关联电力架构层进行故障反馈提示，其具体分析过程为：将指定热水器的电力运行异常评估值与预设的电力运行异常评估阈值进行比对，若指定热水器的电力运行异常评估值高于电力运行异常评估阈值，则将指定热水器的关联电力架构层定位至指定热水器的故障架构层，并进行故障反馈提示。
在一个具体的实施例中，本发明通过定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示，将指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层依次进行比对，能够准确的定位至指定热水器的故障架构层，且有助于提高热水器的故障定位分析水平。
参照图2所示，本发明第二方面提供了一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析系统，包括：指定热水器架构划分模块、内部架构层分析模块、外部架构层采集模块、关联电力架构层监测模块和故障管控提示模块。
所述一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析系统，还包括数据信息库，数据信息库中存储指定热水器的水箱所属许可水压差、存水容量界定值和许可污垢厚度值，并存储指定热水器的加热元件所属参考温度曲线、指定热水器的许可内外部显示温度差、许可声音强度值和允许振动频率，还存储各直径进水管的参考进水速率、各直径出水管的参考出水速率和各直径排水管的参考排水速率，存储排水管对应的单位时长的常态污水排水量，存储指定热水器的压力安全阀所属参照适配承受压力差、指定热水器的指示灯参考闪烁频率、指定热水器所属电源连接线的绝缘层厚度初始值、运行年限和指定热水器所属断路器对应的额定功率值。
所述指定热水器架构划分模块分别与内部架构层分析模块、外部架构层采集模块和关联电力架构层监测模块相连接，内部架构层分析模块、外部架构层采集模块和关联电力架构层监测模块均与故障管控提示模块和数据信息库相连接。
所述指定热水器架构划分模块用于对指定热水器的架构进行划分，由此统计指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层。
所述内部架构层分析模块用于分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，计算指定热水器的内部结构异常评估值。
所述外部架构层采集模块用于采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，分析指定热水器的外部结构异常评估值。
所述关联电力架构层监测模块用于监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，计算指定热水器的电力运行异常评估值。
所述故障管控提示模块用于定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示。
在一个具体的实施例中，本发明通过提供一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法及系统，将指定热水器的架构划分成内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层，并依次进行分析，为后续进行故障管控提示提供更加具有科学性和可靠性的数据依据，且所运用的参数比较全面，减少了数值分析处理的误差，不仅能够及时掌握热水器的故障情况，同时可以确保热水器的正常运行和可靠性。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，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，只要不偏离发明的结构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)

1.一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于，包括：
步骤一、对指定热水器的架构进行划分，由此统计指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层；
步骤二、分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，计算指定热水器的内部结构异常评估值；
步骤三、采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，分析指定热水器的外部结构异常评估值；
步骤四、监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，计算指定热水器的电力运行异常评估值；
步骤五、定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示；
所述分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，具体分析过程为：
获取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大水压值和最小水压值，通过差值处理得到指定热水器的水箱所属水压差，同时从数据信息库中提取指定热水器的水箱所属许可水压差/>；
提取指定热水器的水箱在设定的监测周期下的最大存水容量值和最大污垢厚度值，同时从数据信息库中提取指定热水器的水箱所属存水容量界定值/>和许可污垢厚度值/>；
计算指定热水器的水箱影响程度系数，计算公式为：/>，其中/>、/>和/>分别表示为预定义的水压差、存水容量值和污垢厚度值对应的修正因子，/>表示为自然常数；
获取指定热水器的加热管材质类型以及应用年限，并与设定的各材质类型加热管单位应用年限对应的削损因子进行比对，得到指定热水器的加热管单位应用年限对应的削损因子/>；
