换热器脏堵检测方法及装置

摘要

本发明涉及一种换热器脏堵检测方法及装置，包括采集换热器运行时的实际运行数据，并根据实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，运行状态模型是根据换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的；获取换热器运行时的与实际运行数据对应的实际运行状态数据；根据实际运行状态数据和理论运行状态数据，确定换热器是否发生脏堵。本发明可基于历史数据对机组换热器脏堵程度进行判定，提高了判定效果和检测速度，且解决了因监测的运行参数少导致算法误差过大和稳定性不足的问题，提高了换热器脏堵判定的准确率，还能够通过历史运行数据与实时运行数据来总结发展趋势从而对未来换热器脏堵情况进行准确的预测。

权利要求

1.一种换热器脏堵程度检测方法，其特征在于，包括：采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据所述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的；

获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实际运行状态数据；

根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵；

所述实际运行状态数据包括第一时间对应的第一实际运行状态数据和第二时间对应的第二实际运行状态数据，所述理论运行状态数据包括与所述第一实际运行状态数据和所述第二实际运行状态数据分别对应的第一理论运行状态数据和第二理论运行状态数据，所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵，包括：

计算所述第一实际运行状态数据与所述第一理论运行状态数据的差值的绝对值，以及，计算所述第二实际运行状态数据与所述第二理论运行状态数据的差值的绝对值；

若两个所述绝对值均大于预设的数据阈值，且所述第一时间与所述第二时间之间的时间差值大于预设的时间阈值，则确定所述换热器发生脏堵；

所述运行状态数据包括如下项中的至少一项：端温差值、负荷值；其中，端温差值为冷却水出水温度与冷凝温度的差值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据；

对所述运行数据和所述运行状态数据进行多元回归分析，确定所述运行状态模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵，包括：计算所述实际运行状态数据与所述理论运行状态数据的差值的绝对值；

若所述绝对值大于预设的数据阈值，则确定所述换热器发生脏堵。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述数据阈值包括多个数据阈值，所述确定所述换热器发生脏堵，包括：比较所述绝对值与所述多个数据阈值，确定所述换热器发生脏堵的级别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在确定所述换热器发生脏堵时，根据所述脏堵发生时的发生时间、实际运行数据和实际运行状态数据，建立或更新脏堵预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述脏堵预测模型预测所述换热器将要发生脏堵的预测时间和/或预测运行状态数据，和/或，根据所述预测运行状态数据预测脏堵级别。

7.根据权利要求1‑3、5‑6任一项所述的方法，其特征在于，所述运行数据包括如下项中的至少一项：冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度、冷凝温度和蒸发温度。

8.根据权利要求1‑3、5‑6任一项所述的方法，其特征在于，所述换热器为空调换热器。

9.一种换热器脏堵程度检测装置，其特征在于，包括：计算模块，用于采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据所述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的；

获取模块，用于获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实际运行状态数据；

确定模块，用于根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵；

所述实际运行状态数据包括第一时间对应的第一实际运行状态数据和第二时间对应的第二实际运行状态数据，所述理论运行状态数据包括与所述第一实际运行状态数据和所述第二实际运行状态数据分别对应的第一理论运行状态数据和第二理论运行状态数据，所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵，包括：

计算所述第一实际运行状态数据与所述第一理论运行状态数据的差值的绝对值，以及，计算所述第二实际运行状态数据与所述第二理论运行状态数据的差值的绝对值；

若两个所述绝对值均大于预设的数据阈值，且所述第一时间与所述第二时间之间的时间差值大于预设的时间阈值，则确定所述换热器发生脏堵；

所述运行状态数据包括如下项中的至少一项：端温差值、负荷值；其中，端温差值为冷却水出水温度与冷凝温度的差值。

说明书

换热器脏堵检测方法及装置

技术领域

[0001] 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种换热器脏堵检测方法及装置。

背景技术

[0002] 空调器在长时间使用、进水水质等因素的影响下会使得机组换热器中的管道极容易发生脏堵，从而影响机组的换热效果，导致空调的参数异常(如主机电流增加)，能效比降
低，从而影响机组的运行和客户的使用体验，于是对空调换热器的脏堵程度的监控、检测与
分析很有必要。

[0003] 相关技术中，对空调器换热装置脏堵程度的检测方法，主要是基于空调器当前运行状态下单一或少量的运行参数，通过一系列的参数采集装置进行实时参数采集、并通过
参数计算和逻辑推断，最后给出脏堵的程度；或者是基于空调器风机转速以及对应的功率
变化量来计算并推断出换热装置的脏堵程度。但是使用上述方法对换热器进行检测与分析
时效率较低，且进行换热器脏堵程度检测与分析时会存在如下问题：

