WO2024019074A1 - 環境機器の点検方法、装置およびシステム - Google Patents

環境機器の点検方法、装置およびシステム Download PDF

Info

Publication number
WO2024019074A1
WO2024019074A1 PCT/JP2023/026363 JP2023026363W WO2024019074A1 WO 2024019074 A1 WO2024019074 A1 WO 2024019074A1 JP 2023026363 W JP2023026363 W JP 2023026363W WO 2024019074 A1 WO2024019074 A1 WO 2024019074A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
environmental
equipment
mobile inspection
data
environmental equipment
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/026363
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
斯 盤
知宏 薮
Original Assignee
ダイキン工業株式会社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ダイキン工業株式会社 filed Critical ダイキン工業株式会社
Publication of WO2024019074A1 publication Critical patent/WO2024019074A1/ja

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
    • F24F11/38—Failure diagnosis
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/54—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication using one central controller connected to several sub-controllers
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/61—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication using timers
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/50—Air quality properties
    • F24F2110/64—Airborne particle content

Definitions

  • the present invention relates to the field of equipment inspection, and particularly to a method, device, and system for inspecting environmental equipment.
  • maintenance personnel may periodically visit your home to provide inspection services, and during inspections, maintenance personnel may collect operating data of environmental equipment, inspect the operating status of environmental equipment, and By estimating the degree of deterioration over time based on operating data of environmental equipment, the probability of initial failure of environmental equipment is reduced to some extent.
  • the user cannot timely grasp information such as the degree of deterioration over time of environmental equipment, and therefore cannot take measures in advance. That is, a request to maintain, maintain, or replace the device is not issued until the device can no longer be used normally, reducing the value of the device and wasting the device, which affects the user experience.
  • embodiments of the present invention provide a method, device, and system for inspecting environmental equipment. Accurate estimation results of the health status of the environmental equipment can be provided, and the user can grasp the health status of the environmental equipment in a timely manner.
  • a mobile inspection device is used to collect data of a site where an environmental device is located, and based on the data collected by the mobile inspection device, the environmental generating change information of the site where the equipment is located; acquiring operation data of the environmental equipment and initial operation time information of the environmental equipment; and generating change information of the site where the environmental equipment is located and the environment.
  • a method for inspecting environmental equipment is provided, which includes: identifying a health condition parameter of the environmental equipment based on operating data of the equipment and initial operation time information of the environmental equipment.
  • the mobile inspection device moves near the environmental device, and includes an environmental device as an inspection target, a mobile inspection device, and a server on a cloud side. and/or stopping at the environmental equipment and collecting data of the site where the environmental equipment is located and transmitting the data to the server, the server receiving the data transmitted from the mobile inspection equipment.
  • the server generates change information of the site where the environmental equipment is located based on the data, and the server receives operation data of the environmental equipment and initial operation time information of the environmental equipment from the environmental equipment or the cloud side. and, further, specifying health condition parameters of the environmental equipment based on change information of the site where the environmental equipment is located, operation data of the environmental equipment, and initial operation time information of the environmental equipment.
  • a drive module that supplies a driving force for moving the mobile inspection device, at least one of a control device of the mobile inspection device, an environmental device, and a server on a cloud side.
  • a detection module including at least one of an imaging module, an infrared imaging module, a vibration sensor, a directional audio sensor, a radar, and an airflow sensor; and a detection module that locates the mobile inspection equipment.
  • the Company provides mobile inspection equipment including a GPS module.
  • One of the beneficial effects of the embodiments of the present invention is that data on environmental equipment is collected using a mobile inspection device, and change information on the equipment site is generated based on the data, and change information on the equipment site is generated. Since the health status parameters of environmental equipment are identified based on the equipment operation data and the initial operation time, users can grasp the health status of environmental equipment in a timely manner. and replacement decisions can be made to fully utilize the value of environmental equipment and improve the user experience. In addition, when identifying the health status parameters of environmental equipment, we combine change information generated from data collected in the field with information such as equipment operating data and operating hours, so we can identify the health status parameters of the equipment. The accuracy of the estimation results is improved by comprehensively taking into account various factors that may affect the health of the device, thereby providing users with accurate device health information.
  • Feature information described and shown in one embodiment may be used in one or more other embodiments in the same or similar manner, combined with feature information in other embodiments, or feature information in other embodiments. Information can be substituted.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a method for inspecting environmental equipment according to Example 1 of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a scene of an environmental equipment inspection method according to Example 1 of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating how the mobile inspection device collects field data according to the first embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a method for implementing step 301 according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating another method for implementing step 301 according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a method of generating ventilation conditions according to Example 1 of the present application.
  • 1 is a schematic diagram illustrating a method for generating cleanliness according to Example 1 of the present application;
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a method of generating shielding information according to Example 1 of the present application.
  • 1 is a schematic diagram showing a method of generating a drainage state according to Example 1 of the present application;
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a method of generating displacement according to Example 1 of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a method of generating an attachment state according to Example 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a method of generating an ignition risk according to Embodiment 1 of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a method of generating a refrigerant leak risk according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a method for implementing step 103 according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing the use of a ninth model according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing a network structure of a ninth model according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the relationship between equipment replacement value and degree of aging deterioration according to Example 1 of the present application.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an inspection system for environmental equipment according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a mobile inspection device according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a method for inspecting environmental equipment according to a first embodiment of the present invention.
  • the method includes: step 101 of collecting data at the site where the environmental equipment is located using a mobile inspection device; generating 102 change information of the site where the environmental equipment is located based on the data collected by the mobile inspection equipment; step 103 of acquiring operation data of the environmental equipment and initial operation time information of the environmental equipment; The method includes step 104 of identifying health condition parameters of the environmental equipment based on change information of the site where the environmental equipment is located, operation data of the environmental equipment, and initial operation time information of the environmental equipment.
  • the environmental equipment includes various environmental equipment installed outdoors, for example, the environmental equipment includes at least one of an air conditioner outdoor unit, a fresh air system outdoor unit, and a solar energy equipment, and the present application
  • an air conditioner outdoor unit installed outdoors will be described as an example.
  • externally mounted environmental equipment may be mounted on the roof of a building, or may be mounted on an equipment bracket outside the building, such as an air conditioner bracket, or otherwise may be attached at a fixed position.
  • the method according to the embodiment of the present application is also applicable to environmental equipment installed indoors, such as an indoor air conditioner unit, an indoor equipment of a fresh air system, a humidifier, an air cleaner, etc.
  • the environmental device to be detected is also referred to as the target environmental device.
  • inspection refers to periodically inspecting the equipment and/or inspecting some configured items of the equipment. Alternatively, in some embodiments, inspection may be understood as routine inspection or detection.
  • step 101 mobile inspection equipment is used to collect data at the site where environmental equipment is located.
  • the mobile inspection device may be a variety of movable inspection devices, for example, the mobile inspection device is a drone or an airship, or the mobile inspection device is a freely movable Other equipment may also be used.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a scene of an environmental equipment inspection method according to Example 1 of the present application.
  • an air conditioner outdoor unit 10 as an environmental device is installed on the rooftop of building A
  • air conditioner outdoor units 11 and 12 are installed on the rooftops of nearby buildings B and C, respectively.
  • the drone 20 as a mobile inspection device collects field data for at least one of the air conditioner outdoor units 10, 11, and 12.
  • the drone 20 can be controlled by a control terminal 30, for example, remotely controlled by the control terminal 30, and/or a target position or a target path set by the control terminal 30. Move based on.
  • the cloud-side server 40 can perform wireless communication with the drone 20, and/or the cloud-side server 40 can communicate with at least one of the air conditioner outdoor units 10, 11, and 12. You can communicate wirelessly with one.
  • the mobile inspection device first moves near or stops at the target environmental device, which is the environmental device to be detected, and then collects field data.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating how the mobile inspection device collects field data according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 3, the method includes: moving 301 a mobile inspection device close to and/or stopping at the environmental device; the mobile inspection device collects 302 data of a site in which the environmental device is located.
  • the mobile inspection equipment can obtain information whether the environmental equipment is operating or not through the cloud-side server, and If the equipment cannot be connected to the network, the mobile inspection equipment can fly around the environmental equipment and detect the difference between the temperature of the exhaust port of the environmental equipment and the temperature of other parts. If the temperature of the exhaust port is greater or less than a certain threshold of the temperature of other parts, the environmental equipment is operating.
  • a mobile inspection device moves around the environmental device to collect data at different angles and orientations to ensure data integrity, e.g., to ensure image data integrity. .
  • the method includes: The method further includes wirelessly charging 303 the mobile inspection device with the environmental device.
  • the method further includes wirelessly charging 303 the mobile inspection device with the environmental device.
  • environmental equipment and mobile inspection equipment are each provided with a wireless charging device.
  • an air conditioner outdoor unit is provided with a two-dimensional code, and a mobile inspection device is charged by scanning the two-dimensional code.
  • the mobile inspection device locates and moves near the location of the environmental device to be detected based on the location information of the environmental device or the user address information of the user using the environmental device. .
  • the location information or user address information of the environmental device acquired by the mobile inspection device is relatively accurate, for example, if the environmental device has a GPS positioning function, the precise location information is uploaded to a server on the cloud side.
  • the mobile inspection device can obtain a precise location of the environmental equipment, move directly into the vicinity of the environmental equipment, and/or stop at the environmental equipment to collect data.
  • the drone 20 acquires the exact position of the air conditioner outdoor unit 10 from the cloud-side server 40, moves near the air conditioner outdoor unit 10 based on the accurate position, and further It can be stopped at the air conditioner outdoor unit 10.
  • the mobile inspection equipment will obtain the user's address information via the cloud-side server, and if the environmental equipment cannot be connected to the network, the mobile inspection equipment will retrieve the user's address information from the database.
  • the address information registered by the user is obtained through the In the above case, the mobile inspection device searches within a certain range based on the location information or user address information, and when it searches for the target environmental device, the mobile inspection device's positioning function provides accurate location information of the environmental device. can be uploaded to a cloud server for storage and updating.
  • the air conditioner outdoor unit 11 is not connected to the network, and the drone 20 cannot obtain the accurate position of the air conditioner outdoor unit 11 from the cloud-side server 40.
  • the drone 20 acquires the user address from the database, searches near the building A, and when it searches for the air conditioner outdoor unit 11, moves near the air conditioner outdoor unit 11, and further moves to the air conditioner outdoor unit 11. Can be stopped. Further, the drone 20 may further upload the precise position of the air conditioner outdoor unit 11 to the cloud-side server 40 for use in the next inspection.
  • BIM building information model
  • the mobile inspection equipment can smoothly reach the location of the target environmental equipment and work on it, improving the reliability and universality of the method.
