CN207741275U - 一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统，包括：控制器、冷却装置、冷冻装置、冷水机组、电脑终端和云服务器；其中，该冷却装置、冷水机组以及冷冻装置依次连接，该控制器获取冷却装置和冷冻装置的运行参数；该控制器与电脑终端连接，且该电脑终端与云服务器连接，使得该控制器通过该电脑终端将运行参数上传至该云服务器中，并使得该云服务器将运行参数输入空调故障诊断数据模型中，获取该空调故障诊断数据模型输出的空调故障诊断结果，并将该空调故障诊断结果反馈至电脑终端。其能够提升中央空调故障诊断效率。

Description

一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统

技术领域

本实用新型涉及空调控制领域，尤其涉及一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统。

背景技术

随着计算机技术的发展，各种新技术层出不穷，例如，机器学习、人工智能、虚拟现实等，这些新技术的出现，同时大大推动了计算机技术的发展速度。

而随着中央空调在覆盖率越来越广，中央空调的运行需要耗费大量的电能。传统的中央空调控制系统，在中央空调设备发生故障时，都是由人工来对中央空调中的每个空调设备进行检测，通过人工检测来确定中央空调发生故障的原因，但却使得中央空调故障诊断率较低。

实用新型内容

本实用新型实施例提供了一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统，能够提升中央空调故障诊断效率。

有鉴于此，本实用新型第一方面提供了一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统，包括：

控制器、冷却装置、冷冻装置、冷水机组、电脑终端和云服务器；

其中，所述冷却装置、冷水机组以及冷冻装置依次连接，且所述冷却装置和所述冷冻装置分别与所述控制器连接，使得所述控制器获取所述冷却装置和所述冷冻装置的运行参数，所述运行参数包括所述冷却装置的冷却运行参数以及所述冷冻装置的冷冻运行参数；

所述控制器与所述电脑终端连接，且所述电脑终端与所述云服务器连接，使得所述控制器通过所述电脑终端将所述运行参数上传至所述云服务器，并使得所述云服务器将所述运行参数输入空调故障诊断数据模型中，获取所述空调故障诊断数据模型输出的空调故障诊断结果，并将所述空调故障诊断结果反馈至所述电脑终端，所述空调故障诊断数据模型由所述云服务器通过深度学习构建。

可选的，所述系统还包括打印机，所述打印机与所述电脑终端连接，用以打印所述空调故障诊断结果。

可选的，所述冷却装置包括：冷却泵、冷却泵变频器、冷却塔以及冷却塔变频器，其中，所述冷却泵与所述冷却泵变频器连接，所述冷却塔与所述冷却塔变频器连接，并且所述冷却泵与所述冷却塔连接。

可选的，所述冷却运行参数包括：所述冷却泵的运行参数、所述冷却泵变频器的运行参数、所述冷却塔的运行参数和所述冷却塔变频器的运行参数中至少一种。

可选的，所述冷冻装置包括：冷冻泵和冷冻泵变频器，所述冷冻泵与所述冷冻泵变频器连接。

可选的，所述冷冻运行参数包括：所述冷冻泵的运行参数或所述冷冻泵变频器的运行参数。

可选的，所述冷却装置与所述冷水机组的一端连接，包括：

所述冷水机组的一端设置有冷却供水口和冷却回水口，所述冷却装置通过冷却管道与所述冷却供水口和所述冷却回水口连接。

可选的，所述冷冻装置与所述冷水机组的另一端连接，包括：

所述冷水机组的另一端设置有冷冻供水口和冷冻回水口，所述冷冻装置通过冷冻管道与所述冷冻供水口和所述冷冻回水口连接。

从以上技术方案可以看出，本实用新型实施例具有以下优点：

本实用新型实施例中，该基于深度学习的中央空调故障诊断系统包括控制器、冷却装置、冷冻装置、冷水机组、电脑终端和云服务器；其中，该冷却装置、冷水机组以及冷冻装置依次连接，该控制器获取冷却装置和冷冻装置的运行参数；该控制器与电脑终端连接，且该电脑终端与云服务器连接，使得该控制器通过该电脑终端将运行参数上传至该云服务器中，并使得该云服务器将运行参数输入空调故障诊断数据模型中，获取该空调故障诊断数据模型输出的空调故障诊断结果，并将该空调故障诊断结果反馈至电脑终端。其优势在于能够提升中央空调故障诊断效率。

附图说明

图1为本实用新型实施例中中央空调故障诊断系统一个实施例示意图。

具体实施方式

为了对本实用新型的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

本实用新型的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面参照附图对本实用新型实施例中基于深度学习的中央空调故障诊断系统进行描述，请参阅图1，本实用新型实施例中中央空调故障诊断系统一个实施例包括：