[0004] 1)，部署难度高；这些机组换热器脏堵程度检测方法需要实时获取机组的大量第一运行数据并在空调器系统内进行大量运算，对数据的实时性要求较高，对于机组所在地
的网络信号、数据的实时传输能力，机组的计算能力有较高的要求，导致该方法部署落地的
难度较大，检测速度较慢。

[0005] 2)，方法误差较大；仅基于少量运行参数如风机压差或风机功率差来判断换热器的整体脏堵程度而未考虑到其他非脏堵原因对运行参数的影响，会导致算法判定误差较
大。

[0006] 3)，功能不完善；仅实现了监控与判定空调换热器脏堵程度的功能，无法提前预测与预警，导致无法及时采取相应的维护措施。

发明内容

[0007] 有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种换热器脏堵检测方法及装置，以解决现有技术中对换热器进行检测与分析时效率低的问题。

[0008] 为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种换热器脏堵检测方法，包括：

[0009] 采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据所述换热器无脏堵
时的运行数据和运行状态数据确定的；

[0010] 获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实际运行状态数据；

[0011] 根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵。

[0012] 进一步的，获取所述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据；

[0013] 对所述运行数据和所述运行状态数据进行多元回归分析，确定所述运行状态模型。

[0014] 进一步的，所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵，包括：

[0015] 计算所述实际运行状态数据与所述理论运行状态数据的差值的绝对值；

[0016] 若所述绝对值大于预设的数据阈值，则确定所述换热器发生脏堵。

[0017] 进一步的，所述实际运行状态数据包括第一时间对应的第一实际运行状态数据和第二时间对应的第二实际运行状态数据，所述理论运行状态数据包括与所述第一实际运行
状态数据和所述第二实际运行状态数据分别对应的第一理论运行状态数据和第二理论运
行状态数据所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是
否发生脏堵，包括：

[0018] 计算所述第一实际运行状态数据与所述第一理论运行状态数据的差值的绝对值，以及，计算所述第二实际运行状态数据与所述第二理论运行状态数据的差值的绝对值；

[0019] 若两个所述绝对值均大于预设的数据阈值，且所述第一时间与所述第二时间之间的时间差值大于预设的时间阈值，则确定所述换热器发生脏堵。

[0020] 进一步的，所述数据阈值包括多个数据阈值，所述确定所述换热器发生脏堵，包括：

[0021] 比较所述绝对值与所述多个数据阈值，确定所述换热器发生脏堵的级别。

[0022] 进一步的，在确定所述换热器发生脏堵时，根据所述脏堵发生时的发生时间、实际运行数据和实际运行状态数据，建立或更新脏堵预测模型。

[0023] 进一步的，还包括：

[0024] 根据所述脏堵预测模型预测所述换热器将要发生脏堵的预测时间和/或预测运行状态数据，和/或，根据所述预测运行状态数据预测脏堵级别。

[0025] 进一步的，所述运行数据包括如下项中的至少一项：

[0026] 冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度、冷凝温度和蒸发温度；和/或，

[0027] 所述运行状态数据包括如下项中的至少一项：

[0028] 端温差值、负荷值。

[0029] 进一步的，所述换热器为空调换热器。

[0030] 本申请实施例提供一种换热器脏堵程度检测装置，包括：

[0031] 计算模块，用于采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据所
述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的；

[0032] 获取模块，用于获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实际运行状态数据；

[0033] 确定模块，用于根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵。

[0034] 本发明采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：

[0035] 1)，部署难度小。本申请仅基于在空调器中设置的传感器传回的参数来对换热器脏堵程度进行判定，无需更改空调器结构或系统；且其中的大量运算和算法训练都仅需要
在空调器第一次使用该方案时在服务器端部署完成，在后续实时监控与分析判定阶段算法
时间复杂度低，对服务器的配置要求较低，分析与判定速度快，且可基于历史数据对机组换
热器脏堵程度进行判定，避免了基于实时数据进行判定的方法会由于网络信号或数据传输
能力差导致的判定效果差，因此可降低该分析方法的部署难度，提高检测和预测速度。

[0036] 2)，算法误差小。由于本申请提供的是基于多个相互关联性不大的运行参数来对空调换热器的脏堵程度进行综合分析，解决了因监测的运行参数少导致算法误差过大和稳
定性不足的问题，降低了换热器脏堵判定的误差。