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a method for implementing step 301 according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 4, the method includes: step 401 in which the mobile inspection device acquires the location information of the environmental device and/or the user's address information from the cloud side or a database; moving 402 the mobile inspection device near and/or stopping at the environmental device based on the location information and/or the address information.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing another method for implementing step 301 according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 5, the method includes: step 501 in which the mobile inspection device searches within a certain area based on the location information and/or the address information and identifies the location of the environmental device; moving 502 the mobile inspection device near and/or stopping at the environmental device based on the location of the environmental device identified by the search.
  • the method includes: The method further includes step 503 in which the mobile inspection device transmits the location of the environmental device identified by the search to a cloud side or a database to update the location of the environmental device.
  • the mobile inspection device facilitates future inspections of the environmental device by transmitting the precise location of the searched environmental device to the cloud side or database.
  • the data collected by the mobile inspection device includes image data of the environmental device and its surroundings, radar detection data of the environmental device and its surroundings, vibration data of the environmental device, and the environment. It includes at least one of audio data of the device, air volume data of the environmental device, and infrared image data of the environmental device and its surroundings.
  • the mobile inspection equipment has hardware equipment capable of collecting the above data, for example, the mobile inspection equipment has an imaging module, an infrared imaging module, a vibration sensor, a directional audio sensor, a radar, an air volume sensor. It has at least one of the following.
  • step 102 based on the data collected by the mobile inspection equipment, change information of the site where the environmental equipment is located is generated.
  • the change information includes ventilation conditions of the environmental equipment, cleanliness of the environmental equipment, shielding information of the environmental equipment, drainage status, and information on the environmental equipment. It includes at least one of the exhaust amount, the installation state of the environmental equipment, the risk of ignition of the environmental equipment, and the risk of refrigerant leakage.
  • the data collected by the mobile inspection equipment can be input into a model and output change information for the site where the environmental equipment is located.
  • different types of data collected by the mobile inspection device may be respectively input into corresponding different models and corresponding change information may be respectively output.
  • the mobile inspection equipment transmits the collected data to a cloud-side server, whereby the server can determine the location of the environmental equipment where the environmental equipment is located based on the collected data.
  • Generate change information That is, step 102 may be executed by a server on the cloud side.
  • the mobile inspection device stores the collected data in advance in the mobile inspection device, and when the communication condition improves, the collected data may be sent to a server on the cloud side. In this way, it can be applied to various network conditions to ensure smooth progress of the inspection process.
  • FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a method for generating ventilation conditions according to Example 1 of the present application.
  • the method includes: Detecting an obstacle outside the environmental device and the position of the obstacle based on image data of the environmental device and its surroundings collected by the mobile inspection device and radar detection data of the environmental device and its surroundings.
  • Step 601 of The method includes a step 602 of generating an obstacle coefficient indicating the ventilation condition of the environmental device based on the detection result of an obstacle outside the environmental device and the position of the obstacle.
  • the obstruction includes branches, leaves, debris, and other nearby environmental equipment external to the environmental equipment.
  • Obstacles external to environmental equipment have a great impact on the health status of the environmental equipment, so the obstacle coefficients generated based on the detection results for the obstacles further improve the accuracy of estimating the health status parameters of the environmental equipment. can be improved.
  • step 602 an obstacle external to the environmental device and a detection result of the location of the obstacle are input to the trained first model, and an obstacle coefficient can be output.
  • the first model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • FIG. 7 is a schematic diagram illustrating a method for generating cleanliness according to Example 1 of the present application.
  • the method includes: step 701 of detecting dust and rust on the exterior of the environmental equipment based on image data of the environmental equipment and its surroundings collected by the mobile inspection device;
  • the method includes step 702 of generating a dirt coefficient and a rust coefficient indicating the cleanliness of the environmental equipment based on the detection results of dust and rust on the outside of the environmental equipment.
  • step 701 dust and rust can be detected in the image data based on the image recognition method.
  • step 702 the detection results of dust and rust outside the environmental equipment can be input into the trained second model, and the dirt coefficient and rust coefficient can be output.
  • the second model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • Dust and iron rust on the surface of environmental equipment can corrode the equipment and easily affect the equipment's performance such as heat dissipation and waterproofing, so it has a big impact on the health of the environmental equipment. Therefore, the accuracy of estimating the health status parameters of environmental equipment can be further improved using the dirt coefficient and rust coefficient generated based on the detection results for dust and rust.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing a method of generating shielding information according to Example 1 of the present application.
  • the method includes: Based on image data of the environmental equipment and its surroundings collected by the mobile inspection device and/or data on the cloud side or database, related information and light irradiation information of the building where the environmental equipment is located and surrounding buildings. a step 801 of obtaining The method includes a step 802 of generating a shielding coefficient indicating shielding information of the environmental device based on related information of the building where the environmental device is located and surrounding buildings and light irradiation information.
  • the target environmental device to be detected is the air conditioner outdoor unit 10
  • information on building A and surrounding buildings B and C such as floor height, area, position, etc.
  • light irradiation information of building A for example, geographic information of the location of building A and the city in which it is located.
  • step 802 the related information of the building in which the environmental equipment is located and surrounding buildings and the light irradiation information are input to the trained third model, and a shielding coefficient can be output.
  • the third model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • FIG. 9 is a schematic diagram illustrating a method for generating a drainage state according to Example 1 of the present application.
  • the method includes: obtaining 901 image data of a condensate drain and/or a building drain of the environmental equipment based on image data of the environmental equipment and its surroundings collected by the mobile inspection device;
  • the method includes a step 902 of generating a drainage coefficient indicating a drainage state of the environmental equipment based on image data of a condensate water outlet and/or a building drainage outlet of the environmental equipment.
  • the condensate drain of an environmental device is, for example, a condensate drain of an outdoor unit of an air conditioner
  • the building drain is, for example, a drain on a rooftop on which the environmental device is installed.
  • step 902 image data of the environmental equipment condensate drain and/or building drain can be input to a trained fourth model and a drainage coefficient can be output.
  • the fourth model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • the accuracy of estimating environmental equipment health parameters can be further improved by taking into account drainage coefficients, as standing water can cause equipment corrosion and performance degradation over time. Can be done.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing a method for generating displacement according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 10, the method includes: The method includes step 1001 of generating an air volume coefficient indicating the exhaust volume of the environmental equipment based on the air volume data of the environmental equipment collected by the mobile inspection device.
  • the air volume data is, for example, air volume data of an intake port and an exhaust port of an environmental device.
  • air volume data is obtained from the acceleration of the drone near the intake and exhaust ports.
  • step 1001 the air volume data of the environmental equipment is input to the trained fifth model, and the air volume coefficient can be output.
  • the fifth model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • the air volume has a certain degree of influence on the performance and aging of equipment, so by taking the air volume coefficient into account, the accuracy of estimating the health status parameters of environmental equipment can be further improved.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing a method for generating an attachment state according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 11, the method includes: of the environmental equipment based on at least one of the operating information of the vibration-generating member in the environmental equipment, the vibration data of the environmental equipment collected by the mobile inspection device, and the audio data of the environmental equipment. The method includes step 1101 of generating an attachment stability coefficient indicating an attachment state.
  • the mobile inspection device collects operational information of the vibration-generating member in the environmental equipment, vibration data of the environmental equipment collected by the mobile inspection device, and information about the environmental equipment. Detect audio data.
  • the drone as a mobile inspection device stops at the environmental equipment, turns off the motor, detects vibration data of the environmental equipment with a vibration sensor, and detects audio data with a directional microphone.
  • the vibration-generating member within the environmental equipment may include a motor, a compressor, and the like.
  • the operation of the member includes the shift position, rotation speed, etc. of the member.
  • step 1101 at least one of the operating information of the vibration generating member in the environmental device, the vibration data of the environmental device collected by the mobile inspection device, and the audio data of the environmental device is trained. It can be input into the sixth model and output the mounting stability coefficient.
  • the sixth model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • the environmental equipment when it is possible to obtain operating information of vibration-generating members in environmental equipment, for example, when the environmental equipment can be connected to a network and upload related information to a server on the cloud side,
  • the operation information of the vibration generating member, the vibration data of the environmental device, and the audio data of the environmental device are input into the sixth model, and an attachment stability coefficient is obtained.
  • vibration data of the environmental device collected by a mobile inspection device and , and the audio data of the environmental equipment are input into the sixth model to obtain the attachment stability coefficient.
  • the installation stability of equipment affects the performance and aging of the equipment to some extent, so the accuracy of estimating the health status parameters of environmental equipment can be further improved by taking into account the installation stability coefficient. Can be done.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a method for generating ignition risk according to Example 1 of the present application.
  • the method includes: step 1201 of determining the temperature in the vicinity of the environmental device and the temperature on the surface of the environmental device based on infrared image data of the environmental device and its surroundings collected by the mobile inspection device;
  • the ignition risk of the environmental device is determined based on the temperature collected by the sensor of the environmental device and/or the temperature in the vicinity of the environmental device and the temperature of the surface of the environmental device identified based on infrared image data.
  • the collected or identified temperatures can be input into a trained seventh model and an ignition risk factor can be output.
  • the seventh model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • an ignition risk report may be generated based on the ignition risk factor and pushed to the user. In this way, the user can grasp potential fire risks in a timely manner and can take preventive measures in advance.
  • FIG. 13 is a schematic diagram illustrating a method for generating a refrigerant leak risk according to the first embodiment of the present invention.
  • the method includes: step 1301 of identifying the frosting state of the environmental equipment based on image data of the environmental equipment and its surroundings collected by the mobile inspection device;
  • the method includes step 1302 of generating a refrigerant leakage coefficient indicating the risk of refrigerant leakage of the environmental equipment based on the frosting state of the environmental equipment.
  • step 1302 the frosting state of the environmental equipment can be input to the trained eighth model, and the refrigerant leakage coefficient can be output.
  • the eighth model may be a neural network-based model and may be trained based on various training methods.
  • step 102 the ventilation conditions of the environmental equipment, the cleanliness of the environmental equipment, the shielding information of the environmental equipment, the drainage state, the exhaust volume of the environmental equipment, the installation state of the environmental equipment, A method for generating change information including at least one of the risk of ignition of the environmental equipment and the risk of refrigerant leakage has been specifically described.
  • the estimated It is possible to specify which or which of the above change information to generate based on a request for accuracy or the like.
  • the process of generating a plurality of change information may be performed one after the other or may be performed simultaneously, and the embodiments of the present application do not limit the order in which different change information is generated.
  • step 103 the operation data of the environmental device and the initial operation time information of the environmental device are acquired.
  • steps 102 and 103 may be performed sequentially or simultaneously, and embodiments of the present application do not limit the order in which steps 102 and 103 are performed.
  • FIG. 14 is a schematic diagram showing a method for implementing step 103 according to Example 1 of the present application.
  • the method includes: Step 1401 of acquiring operation data or real-time operation data within the most recent predetermined time of the environmental equipment; Obtain label information for the environmental equipment based on the equipment nameplate in the image taken by the mobile inspection equipment or based on data on the cloud side, and determine the initial operation time of the environmental equipment based on the label information for the environmental equipment. and obtaining information 1402.
