63]S22、將接收到的所述機組數據中所有參數代碼與所述云服務器內預設機組代碼進行比對；
[0064]若所述機組數據趨向所述預設機組限值，對所述機組數據進行保養分析，并根據保養分析結果匹配保養的策略；
[0065]此空調故障報警維修方法可對空調故障報警維修系統未檢測到所述機組故障時對空調進行保養，云服務器實時對機組的參數代碼(尤其是某些頻繁趨向限值的機組的參數代碼)進行監視，如果某個機組的參數代碼達到預設機組限值，云服務器對當前采集到的機組參數代碼進行綜合分析，確定出目前情況下，機組的最佳保養方案，減少機組發生故障的概率，為機組安全穩定的進行提供保障，機組故障發生的概率減少了，進而提高了故障解決的效率。
[0066]S23、所述云服務器將所述保養策略發送至所述人工處理網點。
[0067]當所述機組的維修故障的策略或者所述機組的保養的策略形成后，所述云服務器根據當前故障機組的確定位置及周邊維修網點的分布，篩選出距離所述故障機組最近的所述維修網點。
[0068]篩選出距離所述故障機組最近的所述維修網點之后，還包括:所述云服務器將所述故障機組的位置、故障類型、工程名稱、維修聯系人及聯系方式、維修故障的策略或保養的策略發送到篩選的所述維修網點。
[0069]云服務器依據自身擁有強大的數據處理能力，能夠篩選出距離所述故障機組最近的所述維修網點，維修網點可根據云服務器提供的維修故障的策略或者所述機組的保養的策略、故障類型等故障的具體信息快速及時查找出故障機組，有針對性的對故障機組進行維修或保養，大大縮短了解決機組故障問題的時間，提高了故障解決的效率。
[0070]在所述云服務器將所述維修故障的策略發送至所述人工處理網點后，還包括:
[0071]在一定時間后，所述云服務器對所述機組故障進行再次檢測，確定所述機組故障是否排除，包括:
[0072]若所述機組故障排除，所述云服務器記錄此次所述機組故障發生及維修故障的策略的歷史記錄。
[0073]若所述機組故障未排除，向所述人工處理網點發送維修加急通知。
[0074]此空調故障報警維修方法還具有的優勢是當機組故障問題解決之后，還可以在一段時間之后檢測機組的故障是否已經完全解決，如果機組故障完全解決，云服務器會保存此次機組故障發生及維修故障的策略，之后再發生相似或相同的機組故障可及時的給出維修故障的策略，能快速查找故障類型，提供相應維修故障的策略，進而提高了故障解決的效率。
[0075]如圖2所示的空調故障報警維修系統，包括:
[0076]云服務器:所述云服務器用于對所述機組故障進行分析處理，生成維修故障的策略;云服務器具有強大的數據處理能力以及強大的信息儲備，可對機組故障進行綜合分析，明確機組故障的位置及類型，及時準確的做出故障維修的策略，提高了故障解決的效率；
[0077]其中，所述云服務器包括:
[0078]接收模塊S31:用于所述云服務器接收監控端發送包含有故障參數代碼和機組參數的機組數據;其中，所述機組故障參數代碼可以為0-100中任意數值，所述云服務器自身數據庫含有的參數代碼為0-100中任意數值；
[0079]匹配模塊S32:用于所述云服務器掃描自身數據庫，在自身數據庫中查找所述故障參數代碼；
[0080]判定模塊S33:用于所述云服務器判斷所述自身數據庫內是否有所述故障參數代碼，包括:
[0081 ]若所述自身數據庫中含有所述故障參數代碼，則故障為常見故障，所述云服務器根據所述常見故障的處理方法，生成維修故障的策略；
[0082]若所述數據庫內無所述故障參數代碼，則所述故障為非常見故障，根據所述機組參數進行非常見故障分析，找出所述機組的故障點及所述故障點中的首要排除點，生成維修故障的策略；
[0083]云服務器通過故障參數代碼的匹配明確機組故障的類型，針對具體的機組故障采用相對應的維修方案，縮短了查找機組故障及尋找解決機組故障策略的時間，提高了機組故障解決的效率。
[0084]發送模塊S34:用于所述云服務器將所述處理策略發送至人工處理網點；
[0085]檢測模塊S35:用于所述云服務器檢測所述機組故障是否排除;在一段時間之后云服務器檢測機組的故障是否已經完全解決，如果機組故障完全解決，云服務器會保存此次機組故障發生及維修故障的策略，之后再發生相似或相同的機組故障可及時的給出維修故障的策略，能快速查找故障類型，提供相應維修故障的策略，進而提高了故障解決的效率。
[0086]所述空調故障報警維修系統，還包括:監控模塊S36:所述監控端將包含有故障參數代碼和機組參數的所述機組數據發送至所述云服務器。
【主權項】