冷却装置、冷冻装置、冷水机组102、控制器116、电脑终端118和云服务器120；

其中，该冷却装置可以包括：冷却泵106、冷却泵变频器110、冷却塔108以及冷却塔变频器110，该冷却泵106可以与冷却泵变频器110连接，该冷却塔108可以与冷却塔变频器110连接，并且该冷却泵106与冷却塔108可以通过管道连接。

该冷冻装置可以包括：冷冻泵104和冷冻泵变频器110，该冷冻泵104可以与冷冻泵变频器110连接。

需要说明的是，该冷却泵变频器110、冷却塔变频器110以及冷冻泵变频器110其本质皆为变频器，故皆用110标注，本实用新型实施例中虽未区分，但本领域技术人员通过图1可以知晓与该冷却泵106连接的为冷却泵变频器110、与该冷却塔108连接的为冷却塔变频器110、与该冷冻泵104连接的为冷冻泵变频器110。

本实施例中，该冷却装置、冷水机组102以及冷冻装置依次连接，即如图1所示，该冷却塔108、冷却泵106、冷水机组102以及冷冻泵104依次连接；且该冷却装置和冷冻装置可以分别与控制器116连接，即图1所示，该冷却装置中冷却泵变频器110、冷却塔变频器110可以与该控制器116连接，该冷冻装置中冷冻泵变频器110可以与该控制器116连接。该控制器116还可以获取该冷却装置和冷冻装置的运行参数，可包括冷却装置的冷却运行参数以及冷冻装置的冷冻运行参数；且该运行参数可以为实时电压、电流、功率以及运行频率或者转速等等；

该控制器116还可以与该电脑终端118连接，且该电脑终端118还可以与该云服务器120连接，其可以使得该控制器116通过该电脑终端118将该运行参数上传至云服务器120中，并可以使得该云服务器120将该运行参数输入空调故障诊断数据模型中，从而获取该空调故障诊断数据模型输出的空调故障诊断结果，并可以将该空调故障诊断结果反馈至该电脑终端118，由该电脑终端118在其显示屏上显示该空调故障诊断结果。需要说明的是，该空调故障诊断数据模型可以预设于该云服务器120中，并且其还可以由该云服务器120通过深度学习构建而成。可以理解的是，该深度学习构建方法可以采用现有技术中所通用的处理方法，具体此处不做限定。

在本实用新型的一些实施例中，该中央空调故障诊断系统还可以包括打印机，该打印机可以与电脑终端118连接，用以打印该空调故障诊断结果。

在本实用新型的一些实施例中，该冷却运行参数可以包括：该冷却泵106的运行参数、该冷却泵变频器110的运行参数、该冷却塔108的运行参数和该冷却塔变频器110的运行参数中至少一种。可以理解的是，该冷却泵变频器110的运行参数可以由其上传至控制器116中，该冷却泵106的运行参数可以由该冷却泵变频器110获得，并也可以由该冷却泵变频器110上传至该控制器116中；该冷却塔变频器110的运行参数可以由其上传至控制器116中，该冷却塔108的运行参数可以由该冷却塔变频器110获得，并也可以由该冷却塔变频器110上传至该控制器116中。

在本实用新型的一些实施例中，该冷冻运行参数可以包括：该冷冻泵104的运行参数或该冷冻泵变频器110的运行参数。可以理解的是，该冷冻泵变频器110的运行参数可以由其上传至控制器116中，该冷冻泵104的运行参数可以由该冷冻泵变频器110获得，并也可以由该冷却泵变频器110上传至该控制器116中。

在本实用新型的一些实施例中，上述冷却装置可以与冷水机组102的一端连接，即在该冷水机组102的一端可以设置有冷却供水口和冷却回水口，使得该冷却装置通过冷却管道与所述该冷却供水口和冷却回水口连接，实现冷却水的循环。

在本实用新型的一些实施例中，上述冷冻装置可以与该冷水机组102的另一端连接，即在该冷水机组102的另一端可以设置有冷冻供水口和冷冻回水口，使得该冷冻装置通过冷冻管道与该冷冻供水口和冷冻回水口连接，实现冷冻水的循环。

可以理解的是，在本实用新型的一些实施例中，在该冷却管道上可以设置有冷却管温度采集器112，以及在该冷冻管道上可以设置有冷冻管温度采集器112，如图1所示，本实用新型实施例也不对该冷却管温度采集器和冷冻管温度采集器分别进行标注，本领域技术人员通过查阅图1即可获知。该冷却管温度采集器可以用于采集该冷却管道中冷却水的冷却温度，该冷冻管温度采集器用于采集该冷冻管道中冷冻水的冷冻温度。