  • steps 1401 and 1402 may be performed sequentially or simultaneously, and embodiments of the present application do not limit the order in which steps 1401 and 1402 are performed.
  • operational data of the environmental equipment for the most recent 30 minutes is acquired, or operational data is acquired in real time.
  • the operational data of the environmental equipment may include a variety of operational data.
  • the operating data of an air conditioner outdoor unit can include temperature, atmospheric pressure, operating current value, voltage value, and the like.
  • the operational data of environmental equipment is acquired by a server on the cloud side.
  • the initial operating time of the environmental equipment is obtained by identifying the ID of the environmental equipment based on the equipment nameplate on the server on the cloud side.
  • step 104 the health status parameters of the environmental equipment are identified based on the change information of the site where the environmental equipment is located, the operation data of the environmental equipment, and the initial operation time information of the environmental equipment.
  • health status parameters are obtained by a trained model, which can be trained using various training methods.
  • FIG. 15 is a schematic diagram showing the use of the ninth model according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 15, information on changes in the site where the environmental equipment is located, operation data of the environmental equipment, and initial operation time information of the environmental equipment are input into the ninth model, and health status parameters of the environmental equipment are Output.
  • the ninth model is a fully connected neural network-based model.
  • embodiments of the present application may use other network structure models.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing the network structure of the ninth model according to Example 1 of the present application.
  • operating data such as temperature, pressure, and current values of environmental equipment, as well as cleanliness, installation status, and first use time of environmental equipment are input into a fully connected neural network to calculate the health status parameters of environmental equipment. Output.
  • the health status parameters of the environmental equipment may be obtained without training the model, for example, using a table lookup method.
  • the health status parameters of the environmental equipment can be determined using a lookup table method based on information on changes in the site where the environmental equipment is located, operation data of the environmental equipment, and information on the initial operation time of the environmental equipment. Identify. That is, a collation table between these pieces of information and health condition parameters is created in advance, and when used, the table is directly searched to obtain the corresponding parameters.
  • the environmental equipment health status parameter may be one or more parameters.
  • the health status parameter of the environmental equipment includes at least one of the degree of deterioration over time and the depreciation rate of the environmental equipment.
  • the degree of aging or depreciation rate can be expressed as a percentage. For example, the degree of deterioration over time is 50%, or the depreciation rate is 50%.
  • the method may further include step 105 of providing a maintenance or replacement policy for the environmental equipment to the user based on the identified health status parameter of the environmental equipment and a reference value of the health status parameter.
  • Step 105 is a selectable step and is indicated by a dashed box in FIG.
  • the reference value of the health condition parameter is calculated and obtained based on the initial health condition parameter, usage time, aging deterioration coefficient, and cleanliness deterioration rate of the environmental equipment. For example, the degree of deterioration over time can be obtained by calculating according to Equation 1 below.
  • p is the degree of aging deterioration
  • p0 is the initial degree of aging deterioration
  • a is the aging deterioration coefficient
  • b is the cleanliness reduction rate
  • d is the rapid aging deterioration coefficient.
  • the environmental equipment replacement policy includes a visualized relationship between equipment replacement value and health status parameters.
  • FIG. 17 is a schematic diagram showing the relationship between the device replacement value and the degree of aging deterioration according to Example 1 of the present application. As shown in FIG. 17, after the degree of aged deterioration reaches 50%, the exchange value rapidly decreases, and after the degree of aged deterioration reaches 100%, the exchange value remains at an extremely low level.
  • the visualized relationship diagram allows users to intuitively understand the relationship between exchange value and degree of aging, allowing them to take reasonable exchange measures at an early stage, further improving the user experience. .
  • the exchange value can be calculated using the following equation 2.
  • p indicates the degree of deterioration over time
  • y 0 indicates the original value of the environmental equipment
  • b 0 indicates the value of processing it as a waste item.
  • the method further includes the step of generating and transmitting an inspection report to the user based on the identified health status parameters of the environmental equipment.
  • Step 106 is a selectable step and is indicated by a dashed box in FIG.
  • the user can comprehensively know specific information about the inspection, further improving the user experience.
  • alarm information is directly push-distributed to the user.
  • the method further includes step 107 of performing a cleaning operation on the environmental equipment using the mobile inspection device, and including the cleaning operation in the inspection report and transmitting the inspection report to the user.
  • Step 107 is a selectable step and is indicated by a dashed frame in FIG.
  • the mobile inspection device blows away foreign objects and dust from the outside of the environmental equipment.
  • the mobile inspection equipment can be fully utilized to realize inspection and cleaning functions at the same time, further improving the user experience.
  • the method further includes the step of selecting at least one environmental device as a charging station from among the environmental device as an inspection target and other environmental devices on the movement route of the mobile inspection device, and charging the mobile inspection device.
  • Step 108 is a selectable step and is indicated by a dashed box in FIG.
  • the environmental device charges the mobile inspection device via a battery.
  • a two-dimensional code is printed on the environmental equipment, and the mobile inspection equipment is charged by scanning the two-dimensional code.
  • a mobile inspection device is rapidly charged across two environmental devices.
  • a mobile inspection device has multiple NFCs, allowing multiple device registration.
  • the mobile inspection device can further perform operations such as charging payments via the control terminal.
  • data on environmental equipment is collected using a mobile inspection device, and change information on the equipment site is generated based on the data, and change information on the equipment site, equipment operation data, and initial Identifies the health status parameters of environmental equipment based on operating time, allowing users to timely understand the health status of environmental equipment, thereby making decisions such as maintenance, maintenance and replacement in advance. , fully utilize the value of environmental equipment, and improve the user experience.
  • identifying the health status parameters of environmental equipment we combine change information generated from data collected in the field with information such as equipment operating data and operating hours, so we can identify the health status parameters of the equipment. The accuracy of the estimation results is improved by comprehensively taking into account various factors that may affect the health of the device, thereby providing users with accurate device health information.
  • Embodiment 2 of the present invention provides an inspection system for environmental equipment, which corresponds to the inspection method for environmental equipment described in Embodiment 1, and its specific implementation is described in Embodiment 1. Reference may be made to the implementation of the method described in , and identical or related parts will not be repeated.
  • FIG. 18 is a schematic diagram showing an environmental equipment inspection system according to a second embodiment of the present invention. As shown in FIG. Including a device 1802 and a cloud-side server 1803, The mobile inspection device 1802 moves near the environmental device 1801 and/or stops at the environmental device 1801 to collect data of the site where the environmental device 1801 is located and sends the data to the server 1803.
  • the server 1803 receives data transmitted from the mobile inspection device 1802, and generates change information of the site where the environmental device 1801 is located based on the data, and the server 1803 1801 or the cloud side, obtains the operation data of the environmental device 1801 and the initial operation time information of the environmental device 1801, and further acquires the change information of the site where the environmental device 1801 is located and the operation data of the environmental device 1801. , and initial operating time information of the environmental device 1801.
  • the server 1803 further provides a maintenance or update policy for the environmental equipment to the user based on the identified health status parameters and reference values of the health status parameters of the environmental equipment.
  • the server 1803 further generates and sends an inspection report to the user based on the identified health status parameters of the environmental equipment.
  • the environmental device 1801 is connectable to a network, thereby allowing a communicative connection with the server 1803, and in some other embodiments, the environmental device 1801 is not connected to the network. Possible, and as a result, connection to the server 1803 is not possible.
  • the system includes: It further includes a control device 1804 that controls movement, operation, and charging of the mobile inspection device 1802.
  • control device 1804 can further process payments and the like.
  • control device 1804 selects at least one environmental device as a charging station from the environmental device 1801 to be inspected and other environmental devices on the movement route of the mobile inspection device 1802, and Charge mobile inspection equipment.
  • the environmental equipment includes an air conditioner outdoor unit.
  • the environmental equipment further includes a charging device provided in the outdoor unit of the air conditioner.
  • the air conditioner outdoor unit is provided with a two-dimensional code, and when the mobile inspection device scans the two-dimensional code, the mobile inspection device is activated by the charging device on the air conditioner outdoor unit. Charge.
  • the mobile inspection device is a drone or airship.
  • the implementation of the functions of each of the above devices can refer to the contents of the related steps in the first embodiment, and will not be repeatedly described here.
  • data on environmental equipment is collected using a mobile inspection device, and change information on the equipment site is generated based on the data, and change information on the equipment site, equipment operation data, and initial Identifies the health status parameters of environmental equipment based on operating time, allowing users to timely understand the health status of environmental equipment, thereby making decisions such as maintenance, maintenance and replacement in advance. , fully utilize the value of environmental equipment, and improve the user experience.
  • identifying the health status parameters of environmental equipment we combine change information generated from data collected in the field with information such as equipment operating data and operating hours, so we can identify the health status parameters of the equipment. The accuracy of the estimation results is improved by comprehensively taking into account various factors that may affect the health of the device, thereby providing users with accurate device health information.
  • Embodiment 3 of the present invention provides a mobile inspection device, and the specific content of the mobile inspection device can refer to the method described in Embodiment 1 and the description of the system described in Embodiment 2, Do not repeat parts of the same or related content.
  • FIG. 19 is a schematic diagram showing a mobile inspection device according to Example 3 of the present invention, and as shown in FIG. 19, the mobile inspection device 1900 includes: a drive module 1901 that provides driving force to move the mobile inspection equipment; a wireless communication module 1902 that wirelessly communicates with at least one of a control device of the mobile inspection device, an environmental device, and a cloud-side server; a detection module 1903 including at least one of an imaging module, an infrared imaging module, a vibration sensor, a directional audio sensor, a radar, and an airflow sensor; a GPS module 1904 for locating the mobile inspection device.
  • a drive module 1901 that provides driving force to move the mobile inspection equipment
  • a wireless communication module 1902 that wirelessly communicates with at least one of a control device of the mobile inspection device, an environmental device, and a cloud-side server
  • a detection module 1903 including at least one of an imaging module, an infrared imaging module, a vibration sensor, a directional audio sensor, a radar, and an airflow sensor
  • the wireless communication module includes at least one of a Bluetooth module, an NFC module, and a 2.4G module.
  • the mobile inspection device is a drone or airship.
  • data on environmental equipment is collected using a mobile inspection device, and change information on the equipment site is generated based on the data, and change information on the equipment site, equipment operation data, and initial Identifies the health status parameters of environmental equipment based on operating time, allowing users to timely understand the health status of environmental equipment, thereby making decisions such as maintenance, maintenance and replacement in advance. , fully utilize the value of environmental equipment, and improve the user experience.
  • identifying the health status parameters of environmental equipment we combine change information generated from data collected in the field with information such as equipment operating data and operating hours, so we can identify the health status parameters of the equipment. The accuracy of the estimation results is improved by comprehensively taking into account various factors that may affect the health of the device, thereby providing users with accurate device health information.
  • the above-described apparatus and method according to the embodiments of the present invention may be realized by hardware, or may be realized by combining hardware with software.
  • the present invention relates to a computer readable program that, when executed by a logic component, can cause the logic component to implement the device or component described above, or cause the logic component to implement the various methods or things described above. .
  • Embodiments of the present invention further relate to storage media for storing the above programs, such as hard disks, magnetic disks, optical disks, DVDs, flash memories, and the like.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本発明は、環境機器の点検方法、装置およびシステムを提供する。モバイル点検機器を用いて環境機器のデータを収集するとともに、該データに基づいて機器現場の変化情報を生成し、機器現場の変化情報と、機器運転データと、初回運転時間とに基づいて、環境機器の健康状態パラメータを特定するため、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができ、これにより、事前にメンテナンス、保守および交換などの意思決定を行うことができ、環境機器の価値を十分に利用し、ユーザの使用体験を向上させ、また、環境機器の健康状態パラメータを特定する際に、現場で収集されたデータから生成された変化情報と、機器の運転データおよび運転時間などの情報とを組み合わせるため、機器の健康状態に影響を与える様々な要因を網羅的に考慮に入れ、推定結果の正確性を向上させ、これにより、正確な機器の健康情報をユーザに提供することができる。