1.一種空調故障報警維修方法，其特征在于，包括:當空調故障報警維修系統檢測到機組故障時， 云服務器接收監控端發送的包含有故障參數代碼和機組參數的機組數據； 所述云服務器掃描自身數據庫，在所述自身數據庫中查找所述機組故障參數代碼，判斷所述自身數據庫內是否有所述機組故障參數代碼，包括: 若所述自身數據庫中含有所述機組故障參數代碼，則所述機組故障為常見故障，所述云服務器根據所述常見故障的處理方法，生成維修故障的策略； 若所述數據庫內無所述故障參數代碼，則所述機組故障為非常見故障，根據所述機組參數進行非常見故障分析，找出所述機組故障點及所述故障點中的首要排除點，生成維修故障的策略； 所述云服務器將所述維修故障的策略發送至人工處理網點。2.根據權利要求1所述的空調故障報警維修方法，其特征在于，在所述云服務器接收所述監控端發送包含有機組故障參數代碼和機組參數的所述機組數據之后，還包括: 根據獲取到的所述機組故障參數代碼，確定出所述機組故障為內機故障或外機故障； 所述云服務器掃描自身數據庫，具體包括: 根據確定出的所述內機故障或外機故障，在相應的機組數據庫中進行掃描，查找是否存在所述機組故障參數代碼。3.根據權利要求2所述的空調故障報警維修方法，其特征在于，在根據確定的所述內機故障或外機故障，在相應的內機數據庫或外機數據庫中進行匹配，確定所述維修故障的策略中，還包括: 將所述機組故障參數代碼與所述內機數據庫或外機數據庫中預先設置的常見機組故障參數代碼進行比對，判斷所述機組故障是否為常見故障； 若否，根據所述機組參數進行非常見故障分析，找出所述機組故障點及所述故障點中的首要排除點，生成維修故障的策略。4.根據權利要求3所述的空調故障報警維修方法，其特征在于，還包括:當所述空調故障報警維修系統未檢測到所述機組故障時， 所述云服務器接收所述監控端發送的包含有參數代碼的所述機組數據； 將接收到的所述機組數據中所有參數代碼與所述云服務器內預設機組代碼進行比對；若所述機組數據趨向所述預設機組限值，對所述機組數據進行保養分析，并根據保養分析結果匹配保養的策略； 所述云服務器將所述保養策略發送至所述人工處理網點。5.根據權利要求4所述的空調故障報警維修方法，其特征在于，當所述機組的維修故障的策略或者所述機組的保養的策略形成后，所述云服務器根據當前故障機組的確定位置及周邊維修網點的分布，篩選出距離所述故障機組最近的所述維修網點。6.根據權利要求5所述的空調故障報警維修方法，其特征在于，篩選出距離所述故障機組最近的所述維修網點之后，還包括:所述云服務器將所述故障機組的位置、故障類型、工程名稱、維修聯系人及聯系方式、維修故障的策略或保養的策略發送到篩選的所述維修網點。7.根據權利要求1所述的空調故障報警維修方法，其特征在于:在所述云服務器將所述維修故障的策略發送至所述人工處理網點后，還包括: 在一定時間后，所述云服務器對所述機組故障進行再次檢測，確定所述機組故障是否排除，包括: 若所述機組故障排除，所述云服務器記錄此次所述機組故障發生及處理策略的歷史記錄； 若所述機組故障未排除，向所述人工處理網點發送維修加急通知。8.一種空調故障報警維修系統，其特征在于，包括: 云服務器:所述云服務器用于對所述機組故障進行分析處理，生成維修故障的策略；監控模塊:所述監控端將包含有故障參數代碼和機組參數的所述機組數據發送至所述云服務器。9.根據權利要求8所述的空調故障報警維修系統，其特征在于，所述云服務器包括: 接收模塊:用于所述云服務器接收監控端發送包含有故障參數代碼和機組參數的機組數據； 匹配模塊:用于所述云服務器掃描自身數據庫，在自身數據庫中查找所述故障參數代碼； 判定模塊:用于所述云服務器判斷所述自身數據庫內是否有所述故障參數代碼，包括:若所述自身數據庫中含有所述故障參數代碼，則故障為常見故障，所述云服務器根據所述常見故障的處理方法，生成維修故障的策略； 若所述數據庫內無所述故障參數代碼，則所述故障為非常見故障，根據所述機組參數進行非常見故障分析，找出所述機組的故障點及所述故障點中的首排除點，生成維修故障的策略； 發送模塊:用于所述云服務器將所述處理策略發送至人工處理網點； 檢測模塊:用于所述云服務器檢測所述機組故障是否排除。
【專利摘要】一種空調故障報警維修系統及報警維修方法，涉及空調設備領域，包括：當空調故障報警維修系統檢測到機組故障時，云服務器接收監控端發送的包含有故障參數代碼和機組參數的機組數據；所述云服務器掃描自身數據庫，在所述自身數據庫中查找所述機組故障參數代碼，判斷所述自身數據庫內是否有所述機組故障參數代碼；所述云服務器將所述維修故障的策略發送至人工處理網點。本發明提供的空調故障報警維修系統及報警維修方法，能夠依靠云服務系統強大的信息儲備、數據處理功能，將機組的故障信息及時準確地通知管理員、附近維修網點，從而大大提高機組故障解決的效率。
【IPC分類】G06F17/30, H04L29/08, G05B19/048
【公開號】CN105491125
【申請號】CN201510888050
【發明人】趙永俊, 國德防, 滕兆博, 時斌
【申請人】青島海爾空調電子有限公司
【公開日】2016年4月13日
【申請日】2015年12月3日