将设定的监测周期划分为各监测时间点，监测指定热水器的加热元件在各监测时间点下的温度值，构建指定热水器的加热元件所属温度曲线，并与数据信息库中存储的指定热水器的加热元件所属参考温度曲线进行比对，由此得到指定热水器的加热元件所属温度曲线重合长度值，同时提取预定义的温度曲线单位重合长度值的温度符合评估因子/>；
计算指定热水器的加热元件影响程度系数，计算公式为：/>；
通过数据分析处理计算指定热水器的内部运行影响程度系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述指定热水器的内部运行影响程度系数，具体分析过程为：
采集指定热水器在各监测时间点下的水体温度值，同时获取指定热水器在各监测时间点下的控制显示面板的定义温度值，通过差值处理得到指定热水器在各监测时间点下的内外部温度差，其中/>表示为各监测时间点的编号，/>，/>表示为监测时间点的数目，同时从数据信息库中提取指定热水器的许可内外部显示温度差/>；
获取指定热水器在设定的监测周期内运行的最大声音强度值和最大振动频率/>，并从数据信息库中提取许可声音强度值/>和允许振动频率/>；
计算指定热水器的内部运行影响程度系数，计算公式为：，其中/>、/>和/>分别表示为预设的内外部温度差、声音强度值和振动频率对应的修正因子。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述指定热水器的内部结构异常评估值，具体计算公式为：，其中/>表示为指定热水器的内部结构异常评估值，/>、/>和/>分别表示为预设的水箱影响程度系数、加热元件影响程度系数和内部运行影响程度系数对应的权重因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，具体分析过程为：
提取指定热水器的外部架构层所属关联参数，其中关联参数包括进水管、出水管以及排水管的直径，并依据数据信息库中存储的各直径进水管的参考进水速率，比对得到指定热水器的进水管参考进水速率，同理，比对得到指定热水器的出水管参考出水速率和排水管参考排水速率/>；
获取指定热水器的进水管和出水管在设定的监测周期下的进水量和出水量/>；
计算指定热水器的水管运作影响程度系数，计算公式为：，其中/>表示为监测周期的时长，/>和/>分别表示为预定义的进水速率和出水速率对应的修正因子；
获取指定热水器的排水管在设定的监测周期内的污水排水量，同时从数据信息库中提取排水管对应的单位时长的常态污水排水量/>；
计算指定热水器的排水管影响程度系数，计算公式为：，其中/>表示为预定义的排水管对应的修正因子；
获取指定热水器的压力安全阀在各监测时间点的承受压力值，从中提取指定热水器的压力安全阀所属最高承受压力值和最低承受压力值，通过差值处理得到指定热水器的压力安全阀所属承受压力差，同时从数据信息库中提取指定热水器的压力安全阀所属参照适配承受压力差/>；
计算指定热水器的压力安全阀影响程度系数，计算公式为：/>，其中/>表示为预定义的单位承受压力偏差值对应的影响因子。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述指定热水器的外部结构异常评估值，具体计算公式为：，其中/>表示为指定热水器的外部结构异常评估值，/>、/>和/>分别表示为预定义的水管运作影响程度系数、排水管影响程度系数和压力安全阀影响程度系数对应的权值。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，具体分析过程为：
获取指定热水器的指示灯在设定的监测周期内的闪烁次数，同时从数据信息库中提取指定热水器的指示灯参考闪烁频率/>；
计算指定热水器的指示灯影响程度系数，计算公式为：/>，其中/>表示为监测周期的时长，/>表示为预设的指示灯闪烁频率对应的修正因子；
从数据信息库中提取指定热水器所属电源连接线的绝缘层厚度初始值以及运行年限/>，同时提取预定义的单位运行年限对应的绝缘层厚度折损值/>；
计算指定热水器的电源连接线影响程度系数，计算公式为：，其中/>表示为预定义的绝缘层厚度对应的修正因子；
获取指定热水器所属断路器在各监测时间点对应的功率值，并从数据信息库中提取指定热水器所属断路器对应的额定功率值/>；
计算指定热水器的断路器影响程度系数，计算公式为：，其中/>表示为预设的功率值对应的修正因子。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述指定热水器的电力运行异常评估值，具体计算公式为：，其中/>表示为指定热水器的电力运行异常评估值，/>、/>和/>分别表示为预定义的指示灯影响程度系数、电源连接线影响程度系数和断路器影响程度系数对应的权重因子。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法，其特征在于：所述进行故障管控提示，具体分析过程为：
将指定热水器的内部结构异常评估值与预设的内部结构异常评估阈值进行比对，若指定热水器的内部结构异常评估值高于内部结构异常评估阈值，则将指定热水器的内部架构层定位至指定热水器的故障架构层，并进行故障反馈提示；
同理，对指定热水器的外部架构层以及关联电力架构层进行故障反馈提示。
9.一种采用如权利要求1-8中任意一项所述基于大数据在线监测的热水器故障定位分析方法的系统，其特征在于：包括：
指定热水器架构划分模块，用于对指定热水器的架构进行划分，由此统计指定热水器的内部架构层、外部架构层以及关联电力架构层；
内部架构层分析模块，用于分析指定热水器的内部架构层所属器件信息，计算指定热水器的内部结构异常评估值；
外部架构层采集模块，用于采集指定热水器的外部架构层所属关联参数，分析指定热水器的外部结构异常评估值；
关联电力架构层监测模块，用于监测指定热水器的关联电力架构层所属电力运行状态，计算指定热水器的电力运行异常评估值；
故障管控提示模块，用于定位指定热水器的故障架构层，由此进行故障管控提示。
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