Description

環境機器の点検方法、装置およびシステム
　本発明は、機器点検の分野に関し、特に環境機器の点検方法、装置およびシステムに関する。
　社会経済の急速な発展と都市化、工業化の急速な推進に伴い、例えばエアコンなどの環境機器は、広く応用されている。
　耐用年数の増加に伴い、環境機器は、徐々に経年劣化していく。現在、一般的に、環境機器が故障するか、または、使用状況が不良となる場合に限って、ユーザは、検査要求を出し、保守員がお宅まで訪問して機器を検査する。
　さらに、保守員は、定期的にお宅まで訪問して点検サービスを行う可能性があり、点検時に、保守員は、環境機器の運転データを収集し、環境機器の運転状況を検査し、かつ環境機器の運転データに基づいて経年劣化度合いを推定するなどのことを行うことで、環境機器の初期故障が発生する確率をある程度低下させる。
　以上の技術的背景に対する説明は、本発明の技術的解決手段を明確で、完全に説明しやすく、かつ、当業者の理解を容易にするために説明されるものに過ぎないことに注意すべきである。これらの解決手段が本発明の背景技術の部分に説明されただけで上記技術的解決手段は当業者にとって公知であると考えられない。
　しかしながら、上記従来の方法では、環境機器が故障するか、または、使用状況が不良となることでユーザにより報告する際に、環境機器に不可逆的な損傷が発生している可能性があるが、従来の点検方法について、保守員は、運転データから環境機器の運転状態および経年劣化度合い等を判断するものが一般的であり、該方法は、保守員の経験に依存し、且つ、環境機器の経年劣化度合いを推定する際に運転データのみを考慮に入れるため、推定結果が正確ではない。
　実際に、環境機器、特に室外に取り付けられた環境機器について、位置する現場の環境要因も機器の経年劣化に大きな影響を与え、例えば、雨水の洗い流し、屋根排水口の状態、排水口が塞がれているか否か、周辺機器のレイアウトによる環境機器の通気への影響、錆、汚れ又は環境機器を遮るソーラーパネルや他のメーカー機器の取付位置などの要因も環境機器の経年劣化に大きな影響を与える。しかし、従来の方法は、これらの機器が位置する現場の動的な要因を考慮に入れていない。
　さらに、上記従来の方法では、ユーザは、環境機器の経年劣化度合いなどの情報をタイムリーに把握することができないため、事前に措置を取ることができない。すなわち、機器が正常に使用できなくなるまで、機器を保全、メンテナンス又は交換する要求を出さなく、機器の価値を低下させて、無駄遣いになってしまい、ユーザ体験に影響を与える。
　上記課題のうちの少なくとも１つを解決するために、本発明の実施例は、環境機器の点検方法、装置およびシステムを提供する。正確な環境機器の健康状態の推定結果を提供することができ、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができる。
本発明の実施例の第１の態様によれば、モバイル点検機器を用いて環境機器が位置する現場のデータを収集することと、前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成することと、前記環境機器の運転データと前記環境機器の初回運転時間情報とを取得することと、前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、前記環境機器の健康状態パラメータを特定することと、を含む環境機器の点検方法を提供する。
　本発明の実施例の第２の態様によれば、点検対象としての環境機器と、モバイル点検機器と、クラウド側のサーバとを含み、前記モバイル点検機器は、前記環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止し、前記環境機器が位置する現場のデータを収集するとともに、前記データを前記サーバに送信し、前記サーバは、前記モバイル点検機器から送信された前記データを受信するとともに、前記データに基づいて前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成し、かつ、前記サーバは、前記環境機器またはクラウド側から前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報と、を取得し、さらに、前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、前記環境機器の健康状態パラメータを特定する、環境機器の点検システムを提供する。
　本発明の実施例の第３の態様によれば、前記モバイル点検機器を移動させる駆動力を供給する駆動モジュールと、前記モバイル点検機器の制御機器、環境機器およびクラウド側のサーバのうちの少なくとも１つと無線通信を行う無線通信モジュールと、撮像モジュール、赤外線撮像モジュール、振動センサ、指向型音声センサ、レーダー、風量センサのうちの少なくとも１つを含む検出モジュールと、前記モバイル点検機器の位置を特定するＧＰＳモジュールと、を含むモバイル点検機器を提供する。
　本発明の実施例の有益な効果の一つとして、モバイル点検機器を用いて環境機器のデータを収集するとともに、該データに基づいて機器現場の変化情報を生成し、機器現場の変化情報と、機器運転データと、初回運転時間とに基づいて、環境機器の健康状態パラメータを特定するため、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができ、これにより、事前にメンテナンス、保守および交換などの意思決定を行うことができ、環境機器の価値を十分に利用し、ユーザの使用体験を向上させる。
　また、環境機器の健康状態パラメータを特定する際に、現場で収集されたデータから生成された変化情報と、機器の運転データおよび運転時間などの情報とを組み合わせるため、機器の健康状態に影響を与える様々な要因を網羅的に考慮に入れ、推定結果の正確性を向上させ、これにより、正確な機器の健康情報をユーザに提供することができる。
　一つの実施形態に記載および示される特徴情報について、同一又は類似の態様で、一つ又は複数の他の実施形態で使用され、他の実施形態における特徴情報と組み合わせ、又は他の実施形態における特徴情報を代替することができる。
　「含む／含める」という用語は、本文で使用される場合、特徴情報、部材全体、ステップ或いは部材の存在を指すが、一つ又は複数の他の特徴情報、部材全体、ステップ或いは部材の存在／付加を除外しないことを強調しなければならない。
　以下の図面を参照して本発明の多くの態様をよりよく理解することができる。図面中の部材は、比例して描かれるものではなく、本発明の原理を示すためだけである。本発明のいくつかの部分を示したり説明したりしやすくするために、図面において対応する部分が拡大されたり、縮小されたりする可能性がある。本発明の一つの図面又は一つの実施形態に記載されている要素及び特徴情報は、一つ以上の他の図面又は実施形態に示されている要因及び特徴情報と組み合わせることができる。また、図面において、類似する符号は、いくつかの図面における対応する部材を示　し、かつ、一つ以上の実施形態で使用される対応する部材を指示するために用いられることができる。各図面は以下の通りである。
本発明の実施例１に係る環境機器の点検方法を示す概略図である。 本発明の実施例１に係る環境機器の点検方法のシーンを示す概略図である。 本発明の実施例１に係るモバイル点検機器が現場データを収集する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係るステップ３０１を実現する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係るステップ３０１を実現する別の方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係る通気条件を生成する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係る清浄度を生成する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係る遮蔽情報を生成する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係る排水状態を生成する方法を示す概略図である。 本発明の実施例１に係る排気量を生成する方法を示す概略図である。 本発明の実施例１に係る取付状態を生成する方法を示す概略図である。 本願の実施形態１に係る発火リスクを生成する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係る冷媒漏洩リスクを生成する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係るステップ１０３を実現する方法を示す概略図である。 本願の実施例１に係る第９のモデルを用いることを示す概略図である。 本願の実施例１に係る第９のモデルのネットワーク構造を示す概略図である。 本願の実施例１に係る機器交換価値と経年劣化度合いとの間の関係を示す概略図である。 本発明の実施例２に係る環境機器の点検システムを示す概略図である。 本発明の実施例３に係るモバイル点検機器を示す概略図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について説明する。
＜実施例１＞
　本発明の実施例１は、環境機器の点検方法を提供する。図１は、本発明の実施例１に係る環境機器の点検方法を示す概略図である。図１に示すように、該方法は、
　モバイル点検機器を用いて環境機器が位置する現場のデータを収集するステップ１０１と、
　該モバイル点検機器により収集された該データに基づいて、該環境機器が位置する現場の変化情報を生成するステップ１０２と、
　該環境機器の運転データと、該環境機器の初回運転時間情報とを取得するステップ１０３と、
　該環境機器が位置する現場の変化情報と、該環境機器の運転データと、該環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、該環境機器の健康状態パラメータを特定するステップ１０４と、を含む。
　このように、モバイル点検機器を用いて環境機器のデータを収集するとともに、該データに基づいて機器現場の変化情報を生成し、機器現場の変化情報と、機器運転データと、初回運転時間とに基づいて、環境機器の健康状態パラメータを特定するため、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができ、これにより、事前にメンテナンス、保守および交換などの意思決定を行うことができ、環境機器の価値を十分に利用し、ユーザの使用体験を向上させる。
　また、環境機器の健康状態パラメータを特定する際に、現場で収集されたデータから生成された変化情報と、機器の運転データおよび運転時間などの情報とを組み合わせるため、機器の健康状態に影響を与える様々な要因を網羅的に考慮に入れ、推定結果の正確性を向上させ、これにより、正確な機器の健康情報をユーザに提供することができる。
　いくつかの実施例において、環境機器は、室外に取り付けられた様々な環境機器を含み、例えば、環境機器は、エアコン室外機、新気システム室外機、太陽エネルギー機器の少なくとも１種を含み、本願の実施例において、室外に取り付けられたエアコン室外機を例として説明する。
　いくつかの実施例において、室外に取り付けられた環境機器は、建物の屋上に取り付けられてもよいし、または、建物の外部の機器ブラケット、例えばエアコンブラケットに取り付けられてもよいし、または、他の一定位置に取り付けられてもよい。
　しかし、本願の実施例に係る方法は、室内に取り付けられた環境機器、例えばエアコン室内機、新気システムの室内機器、加湿器、空気洗浄機などにも適用される。
　いくつかの実施例において、検出すべき環境機器は、対象環境機器とも呼ばれる。
　いくつかの実施例において、点検とは、機器を定期的に検査すること、および／または、機器のいくつかの設定された項目を検査することを指す。あるいは、いくつかの実施例において、点検は、通常の検査や検出として理解されてもよい。
　ステップ１０１において、モバイル点検機器を用いて環境機器が位置する現場のデータを収集する。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器は、移動可能な様々な点検機器であってもよく、例えば、モバイル点検機器は、ドローンまたは飛行船であり、または、モバイル点検機器は、自由に移動可能な他の設備機器であってもよい。
　図２は、本願の実施例１に係る環境機器の点検方法のシーンを示す概略図である。図２に示すように、例えば、環境機器としてのエアコン室外機１０は、建物Ａの屋上に設けられ、さらに、近傍の建物Ｂと建物Ｃの屋上には、エアコン室外機１１、１２がそれぞれ設けられており、モバイル点検機器としてのドローン２０は、エアコン室外機１０、１１、１２のうちの少なくとも１つに対して現場データを収集する。
　さらに、図２に示すように、ドローン２０は、制御端末３０により制御されることができ、例えば、制御端末３０により遠隔制御され、および／または、制御端末３０により設定された目標位置または目標経路に基づいて移動する。
　さらに、図２に示すように、クラウド側のサーバ４０は、ドローン２０と無線通信を行うことができ、および／または、クラウド側のサーバ４０は、エアコン室外機１０、１１、１２のうちの少なくとも１つと無線通信を行うことができる。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器は、まず、検出すべき環境機器である対象環境機器の近くに移動し、または該環境機器に停止した後で、現場データを収集する。
　図３は、本願の実施例１に係るモバイル点検機器が現場データを収集する方法を示す概略図である。図３に示すように、該方法は、
　モバイル点検機器が環境機器の近くに移動し、および／または該環境機器に停止するステップ３０１と、
　該モバイル点検機器が、該環境機器が位置する現場のデータを収集するステップ３０２と、を含む。
　いくつかの実施例において、環境機器がネットワークに接続可能である場合、モバイル点検機器は、クラウド側のサーバを介して該環境機器が運転しているか否かの情報を取得することができ、環境機器がネットワークに接続不可能である場合、モバイル点検機器は、環境機器の周りを飛行し、環境機器の排気口の温度と他の部分の温度との差異状況を検出することができる。排気口の温度が他の部分の温度の一定の閾値より大きいまたは小さい場合、環境機器は、運転している。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器は、該環境機器の周りを移動して、異なる角度および方位のデータを収集し、データの完全性を確保し、例えば、画像データの完全性を確保する。
　いくつかの実施例において、図３に示すように、該方法は、
　該環境機器により該モバイル点検機器を無線充電するステップ３０３をさらに含む。例えば、環境機器とモバイル点検機器のそれぞれに無線充電装置が設けられている。
　例えば、エアコン室外機には、二次元コードが設けられており、モバイル点検機器は、二次元コードをスキャンすることにより充電される。
　このように、環境機器によりモバイル点検機器を無線充電することによって、モバイル点検機器の連続的な作業を確保しながら、作業効率を向上させる。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器は、環境機器の位置情報または環境機器を用いるユーザのユーザアドレス情報に基づいて、検出すべき環境機器の位置を特定するとともに、該位置の近くに移動する。
　モバイル点検機器が取得した環境機器の位置情報またはユーザアドレス情報が比較的正確である場合、例えば、環境機器がＧＰＳ測位機能を有する場合、その精確な位置情報は、クラウド側のサーバにアップロードされる。この場合、モバイル点検機器は、環境機器の精確な位置を取得して環境機器の近くに直接移動し、および／または該環境機器に停止してデータを収集することができる。
　例えば、図２に示すように、ドローン２０は、クラウド側のサーバ４０からエアコン室外機１０の正確な位置を取得するとともに、該精確な位置に基づいてエアコン室外機１０の近くに移動し、さらにエアコン室外機１０に停止することができる。
　モバイル点検機器が取得した環境機器の位置情報またはユーザアドレス情報があまり正確でない場合、例えば、環境機器がＧＰＳ測位機能を有しない場合、その精確な位置情報を取得することができない。環境機器がネットワークに接続可能である場合、モバイル点検機器は、クラウド側のサーバを介してユーザのアドレス情報を取得し、環境機器がネットワークに接続不可能である場合、モバイル点検機器は、データベースを介してユーザが登録したアドレス情報を取得する。上記の場合、モバイル点検機器は、該位置情報またはユーザアドレス情報に基づいて一定の範囲内で探索し、対象環境機器を探索した場合、モバイル点検機器の測位機能により、環境機器の精確な位置情報をクラウド側のサーバにアップロードして記憶・更新することができる。
　例えば、図２に示すように、エアコン室外機１１は、ネットワークに接続されておらず、ドローン２０は、クラウド側のサーバ４０からエアコン室外機１１の正確な位置を取得することができない。この場合、ドローン２０は、データベースからユーザアドレスを取得するとともに、建物Ａの近くで探索し、エアコン室外機１１を探索した場合、エアコン室外機１１の近くに移動し、さらに、エアコン室外機１１に停止することができる。また、ドローン２０は、次回の点検に使用するために、さらに、エアコン室外機１１の精確な位置をクラウド側のサーバ４０にアップロードしてもよい。
