空调室内机
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109237616B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN201811298913.0

    申请日:2018-11-02

    Abstract: 本发明提供了一种空调室内机,包括:壳体,所述壳体具有回风口及与所述回风口连通的侧风口及下风口;运动结构,可运动设置于所述壳体中;风机结构,设置于所述运动结构,所述运动结构并可带动所述风机结构运动,使所述风机结构处于第一位置或第二位置;以及挡板结构,设置于所述壳体,并位于所述侧风口与所述下风口之间,用于分隔所述壳体,使所述风机结构送出的气流经所述侧风口或所述下风口送出。这样,制冷与制热的气流分别从不同的出风口送出,保证使用舒适性。同时,挡板结构可以分隔侧风口与下风口,这样可以避免侧风口与下风口处的气流混流,保证出风量,进而保证空调室内机的使用性能。

    水泵控制方法、系统及空调器

    公开(公告)号:CN110131145B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201910405987.8

    申请日:2019-05-16

    Abstract: 本发明涉及一种水泵控制方法、系统及空调器,其中,控制方法包括:检测室外机工作的当前环境温度;在当前环境温度低于预设温度值的情况下,预测水泵所在的排水管在当前环境温度下的最短结冰时间;根据最短结冰时间的预测值确定水泵的最大开启时间;使水泵间断开启进行排水,水泵每次的开启时间小于最大开启时间。此种控制方法通过控制水泵开启时间,能够在排水管内结冰之前使冷凝水完全排出,防止在环境温度较低时排水管冻结,保证顺利排水。

    水泵控制方法、系统及空调器

    公开(公告)号:CN110131145A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910405987.8

    申请日:2019-05-16

    Abstract: 本发明涉及一种水泵控制方法、系统及空调器,其中,控制方法包括:检测室外机工作的当前环境温度;在当前环境温度低于预设温度值的情况下,预测水泵所在的排水管在当前环境温度下的最短结冰时间;根据最短结冰时间的预测值确定水泵的最大开启时间;使水泵间断开启进行排水,水泵每次的开启时间小于最大开启时间。此种控制方法通过控制水泵开启时间,能够在排水管内结冰之前使冷凝水完全排出,防止在环境温度较低时排水管冻结,保证顺利排水。

    一种水泵控制方法及空调室外机

    公开(公告)号:CN109539460A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811297312.8

    申请日:2018-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种水泵控制方法及空调室外机,所述水泵控制方法包括:检测水泵的当前工作电流并判断所述当前工作电流是否大于或/和等于所述预设工作电流区间的最大值;若所述当前工作电流大于或/和等于所述预设工作电流区间的最大值,判定所述水泵处于堵转工作状态,控制所述水泵关闭。本发明通过检测水泵的当前电流来判定水泵处于堵转工作状态,并控制水泵关闭,从而解决了水泵的叶片被冰堵住导致水泵处于堵转工作状态的问题,避免损坏水泵,影响水泵寿命。

    一种排水装置、电器设备及排水方法

    公开(公告)号:CN109520111A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811054503.1

    申请日:2018-09-10

    Abstract: 本发明提供了一种排水装置、电器设备及排水方法,涉及设备排水技术领域,解决了现有的设备排水装置不能兼顾自然重力排水和水泵排水两者优势的技术问题。排水装置包括用于将设备内的积液提升至自然重力排水需要的高度的轮盘提水装置、用于将提升后的液体输送至设备外的排放装置以及为所述轮盘提水装置提供动力的驱动装置。通过轮盘提水装置将低处的积液提升至自然重力排水需要的高度,再通过重力作用将积液排至设备外,既降低了自然重力排水对设备安装空间和高度的要求,又不会产生水泵排水时的噪声污染,兼顾了自然重力排水和水泵排水两者的优势。

    设备的噪音分析方法、装置、存储介质和系统

    公开(公告)号:CN109060115A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810857531.0

    申请日:2018-07-31

    Abstract: 本申请涉及一种设备的噪音分析方法、装置、存储介质和系统,方法包括:获取设备运行时的噪音数据和机组运行数据;根据噪音数据和机组运行数据,采用训练后的噪音神经网络模型分析得到噪音值;其中,训练后的噪音神经网络模型表征噪音数据、机组运行数据和机组内各元器件运行时产生的噪音值之间的映射关系;根据参考噪音值和噪音值得到分析结果。通过训练后的噪音神经网络模型,将设备运行时的噪音数据和机组运行数据导入,可得到机组内各元器件运行时产生的噪音值,根据机组内各元器件的参考噪音值即可准确分析得到各元器件运行对于噪音的影响,因在特定工况下进行分析,考虑了各种影响因素,分析准确性高。

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