并且，在本实用新型的一些实施例中，该控制器116还可以通过电脑终端118将该冷却温度以及冷冻温度上传至云服务器120中。该云服务器120可以进一步将该冷却温度以及冷冻温度输入到上述空调故障诊断数据模型中进行计算，从而获得更为准确的空调故障诊断结果。

在本实用新型的一些实施例中，该上传的冷却温度还可以包括上述冷却供水口的第一冷却温度以及上述冷却回水口的第二冷却温度，该上传的冷冻温度还可以包括上述冷冻供水口的第一冷冻温度以及上述冷冻回水口的第二冷冻温度。即该冷却管温度采集器112可以分别设置于该冷却供水口和冷却回水口，该冷冻管温度采集器112可以分别设置于该冷冻供水口和冷冻回水口，如图1中所示。

在本实用新型的一些实施例中，如图1所示，该控制器116还可以与该室外温湿度采集器114连接，获取该室外温湿度采集器114采集得到的室外温湿度值，其中，室外温湿度值可以包括室外温度值和室外湿度值；

该控制器116还可以通过该电脑终端118将获得室外温湿度值上传至该云服务器120中，其可以使得该云服务器120将该室外温湿度值输入至该空调故障诊断数据模型中，通过结合室外温湿度值进行计算，其具体的分析过程此处不做限定，其还可以使得该云服务器120生成的空调故障诊断结果更为准确。

本实用新型技术方案通过采用基于深度学习的中央空调故障诊断系统，该系统包括控制器、冷却装置、冷冻装置、冷水机组、电脑终端和云服务器；其中，该冷却装置、冷水机组以及冷冻装置依次连接，该控制器获取冷却装置和冷冻装置的运行参数；该控制器与电脑终端连接，且该电脑终端与云服务器连接，使得该控制器通过该电脑终端将运行参数上传至该云服务器中，并使得该云服务器将运行参数输入空调故障诊断数据模型中，获取该空调故障诊断数据模型输出的空调故障诊断结果，并将该空调故障诊断结果反馈至电脑终端。其能够提升中央空调故障诊断效率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本实用新型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。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本实用新型的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本实用新型各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，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实用新型各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于深度学习的中央空调故障诊断系统，其特征在于，包括：

控制器、冷却装置、冷冻装置、冷水机组、电脑终端和云服务器；

其中，所述冷却装置、冷水机组以及冷冻装置依次连接，且所述冷却装置和所述冷冻装置分别与所述控制器连接，使得所述控制器获取所述冷却装置和所述冷冻装置的运行参数，所述运行参数包括所述冷却装置的冷却运行参数以及所述冷冻装置的冷冻运行参数；

所述控制器与所述电脑终端连接，且所述电脑终端与所述云服务器连接，使得所述控制器通过所述电脑终端将所述运行参数上传至所述云服务器，并使得所述云服务器将所述运行参数输入空调故障诊断数据模型中，获取所述空调故障诊断数据模型输出的空调故障诊断结果，并将所述空调故障诊断结果反馈至所述电脑终端，所述空调故障诊断数据模型由所述云服务器通过深度学习构建。

2.根据权利要求1所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述系统还包括打印机，所述打印机与所述电脑终端连接，用以打印所述空调故障诊断结果。

3.根据权利要求1所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述冷却装置包括：冷却泵、冷却泵变频器、冷却塔以及冷却塔变频器，其中，所述冷却泵与所述冷却泵变频器连接，所述冷却塔与所述冷却塔变频器连接，并且所述冷却泵与所述冷却塔连接。

4.根据权利要求3所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述冷却运行参数包括：所述冷却泵的运行参数、所述冷却泵变频器的运行参数、所述冷却塔的运行参数和所述冷却塔变频器的运行参数中至少一种。

5.根据权利要求1所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述冷冻装置包括：冷冻泵和冷冻泵变频器，所述冷冻泵与所述冷冻泵变频器连接。

6.根据权利要求5所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述冷冻运行参数包括：所述冷冻泵的运行参数或所述冷冻泵变频器的运行参数。

7.根据权利要求1所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述冷却装置与所述冷水机组的一端连接，包括：

所述冷水机组的一端设置有冷却供水口和冷却回水口，所述冷却装置通过冷却管道与所述冷却供水口和所述冷却回水口连接。

8.根据权利要求1所述的中央空调故障诊断系统，其特征在于，所述冷冻装置与所述冷水机组的另一端连接，包括：

所述冷水机组的另一端设置有冷冻供水口和冷冻回水口，所述冷冻装置通过冷冻管道与所述冷冻供水口和所述冷冻回水口连接。