　さらに、環境機器の位置情報またはアドレス情報を取得することができない場合、環境機器の所在位置の建築情報モデル（ＢＩＭ）を取得し、ＢＩＭモデルから環境機器の位置を見つけてから、該位置に移動して確認することができる。
　このように、環境機器の異なる状況に対して、モバイル点検機器は、いずれも対象環境機器の所在位置にスムーズに到達して作業することができ、該方法の信頼性と普遍性を向上させる。
　図４は、本願の実施例１に係るステップ３０１を実現する方法を示す概略図である。図４に示すように、該方法は、
　モバイル点検機器がクラウド側またはデータベースから該環境機器の位置情報および／またはユーザのアドレス情報を取得するステップ４０１と、
　該モバイル点検機器が該位置情報および／または該アドレス情報に基づいて、環境機器の近くに移動し、および／または該環境機器に停止するステップ４０２と、を含む。
　図５は、本願の実施例１に係るステップ３０１を実現する別の方法を示す概略図である。図５に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器が該位置情報および／または該アドレス情報に基づいて、一定の領域内で探索し、環境機器の位置を特定するステップ５０１と、
　該モバイル点検機器が探索により特定された環境機器の位置に基づいて、環境機器の近くに移動し、および／または該環境機器に停止するステップ５０２と、を含む。
　いくつかの実施例において、図５に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器が探索により特定された環境機器の位置をクラウド側またはデータベースに送信して、該環境機器の位置を更新するステップ５０３をさらに含む。
　このように、モバイル点検機器は、探索した環境機器の精確な位置をクラウド側またはデータベースに送信することによって、今後、該環境機器に対する点検を容易にする。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器により収集されたデータは、該環境機器およびその周囲の画像データと、該環境機器およびその周囲に対するレーダー検出データと、該環境機器の振動データと、該環境機器の音声データと、該環境機器の風量データと、該環境機器およびその周囲の赤外線画像データとのうちの少なくとも１つを含む。
　それに応じて、モバイル点検機器は、上記データを収集することができるハードウェア機器を有し、例えば、モバイル点検機器は、撮像モジュール、赤外線撮像モジュール、振動センサ、指向型音声センサ、レーダー、風量センサのうちの少なくとも１つを有する。
　ステップ１０２において、該モバイル点検機器により収集された該データに基づいて、該環境機器が位置する現場の変化情報を生成する。したがって、それに応じて、いくつかの実施例において、該変化情報は、該環境機器の通気条件と、該環境機器の清浄度と、該環境機器の遮蔽情報と、排水状態と、該環境機器の排気量と、該環境機器の取付状態と、該環境機器の発火リスクと、冷媒漏洩リスクとのうちの少なくとも１つを含む。
　いくつかの実施例において、該モバイル点検機器により収集された該データをモデルに入力し、該環境機器が位置する現場の変化情報を出力することができる。
　いくつかの実施例において、異なる種類のデータについて、該モバイル点検機器により収集された異なる種類のデータを対応する異なるモデルにそれぞれ入力し、対応する変化情報をそれぞれ出力することができる。
　このように、トレーニングされたモデルにより変化情報を直接取得することによって、効率的に処理するとともに、正確な結果を得ることができる。
　いくつかの実施例において、該モバイル点検機器は、収集された該データをクラウド側のサーバに送信し、これにより、該サーバは、収集された該データに基づいて該環境機器が位置する現場の変化情報を生成する。つまり、ステップ１０２は、クラウド側のサーバにより実行されてもよい。
　さらに、モバイル点検機器とクラウド側のサーバとの通信状況が良くない場合、該モバイル点検機器は、収集したデータをモバイル点検機器に予め記憶しておき、通信状況が良くなった場合、収集したデータをクラウド側のサーバに送信してもよい。このように、様々なネットワーク状態に適用されて、点検過程のスムーズな進行を確保することができる。
　以下、収集された様々なデータおよび生成された様々な変化情報についてそれぞれ具体的に説明する。
　まず、変化情報における環境機器の通気条件の生成について説明する。
　図６は、本願の実施例１に係る通気条件を生成する方法を示す概略図である。図６に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器およびその周囲の画像データと、該環境機器およびその周囲に対するレーダー検出データとに基づいて、該環境機器の外部の障害物および該障害物の位置を検出するステップ６０１と、
　該環境機器の外部の障害物および該障害物の位置の検出結果に基づいて、該環境機器の通気条件を示す障害物係数を生成するステップ６０２と、を含む。
　いくつかの実施例において、該障害物は、該環境機器の外部の枝、葉、雑物および近くの他の環境機器を含む。
　環境機器の外部の障害物は、環境機器の健康状態に大きな影響を与えるため、障害物に対する検出結果に基づいて生成された障害物係数により、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　ステップ６０２において、該環境機器の外部の障害物および該障害物の位置の検出結果をトレーニングされた第１のモデルに入力し、障害物係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第１のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　次に、変化情報における環境機器の清浄度の生成について説明する。
　図７は、本願の実施例１に係る清浄度を生成する方法を示す概略図である。図７に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器およびその周囲の画像データに基づいて、該環境機器の外部の塵埃および錆を検出するステップ７０１と、
　該環境機器の外部の塵埃および錆の検出結果に基づいて、該環境機器の清浄度を示す汚れ係数および錆係数を生成するステップ７０２と、を含む。
　ステップ７０１において、画像認識方法に基づいて画像データにおける塵埃および錆を検出することができる。
　ステップ７０２において、該環境機器の外部の塵埃および錆の検出結果をトレーニングされた第２のモデルに入力し、汚れ係数および錆係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第２のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　環境機器の表面の塵埃および鉄錆は、環境機器を腐食して機器の放熱、防水などの性能に影響を与えやすいので、環境機器の健康状態に大きな影響を与える。そのため、塵埃および錆に対する検出結果に基づいて生成された汚れ係数および錆係数により、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　次に、変化情報における環境機器の遮蔽情報の生成について説明する。
　図８は、本願の実施例１に係る遮蔽情報を生成する方法を示す概略図である。図８に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器およびその周囲の画像データ、および／または、クラウド側データまたはデータベースのデータに基づいて、該環境機器が位置する建物および周囲建物の関連情報と光照射情報とを取得するステップ８０１と、
　該環境機器が位置する建物および周囲建物の関連情報と光照射情報とに基づいて、該環境機器の遮蔽情報を示す遮蔽係数を生成するステップ８０２と、を含む。
　例えば、図２に示すように、検出すべき対象環境機器がエアコン室外機１０である場合、建物Ａおよび周囲の建物ＢおよびＣの情報、例えば、階高、面積、位置などを取得し、さらに、建物Ａの光照射情報、例えば、建物Ａの位置および所在都市の地理情報を取得することもできる。
　ステップ８０２において、該環境機器が位置する建物および周囲建物の関連情報と光照射情報とをトレーニングされた第３のモデルに入力し、遮蔽係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第３のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　このように、光照射は、機器の経年劣化を加速しやすいため、遮蔽係数を考慮に入れることにより、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　次に、変化情報における該環境機器の排水状態の生成について説明する。
　図９は、本願の実施例１に係る排水状態を生成する方法を示す概略図である。図９に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器およびその周囲の画像データに基づいて、該環境機器の凝縮水排水口および／または建物排水口の画像データを取得するステップ９０１と、
　該環境機器の凝縮水排水口および／または建物排水口の画像データに基づいて、該環境機器の排水状態を示す排水係数を生成するステップ９０２と、を含む。
　いくつかの実施例において、環境機器の凝縮水排水口は、例えば、エアコン室外機の凝縮水排水口であり、建物排水口は、例えば、環境機器が取り付けられた屋上の排水口である。
　ステップ９０２において、該環境機器の凝縮水排水口および／または建物排水口の画像データをトレーニングされた第４のモデルに入力し、排水係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第４のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　このように、溜まった水は、機器の腐食および性能の経年劣化を引き起こす可能性があるため、排水係数を考慮に入れることによって、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　次に、変化情報における該環境機器の排気量の生成について説明する。
　図１０は、本願の実施例１に係る排気量を生成する方法を示す概略図である。図１０に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器の風量データに基づいて、該環境機器の排気量を示す風量係数を生成するステップ１００１を含む。
　いくつかの実施例において、該風量データは、例えば、環境機器の吸気口および排気口の風量データである。
　例えば、吸気口および排気口に近いドローンの加速度から風量データを取得する。
　ステップ１００１において、該環境機器の風量データをトレーニングされた第５のモデルに入力し、風量係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第５のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　このように、風量は、機器の性能および経年劣化にある程度影響を与えるため、風量係数を考慮に入れることによって、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　次に、変化情報における該環境機器の取付状態の生成について説明する。
　図１１は、本願の実施例１に係る取付状態を生成する方法を示す概略図である。図１１に示すように、該方法は、
　該環境機器内の振動発生部材の運転情報と、該モバイル点検機器により収集された該環境機器の振動データと、該環境機器の音声データとのうちの少なくとも１つに基づいて、該環境機器の取付状態を示す取付安定係数を生成するステップ１１０１を含む。
　いくつかの実施例において、環境機器が運転する場合、モバイル点検機器により環境機器内の振動発生部材の運転情報と、該モバイル点検機器により収集された該環境機器の振動データと、該環境機器の音声データとを検出する。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器としてのドローンは、環境機器に停止し、モータをオフにし、振動センサにより環境機器の振動データを検出するとともに、指向性マイクにより音声データを検出する。
　いくつかの実施例において、環境機器内の振動発生部材は、モータ、圧縮機などを含むことができる。例えば、該部材の運転には、該部材のシフト位置、回転数等が含まれる。
　ステップ１１０１において、該環境機器内の振動発生部材の運転情報と、該モバイル点検機器により収集された該環境機器の振動データと、該環境機器の音声データとのうちの少なくとも１つをトレーニングされた第６のモデルに入力し、取付安定係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第６のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　いくつかの実施例において、環境機器内の振動発生部材の運転情報を取得できる場合、例えば、環境機器がネットワークに接続可能であり、クラウド側のサーバに関連情報をアップロードする場合、環境機器内の振動発生部材の運転情報と、該環境機器の振動データと、該環境機器の音声データとを第６のモデルに入力し、取付安定係数を取得する。
　いくつかの実施例において、環境機器内の振動発生部材の運転情報を取得できない場合、例えば、環境機器がネットワークに接続不可能である場合、モバイル点検機器により収集された該環境機器の振動データと、該環境機器の音声データとを第６のモデルに入力して、取付安定係数を取得する。
　このように、機器の取付安定性は、機器の性能および経年劣化にある程度影響を与えるため、取付安定係数を考慮に入れることによって、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　次に、変化情報における発火リスクの生成について説明する。
　図１２は、本願の実施例１に係る発火リスクを生成する方法を示す概略図である。図１２に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器およびその周囲の赤外線画像データに基づいて、該環境機器の近傍の温度と該環境機器の表面の温度とを特定するステップ１２０１と、
　該環境機器のセンサにより収集された温度、および／または、赤外線画像データに基づいて特定された該環境機器の近傍の温度と該環境機器の表面の温度とに基づいて、該環境機器の発火リスクを示す発火リスク係数を生成するステップ１２０２と、を含む。
　ステップ１２０２において、収集された温度または特定された温度をトレーニングされた第７のモデルに入力し、発火リスク係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第７のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　このように、温度は、機器の性能および経年劣化にある程度影響を与えるため、発火リスク係数を考慮に入れることによって、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　さらに、いくつかの実施例において、発火リスク係数に基づいて発火リスク報告を生成してユーザにプッシュ配信してもよい。このように、ユーザは、潜在的な火災リスクをタイムリーに把握することができ、事前に予防対策を行うことができる。
　次に、変化情報における冷媒漏洩リスクの生成について説明する。
　図１３は、本発明の実施例１に係る冷媒漏洩リスクを生成する方法を示す概略図である。図１３に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器により収集された該環境機器およびその周囲の画像データに基づいて、該環境機器の着霜状態を特定するステップ１３０１と、
　該環境機器の着霜状態に基づいて、該環境機器の冷媒漏洩リスクを示す冷媒漏洩係数を生成するステップ１３０２と、を含む。
　ステップ１３０２において、環境機器の着霜状態をトレーニングされた第８のモデルに入力し、冷媒漏洩係数を出力することができる。
　いくつかの実施例において、該第８のモデルは、ニューラルネットワークに基づくモデルであってもよく、様々なトレーニング方法に基づいてトレーニングして得られる。
　このように、冷媒漏洩は、機器の性能および経年劣化にある程度影響を与えるため、冷媒漏洩係数を考慮に入れることによって、環境機器の健康状態パラメータを推定する正確性をさらに向上させることができる。
　以上、ステップ１０２において、該環境機器の通気条件と、該環境機器の清浄度と、該環境機器の遮蔽情報と、排水状態と、該環境機器の排気量と、該環境機器の取付状態と、該環境機器の発火リスクと、冷媒漏洩リスクとのうちの少なくとも１つを含む変化情報を生成する方法について具体的に説明した。
　いくつかの実施例において、実際の状況に応じて、例えば、モバイル点検機器により収集可能なデータに基づいて、または、変化情報による機器の健康状態の推定への影響程度に基づいて、または、推定精度に対する要求などに基づいて、上記変化情報のうちのどのまたはどれらの変化情報を生成するかを特定することができる。
　いくつかの実施例において、複数の変化情報を生成する過程は、前後に行われてもよく、同時に行われてもよく、本願の実施例は、異なる変化情報を生成する順序を限定しない。
　ステップ１０３において、該環境機器の運転データと該環境機器の初回運転時間情報とを取得する。
　いくつかの実施例において、ステップ１０２とステップ１０３は、順に実行されてもよく、同時に実行されてもよく、本願の実施例は、ステップ１０２とステップ１０３の実行順序を限定しない。
　図１４は、本願の実施例１に係るステップ１０３を実現する方法を示す概略図である。図１４に示すように、該方法は、
　該環境機器の直近の所定時間内の運転データまたはリアルタイムな運転データを取得するステップ１４０１と、
　該モバイル点検機器が撮影した画像における機器銘板に基づいて、またはクラウド側データに基づいて、該環境機器の標識情報を取得するとともに、該環境機器の標識情報に基づいて該環境機器の初回運転時間情報を取得するステップ１４０２と、を含む。
　いくつかの実施例において、ステップ１４０１とステップ１４０２は、順に実行されてもよく、同時に実行されてもよく、本願の実施例は、ステップ１４０１とステップ１４０２の実行順序を限定しない。
　いくつかの実施例において、例えば、該環境機器の直近３０分間の運転データを取得し、または、運転データをリアルタイムに取得する。
　いくつかの実施例において、環境機器の運転データは、様々な運転データを含むことができる。例えば、エアコン室外機について、その運転データは、温度、気圧、運転電流値、電圧値などを含むことができる。
　例えば、クラウド側のサーバにより環境機器の運転データを取得する。
　いくつかの実施例において、クラウド側のサーバにおいて機器銘板に基づいて環境機器のＩＤを特定することによって、該環境機器の初回運転時間を取得する。
　ステップ１０４において、該環境機器が位置する現場の変化情報と、該環境機器の運転データと、該環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、該環境機器の健康状態パラメータを特定する。
　いくつかの実施例において、トレーニングされたモデルにより健康状態パラメータを取得し、該モデルは、様々なトレーニング方法でトレーニングされることができる。
　例えば、該環境機器が位置する現場の変化情報と、該環境機器の運転データと、該環境機器の初回運転時間情報とを第９のモデルに入力して算出し、該環境機器の健康状態パラメータを出力する。
　このように、正確な推定結果を取得することができる。
　図１５は、本願の実施例１に係る第９のモデルを用いることを示す概略図である。図１５に示すように、環境機器が位置する現場の変化情報と、該環境機器の運転データと、該環境機器の初回運転時間情報とを第９のモデルに入力し、環境機器の健康状態パラメータを出力する。
　いくつかの実施例において、該第９のモデルは、全結合型ニューラルネットワークに基づくモデルである。しかし、本願の実施例は、他のネットワーク構造のモデルを用いてもよい。
　図１６は、本願の実施例１に係る第９のモデルのネットワーク構造を示す概略図である。図１６に示すように、環境機器の温度、圧力、電流値などの運転データおよび環境機器の清浄度、取付状態、初回使用時間を全結合型ニューラルネットワークに入力し、環境機器の健康状態パラメータを出力する。
　いくつかの実施例において、モデルをトレーニングせず、例えば、テーブルルックアップ法により環境機器の健康状態パラメータを取得してもよい。
　例えば、該環境機器が位置する現場の変化情報と、該環境機器の運転データと、該環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、ルックアップテーブル法を用いて該環境機器の健康状態パラメータを特定する。すなわち、これらの情報と健康状態パラメータとの照合テーブルを予め作成しておき、使用時にテーブルを直接探索して対応するパラメータを取得する。
　このように、健康状態パラメータを簡単に取得することができる。
　いくつかの実施例において、環境機器の健康状態パラメータは、１つ以上のパラメータであってもよい。
　例えば、環境機器の健康状態パラメータは、環境機器の経年劣化度合いと償却率とのうちの少なくとも１つを含む。
　いくつかの実施例において、経年劣化度合いまたは償却率は、百分率で示すことができる。例えば、経年劣化度合いは、５０％であり、または、償却率は、５０％である。
　このように、ユーザは、環境機器の現在の価値を直感的に知り、事前に保守や交換などの意思決定を行うことができる。
　いくつかの実施例において、図１に示すように、該方法は、
　特定された該環境機器の健康状態パラメータと、該健康状態パラメータの基準値とに基づいて、該環境機器の保守または交換ポリシーをユーザに提供するステップ１０５をさらに含むことができる。ステップ１０５は、選択可能なステップであり、図１において破線枠で示されている。
　このように、合理的なアドバスをユーザに提供し、ユーザ体験をさらに向上させることができる。
　いくつかの実施例において、該健康状態パラメータの基準値は、該環境機器の初期健康状態パラメータと、使用時間長と、経年劣化係数と、清浄度低下率とに基づいて算出して得られる。例えば、経年劣化度合いは、以下の数１に従って算出して得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ただし、ｐは、経年劣化度合い、ｐ０は、初期経年劣化度合い、ａは、経年劣化係数、ｂは、清浄度低下率、ｄは、急激な経年劣化係数である。
　いくつかの実施例において、該環境機器の交換ポリシーは、機器交換価値と、健康状態パラメータとの間の可視化な関係を含む。
　図１７は、本願の実施例１に係る機器交換価値と経年劣化度合いとの間の関係を示す概略図である。図１７に示すように、経年劣化度合いが５０％に達した後、交換価値は、急速に低下し、経年劣化度合いが１００％に達した後、交換価値は、極めて低いレベルにある。
　このように、可視化な関係図により、ユーザは、交換価値と経年劣化度合いとの関係を直感的に知ることができ、合理的な交換措置を早期に行うことができ、ユーザ体験をさらに向上させる。
　例えば、以下の数２により交換価値を算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ただし、ｐは、経年劣化度合い、ｙ０は、環境機器の元の価値、ｂ０は、廃棄品にして処理する価値を示す。
　いくつかの実施例において、図１に示すように、該方法は、
　特定された該環境機器の健康状態パラメータに基づいて、点検報告を生成してユーザに送信するステップ１０６をさらに含む。ステップ１０６は、選択可能なステップであり、図１において破線枠で示されている。
　このように、ユーザは、点検の具体的な情報を網羅的に知ることができ、ユーザ体験をさらに向上させる。
　いくつかの実施例において、異常情報が多くなったり、リスクレベルが大きい異常情報が発生したりする場合、警報情報をユーザに直接プッシュ配信する。
　いくつかの実施例において、図１に示すように、該方法は、
　該モバイル点検機器を用いて該環境機器に対して清潔作業を行うとともに、該清潔作業を該点検報告に含めてユーザに送信するステップ１０７をさらに含む。ステップ１０７は、選択可能なステップであり、図１において破線枠で示されている。
　例えば、該モバイル点検機器で、該環境機器の外部の異物や塵埃を吹き飛ばす。
　このように、該モバイル点検機器を十分に利用し、点検と同時に洗浄機能を実現することができ、ユーザ体験をさらに向上させる。
　いくつかの実施例において、図１に示すように、該方法は、
　点検対象としての該環境機器と該モバイル点検機器の移動経路上の他の環境機器から少なくとも１つの環境機器を充電ステーションとして選択し、該モバイル点検機器を充電するステップ１０８をさらに含む。ステップ１０８は、選択可能なステップであり、図１において破線枠で示されている。
　このように、移動経路上の環境機器を充電ステーションとして十分に利用し、モバイル点検機器の作業継続性および作業効率を確保することができる。
　例えば、現在の風向に応じて移動経路を特定するとともに、最適な環境機器を充電ステーションとして選択することができる。
　いくつかの実施例において、環境機器は、電池を介してモバイル点検機器を充電する。
　いくつかの実施例において、環境機器に二次元コードを印刷し、モバイル点検機器は、二次元コードをスキャンすることにより充電される。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器は、２つの環境機器を跨いで急速に充電される。例えば、モバイル点検機器は、複数のＮＦＣを有し、複数の機器の登録を可能にする。
　いくつかの実施例において、モバイル点検機器は、さらに、制御端末を介して充電の支払いなどの操作を行うことができる。
　上記実施例により分かるように、モバイル点検機器を用いて環境機器のデータを収集するとともに、該データに基づいて機器現場の変化情報を生成し、機器現場の変化情報と、機器運転データと、初回運転時間とに基づいて、環境機器の健康状態パラメータを特定するため、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができ、これにより、事前にメンテナンス、保守および交換などの意思決定を行うことができ、環境機器の価値を十分に利用し、ユーザの使用体験を向上させる。
　また、環境機器の健康状態パラメータを特定する際に、現場で収集されたデータから生成された変化情報と、機器の運転データおよび運転時間などの情報とを組み合わせるため、機器の健康状態に影響を与える様々な要因を網羅的に考慮に入れ、推定結果の正確性を向上させ、これにより、正確な機器の健康情報をユーザに提供することができる。
＜実施例２＞
　本発明の実施例２は、環境機器の点検システムを提供し、該環境機器の点検システムは、実施例１に記載の環境機器の点検方法に対応し、その具体的な実施について、実施例１に記載の方法の実施を参照することができ、内容が同一または関連する箇所を繰返して説明しない。
　図１８は、本発明の実施例２に係る環境機器の点検システムを示す概略図であり、図１８に示すように、環境機器の点検システム１８００は、点検対象としての環境機器１８０１と、モバイル点検機器１８０２と、クラウド側のサーバ１８０３とを含み、
　該モバイル点検機器１８０２は、該環境機器１８０１の近くに移動し、および／または該環境機器１８０１に停止し、該環境機器１８０１が位置する現場のデータを収集するとともに、該データを該サーバ１８０３に送信し、
　該サーバ１８０３は、該モバイル点検機器１８０２から送信されたデータを受信するとともに、該データに基づいて該環境機器１８０１が位置する現場の変化情報を生成し、かつ、該サーバ１８０３は、該環境機器１８０１またはクラウド側から該環境機器１８０１の運転データと該環境機器１８０１の初回運転時間情報とを取得し、さらに、該環境機器１８０１が位置する現場の変化情報と、該環境機器１８０１の運転データと、該環境機器１８０１の初回運転時間情報とに基づいて該環境機器１８０１の健康状態パラメータを特定する。
　いくつかの実施例において、該サーバ１８０３は、さらに、特定された該環境機器の健康状態パラメータと健康状態パラメータの基準値とに基づいて、該環境機器の保守または更新ポリシーをユーザに提供する。
　いくつかの実施例において、該サーバ１８０３は、さらに、特定された該環境機器の健康状態パラメータに基づいて、点検報告を生成してユーザに送信する。
　いくつかの実施例において、環境機器１８０１は、ネットワークに接続可能であり、これにより、サーバ１８０３と通信接続することができ、他のいくつかの実施例において、環境機器１８０１は、ネットワークに接続不可能であり、これにより、サーバ１８０３と接続することができない。
　いくつかの実施例において、図１８に示すように、該システムは、
　該モバイル点検機器１８０２の移動、動作および充電を制御する制御機器１８０４をさらに含む。
　さらに、制御機器１８０４は、さらに支払い等の処理を行うことができる。
　いくつかの実施例において、該制御機器１８０４は、点検対象としての該環境機器１８０１と該モバイル点検機器１８０２の移動経路上の他の環境機器から少なくとも１つの環境機器を充電ステーションとして選択し、該モバイル点検機器を充電する。
　いくつかの実施例において、該環境機器は、エアコン室外機を含む。
　いくつかの実施例において、該環境機器は、該エアコン室外機に設けられた充電機器をさらに含む。
　いくつかの実施例において、該エアコン室外機には、二次元コードが設けられ、該モバイル点検機器が該二次元コードをスキャンすることによって、エアコン室外機上の該充電機器により該モバイル点検機器を充電する。
　いくつかの実施例において、該モバイル点検機器は、ドローンまたは飛行船である。
　いくつかの実施例において、上記各機器の機能の実現は、実施例１における関連ステップの内容を参照することができ、ここでは繰り返して説明しない。
　上記実施例により分かるように、モバイル点検機器を用いて環境機器のデータを収集するとともに、該データに基づいて機器現場の変化情報を生成し、機器現場の変化情報と、機器運転データと、初回運転時間とに基づいて、環境機器の健康状態パラメータを特定するため、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができ、これにより、事前にメンテナンス、保守および交換などの意思決定を行うことができ、環境機器の価値を十分に利用し、ユーザの使用体験を向上させる。
　また、環境機器の健康状態パラメータを特定する際に、現場で収集されたデータから生成された変化情報と、機器の運転データおよび運転時間などの情報とを組み合わせるため、機器の健康状態に影響を与える様々な要因を網羅的に考慮に入れ、推定結果の正確性を向上させ、これにより、正確な機器の健康情報をユーザに提供することができる。
＜実施例３＞
　本発明の実施例３は、モバイル点検機器を提供し、該モバイル点検機器の具体的な内容は、実施例１に記載の方法と実施例２に記載のシステムの記載を参照することができ、内容が同一または関連する箇所を繰返して説明しない。
　図１９は、本発明の実施例３に係るモバイル点検機器を示す概略図であり、図１９に示すように、モバイル点検機器１９００は、
　該モバイル点検機器を移動させる駆動力を供給する駆動モジュール１９０１と、
　該モバイル点検機器の制御機器、環境機器およびクラウド側のサーバのうちの少なくとも１つと無線通信を行う無線通信モジュール１９０２と、
　撮像モジュール、赤外線撮像モジュール、振動センサ、指向型音声センサ、レーダー、風量センサのうちの少なくとも１つを含む検出モジュール１９０３と、
　該モバイル点検機器の位置を特定するＧＰＳモジュール１９０４と、を含む。
　いくつかの実施例において、該無線通信モジュールは、ブルートゥース（登録商標）モジュールと、ＮＦＣモジュールと、２．４Ｇモジュールとのうちの少なくとも１つを含む。
　いくつかの実施例において、該モバイル点検機器は、ドローンまたは飛行船である。
　上記実施例により分かるように、モバイル点検機器を用いて環境機器のデータを収集するとともに、該データに基づいて機器現場の変化情報を生成し、機器現場の変化情報と、機器運転データと、初回運転時間とに基づいて、環境機器の健康状態パラメータを特定するため、ユーザは、環境機器の健康状態をタイムリーに把握することができ、これにより、事前にメンテナンス、保守および交換などの意思決定を行うことができ、環境機器の価値を十分に利用し、ユーザの使用体験を向上させる。
　また、環境機器の健康状態パラメータを特定する際に、現場で収集されたデータから生成された変化情報と、機器の運転データおよび運転時間などの情報とを組み合わせるため、機器の健康状態に影響を与える様々な要因を網羅的に考慮に入れ、推定結果の正確性を向上させ、これにより、正確な機器の健康情報をユーザに提供することができる。
　本発明の実施例に係る以上の装置及び方法は、ハードウェアで実現されてもよく、ハードウェアにソフトウェアを組み合わせることで実現されてもよい。本発明は、ロジック部品により実行される時、該ロジック部品に上記装置又は構成部品を実現させるか、または該ロジック部品に以上の様々な方法またはことを実現させることができるコンピュータ読取可能なプログラムに関する。
　本発明の実施例は、さらに以上のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、ｆｌａｓｈメモリなどに関する。
　なお、本解決手段に係る各ステップの限定は、具体的な解決手段の実施に影響を与えない前提で、ステップの前後順序を限定するものではなく、前に書かれることは、先に実行されてもよく、後に実行されてもよく、さらに同時に実行されてもよく、本解決手段を実施することができれば、いずれも本願の保護範囲に属すると見なすべきである。
　以上、具体的な実施形態を参照して本発明を説明したが、当業者であれば、これらの説明は、いずれも例示的なものであり、本発明の保護範囲を限定するものではないことがわかるわけである。当業者は、本発明の精神及び原理に基づいて本発明に様々な変形及び補正を行うことができ、これらの変形及び補正も本発明の範囲内にある。

Claims (45)

  1. 　モバイル点検機器を用いて環境機器が位置する現場のデータを収集することと、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成することと、
    　前記環境機器の運転データと前記環境機器の初回運転時間情報とを取得することと、
    　前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、前記環境機器の健康状態パラメータを特定することと、を含む、ことを特徴とする、
    環境機器の点検方法。
  2. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データは、前記環境機器およびその周囲の画像データと、前記環境機器およびその周囲に対するレーダー検出データと、前記環境機器の振動データと、前記環境機器の音声データと、前記環境機器の風量データと、前記環境機器およびその周囲の赤外線画像データとのうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  3. 　前記モバイル点検機器を用いて環境機器が位置する現場のデータを収集することは、
    　モバイル点検機器が環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止することと、
    　前記モバイル点検機器が、前記環境機器が位置する現場の前記データを収集することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  4. 　前記モバイル点検機器が環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止することは、
    　前記モバイル点検機器がクラウド側またはデータベースから前記環境機器の位置情報および／またはユーザのアドレス情報を取得することと、
    　前記モバイル点検機器が前記位置情報および／または前記アドレス情報に基づいて、環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項３に記載の方法。
  5. 　前記モバイル点検機器が環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止することは、
    　前記モバイル点検機器が前記位置情報および／または前記アドレス情報に基づいて、一定の領域内で探索し、環境機器の位置を特定することと、
    　前記モバイル点検機器が探索により特定された環境機器の位置に基づいて、環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項４に記載の方法。
  6. 　前記モバイル点検機器が探索により特定された環境機器の位置をクラウド側またはデータベースに送信して、前記環境機器の位置を更新することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項５に記載の方法。
  7. 　前記環境機器により前記モバイル点検機器を無線充電することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項３に記載の方法。
  8. 　前記変化情報は、前記環境機器の通気条件と、前記環境機器の清浄度と、前記環境機器の遮蔽情報と、排水状態と、前記環境機器の排気量と、前記環境機器の取付状態と、前記環境機器の発火リスクと、冷媒漏洩リスクとのうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、
    請求項１または２に記載の方法。
  9. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器およびその周囲の画像データと、前記環境機器およびその周囲に対するレーダー検出データとに基づいて、前記環境機器の外部の障害物および前記障害物の位置を検出することと、
    　前記環境機器の外部の障害物および前記障害物の位置の検出結果に基づいて、前記環境機器の通気条件を示す障害物係数を生成することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  10. 　前記障害物は、枝、葉、雑物および他の環境機器を含む、ことを特徴とする、
    請求項９に記載の方法。
  11. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器およびその周囲の画像データに基づいて、前記環境機器の外部の塵埃および錆を検出することと、
    　前記環境機器の外部の塵埃および錆の検出結果に基づいて、前記環境機器の清浄度を示す汚れ係数および錆係数を生成することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  12. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器およびその周囲の画像データ、および／または、クラウド側データまたはデータベースのデータに基づいて、前記環境機器が位置する建物および周囲建物の関連情報と光照射情報とを取得することと、
    　前記環境機器が位置する建物および周囲建物の関連情報と光照射情報とに基づいて、前記環境機器の遮蔽情報を示す遮蔽係数を生成することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  13. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器およびその周囲の画像データに基づいて、前記環境機器の凝縮水排水口および／または建物排水口の画像データを取得することと、
    　前記環境機器の凝縮水排水口および／または建物排水口の画像データに基づいて、前記環境機器の排水状態を示す排水係数を生成することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  14. 　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器の風量データに基づいて、前記環境機器の排気量を示す風量係数を生成することを含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  15. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記環境機器内の振動発生部材の運転情報と、前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器の振動データと、前記環境機器の音声データとのうちの少なくとも１つに基づいて、前記環境機器の取付状態を示す取付安定係数を生成することを含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  16. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器およびその周囲の赤外線画像データに基づいて、前記環境機器の近傍の温度と前記環境機器の表面の温度とを特定することと、
    　前記環境機器のセンサにより収集された温度、および／または、前記赤外線画像データに基づいて特定された前記環境機器の近傍の温度と前記環境機器の表面の温度とに基づいて、前記環境機器の発火リスクを示す発火リスク係数を生成することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  17. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記環境機器およびその周囲の画像データに基づいて、前記環境機器の着霜状態を特定することと、
    　前記環境機器の着霜状態に基づいて、前記環境機器の冷媒漏洩リスクを示す冷媒漏洩係数を生成することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項８に記載の方法。
  18. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データに基づいて、前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された前記データをモデルに入力し、前記環境機器が位置する現場の変化情報を出力することを含む、ことを特徴とする、
    請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法。
  19. 　前記モバイル点検機器により収集された前記データをモデルに入力し、前記環境機器が位置する現場の変化情報を出力する前記ことは、
    　前記モバイル点検機器により収集された異なる種類のデータを対応する異なるモデルにそれぞれ入力し、対応する変化情報をそれぞれ出力することを含む、ことを特徴とする、
    請求項１８に記載の方法。
  20. 　前記モバイル点検機器は、収集された前記データをクラウド側のサーバに送信することによって、前記サーバは、収集された前記データに基づいて前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  21. 　前記環境機器の運転データと前記環境機器の初回運転時間情報とを取得する前記ことは、
    　前記環境機器の直近の所定時間内の運転データまたはリアルタイムな運転データを取得することと、
    　前記モバイル点検機器が撮影した画像における機器銘板に基づいて、またはクラウド側データに基づいて、前記環境機器の標識情報を取得するとともに、前記環境機器の標識情報に基づいて前記環境機器の初回運転時間情報を取得することと、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  22. 　前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、前記環境機器の健康状態パラメータを特定する前記ことは、
    　前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とをモデルに入力して算出し、前記環境機器の健康状態パラメータを出力することを含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  23. 　前記モデルは、全結合型ニューラルネットワークに基づくモデルである、ことを特徴とする、
    請求項２２に記載の方法。
  24. 　前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、前記環境機器の健康状態パラメータを特定する前記ことは、
    　前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、テーブルルックアップ法により前記環境機器の健康状態パラメータを特定する、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  25. 　前記環境機器の健康状態パラメータは、前記環境機器の経年劣化度合いと償却率とのうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  26. 　特定された前記環境機器の健康状態パラメータと、前記健康状態パラメータの基準値とに基づいて、前記環境機器の保守または交換ポリシーをユーザに提供することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  27. 　前記健康状態パラメータの基準値は、前記環境機器の初期健康状態パラメータと、使用時間長と、経年劣化係数と、清浄度低下率とに基づいて算出して得られる、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の方法。
  28. 　前記環境機器の交換ポリシーは、機器交換価値と、健康状態パラメータとの間の可視化な関係を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６または２７に記載の方法。
  29. 　特定された前記環境機器の健康状態パラメータに基づいて、点検報告を生成してユーザに送信することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１または２６に記載の方法。
  30. 　前記モバイル点検機器を用いて前記環境機器に対して清潔作業を行うとともに、前記清潔作業を前記点検報告に含めてユーザに送信することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項２９に記載の方法。
  31. 　点検対象としての前記環境機器と前記モバイル点検機器の移動経路上の他の環境機器から少なくとも１つの環境機器を充電ステーションとして選択し、前記モバイル点検機器を充電することをさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  32. 　前記環境機器は、エアコン室外機を含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  33. 　前記モバイル点検機器は、ドローンまたは飛行船である、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の方法。
  34. 　点検対象としての環境機器と、モバイル点検機器と、クラウド側のサーバとを含み、
    　前記モバイル点検機器は、前記環境機器の近くに移動し、および／または前記環境機器に停止し、前記環境機器が位置する現場のデータを収集するとともに、前記データを前記サーバに送信し、
    　前記サーバは、前記モバイル点検機器から送信された前記データを受信するとともに、前記データに基づいて前記環境機器が位置する現場の変化情報を生成し、かつ、前記サーバは、前記環境機器またはクラウド側から前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とを取得し、さらに、前記環境機器が位置する現場の変化情報と、前記環境機器の運転データと、前記環境機器の初回運転時間情報とに基づいて、前記環境機器の健康状態パラメータを特定する、ことを特徴とする、
    環境機器の点検システム。
  35. 　前記サーバは、さらに、特定された前記環境機器の健康状態パラメータと前記健康状態パラメータの基準値とに基づいて、前記環境機器の保守または更新ポリシーをユーザに提供する、ことを特徴とする、
    請求項３４に記載のシステム。
  36. 　前記サーバは、さらに、特定された前記環境機器の健康状態パラメータに基づいて、点検報告を生成してユーザに送信する、ことを特徴とする、
    請求項３４または３５に記載のシステム。
  37. 　前記モバイル点検機器の移動、動作および充電を制御する制御機器をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項３４に記載のシステム。
  38. 　前記制御機器は、点検対象としての前記環境機器と前記モバイル点検機器の移動経路上の他の環境機器から少なくとも１つの環境機器を充電ステーションとして選択し、前記モバイル点検機器を充電する、ことを特徴とする、
    請求項３７に記載のシステム。
  39. 　前記環境機器は、エアコン室外機を含む、ことを特徴とする、
    請求項３４に記載のシステム。
  40. 　前記環境機器は、前記エアコン室外機に設けられた充電機器をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項３９に記載のシステム。
  41. 　前記エアコン室外機には二次元コードが設けられ、前記モバイル点検機器が前記二次元コードをスキャンすることによって、前記エアコン室外機上の前記充電機器により前記モバイル点検機器を充電する、ことを特徴とする、
    請求項４０に記載のシステム。
  42. 　前記モバイル点検機器は、ドローンまたは飛行船である、ことを特徴とする、
    請求項３４に記載のシステム。
  43. 　前記モバイル点検機器を移動させる駆動力を供給する駆動モジュールと、
    　前記モバイル点検機器の制御機器、環境機器およびクラウド側のサーバのうちの少なくとも１つと無線通信を行う無線通信モジュールと、
    　撮像モジュール、赤外線撮像モジュール、振動センサ、指向型音声センサ、レーダー、風量センサのうちの少なくとも１つを含む検出モジュールと、
    　前記モバイル点検機器の位置を特定するＧＰＳモジュールと、を含む、ことを特徴とする、
    モバイル点検機器。
  44. 　前記無線通信モジュールは、ブルートゥース（登録商標）モジュールと、ＮＦＣモジュールと、２．４Ｇモジュールとのうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、
    請求項４３に記載のモバイル点検機器。
  45. 　前記モバイル点検機器は、ドローンまたは飛行船である、ことを特徴とする、
    請求項４３または４４に記載のモバイル点検機器。
PCT/JP2023/026363 2022-07-20 2023-07-19 環境機器の点検方法、装置およびシステム WO2024019074A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210851417.3 2022-07-20
CN202210851417 2022-07-20

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024019074A1 true WO2024019074A1 (ja) 2024-01-25

Family

ID=89546896

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/026363 WO2024019074A1 (ja) 2022-07-20 2023-07-19 環境機器の点検方法、装置およびシステム

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN117433104A (ja)
WO (1) WO2024019074A1 (ja)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004132683A (ja) * 2002-08-09 2004-04-30 Daikin Ind Ltd 故障診断システム、検診装置、及びデータサーバ
WO2016162952A1 (ja) * 2015-04-07 2016-10-13 三菱電機株式会社 空気調和機のメンテナンスサポートシステム
JP2017154577A (ja) * 2016-03-01 2017-09-07 株式会社タクマ 無人航空機を用いた施設内点検システム
JP2018194949A (ja) * 2017-05-15 2018-12-06 ダイキン工業株式会社 製品の情報生成システム
JP2019006238A (ja) * 2017-06-23 2019-01-17 東芝キヤリア株式会社 離着陸装置及び熱源機
JP2020193743A (ja) * 2019-05-27 2020-12-03 三菱電機株式会社 データ収集装置、無人航空機、データ収集システム、データ収集方法、運転状態データ取得方法及びプログラム
JP2021089116A (ja) * 2019-12-05 2021-06-10 東京電力ホールディングス株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び学習済みモデルの生成方法
WO2021214874A1 (ja) * 2020-04-21 2021-10-28 三菱電機株式会社 管理装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004132683A (ja) * 2002-08-09 2004-04-30 Daikin Ind Ltd 故障診断システム、検診装置、及びデータサーバ
WO2016162952A1 (ja) * 2015-04-07 2016-10-13 三菱電機株式会社 空気調和機のメンテナンスサポートシステム
JP2017154577A (ja) * 2016-03-01 2017-09-07 株式会社タクマ 無人航空機を用いた施設内点検システム
JP2018194949A (ja) * 2017-05-15 2018-12-06 ダイキン工業株式会社 製品の情報生成システム
JP2019006238A (ja) * 2017-06-23 2019-01-17 東芝キヤリア株式会社 離着陸装置及び熱源機
JP2020193743A (ja) * 2019-05-27 2020-12-03 三菱電機株式会社 データ収集装置、無人航空機、データ収集システム、データ収集方法、運転状態データ取得方法及びプログラム
JP2021089116A (ja) * 2019-12-05 2021-06-10 東京電力ホールディングス株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び学習済みモデルの生成方法
WO2021214874A1 (ja) * 2020-04-21 2021-10-28 三菱電機株式会社 管理装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN117433104A (zh) 2024-01-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11423429B1 (en) Determining status of building modifications using informatics sensor data
US20240210330A1 (en) Systems and methods for artificial intelligence powered inspections and predictive analyses
CN109040278B (zh) 医院电气及动力系统安全智能管理云平台、方法及系统
Tien et al. A deep learning approach towards the detection and recognition of opening of windows for effective management of building ventilation heat losses and reducing space heating demand
US20120078417A1 (en) Detecting Energy and Environmental Leaks In Indoor Environments Using a Mobile Robot
CN116503229B (zh) 一种智慧燃气管网巡检方法、物联网系统及存储介质
JP2006133121A (ja) 基地部、大気汚染情報提供システムおよび大気汚染予測方法ならびに換気装置
CN116642140A (zh) 一种面向燃气站场管网的监测巡检系统及泄漏预警方法
CN111010079B (zh) 基于多传感器的光伏智能清洁控制系统和方法
KR102519975B1 (ko) 에너지 비용 절감을 위한 친환경 건축 시뮬레이션 시스템 및 친환경 건축 설계 방법
CN114842349B (zh) 一种基于信息技术的建筑施工环境保护方法和系统
US11817822B2 (en) Solar panel performance modeling and monitoring
WO2019224545A2 (en) A system for detecting air pollution
CN112003938A (zh) 一种市政工程施工现场远程管理系统
WO2024019074A1 (ja) 環境機器の点検方法、装置およびシステム
CN111056185A (zh) 一种垃圾桶溢满监控系统
CN113033913B (zh) 空调故障预测性维护方法、系统、电子设备及存储介质
CN112985505B (zh) 移动与固定感知结合的室内环境时空分布场生成方法
KR20210143645A (ko) 딥러닝 기반 빌딩 에너지 관리방법 및 장치
CN117714910A (zh) 一种基于物联网的楼宇对讲机控制系统
JP2020139665A (ja) 汚れ予測システム
CN110594928A (zh) 一种地铁新风系统控制方法及控制装置
De Filippo et al. AI-powered inspections of facades in reinforced concrete buildings
CN105784942A (zh) 移动互联网空气质量监测系统
Amarkhil Computer vision-based method to energy saving retrofit: A study of improving energy efficiency in existing construction

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23842997

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1