[0037] 3)，实现预测功能。可结合历史第一运行数据与实时第一运行数据来总结发展趋势从而对未来换热器脏堵情况进行准确的预测，从而可以提前采取相应控制措施来避免因
换热器脏堵导致空调换热器产生硬件损耗和制冷效率下降等问题。

附图说明

[0038] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以
根据这些附图获得其他的附图。

[0039] 图1为本发明换热器脏堵检测方法的步骤示意图；

[0040] 图2为本发明确定运行状态模型的步骤示意图；

[0041] 图3为本发明换热器脏堵检测方法的流程示意图；

[0042] 图4为本发明换热器脏堵检测方法的另一种流程示意图；

[0043] 图5为本发明换热器脏堵检测装置的结构示意图。

具体实施方式

[0044] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基
于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有
其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

[0045] 下面结合附图介绍本申请实施例中提供的一个具体的换热器脏堵程度检测方法。

[0046] 如图1所示，本申请实施例中提供的换热器脏堵程度检测方法，包括：

[0047] S101，采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据所述换热器
无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的；

[0048] 其中，运行数据是利用传感器在换热器运行时采集的，运行数据包括多种运行参数的运行数据，运行参数还可以是通过多种运行参数计算的负荷和/或端温差，例如：运行
参数包括温度传感器采集的冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出
水温度、冷凝温度和蒸发温度，其中，端温差＝冷却水出水温度‑冷凝温度。需要说明的是，
运行状态模型为多元回归方程，传感器采集运行参数的运行数据后上传至服务器进行保
存。

[0049] 可以理解的是，运行状态模型是根据换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的，是换热器无脏堵运行时的理论运行状态。使用空调换热器无脏堵时的运行数据进
行分析，排除了换热器存在脏堵时的运行数据对初始模型的干扰。

[0050] S102，获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实际运行状态数据；

[0051] 采用传感器采集换热器在实时运行时的实际运行数据，将实际运行数据代入到运行状态模型中，可以计算得到实际运行状态的拟合值，也就是实际运行状态数据。

[0052] S103，根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵。

[0053] 在换热器无脏堵时运行数据代入运行状态模型中得到理论运行状态数据，将实际运行数据代入到运行状态模型中得到实际运行状态数据，将实际运行状态数据与理论运行
状态数据进行对比，通过对比结果判断换热器是否发生脏堵。

[0054] 优选的，换热器为空调换热器。

[0055] 换热器脏堵程度检测方法的工作原理为：采用回归分析方法对机组在换热器无脏堵的情况下产生的运行数据进行采集、分析，得到换热器无脏堵时的拟合方程，并将采集的
实际运行数据代入方程得到的实际运行状态数据，通过实际运行状态数据和理论状态数据
来判定机组是否存在脏堵。

[0056] 一些实施例中，如图2所示，本申请提供的换热器脏堵程度检测方法，还包括：

[0057] S201，获取所述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据；

[0058] S202，对所述运行数据和所述运行状态数据进行多元回归分析，确定所述运行状态模型。

[0059] 具体的，运行状态模型为多元回归方程，形式为y＝kx1+kx2+...kxn+b，其中x为运行参数，即为冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度、冷凝温
度、蒸发温度、端温差或电流中的多种，运行参数还可以包括电流，通过电流计算负荷；选择
换热器未发生脏堵时多个运行参数的运行数据进行多元线性回归分析，得到最优多元回归
方程也就是运行状态模型。

[0060] 一些实施例中，所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵，包括：

[0061] 计算所述实际运行状态数据与所述理论运行状态数据的差值的绝对值；

[0062] 若所述绝对值大于预设的数据阈值，则确定所述换热器发生脏堵。

[0063] 具体的，将采集的实际运行数据代入方程得到的实际运行状态数据，将实际运行状态数据与理论运行状态数据做差，将差值取绝对值，将绝对值与预设的数据阈值进行对
比，如果绝对值大于数据阈值，则说明换热器发生拥堵。

[0064] 一些实施例中，所述实际运行状态数据包括第一时间对应的第一实际运行状态数据和第二时间对应的第二实际运行状态数据，所述理论运行状态数据包括与所述第一实际
运行状态数据和所述第二实际运行状态数据分别对应的第一理论运行状态数据和第二理
论运行状态数据所述根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热
器是否发生脏堵，包括：

[0065] 计算所述第一实际运行状态数据与所述第一理论运行状态数据的差值的绝对值，以及，计算所述第二实际运行状态数据与所述第二理论运行状态数据的差值的绝对值；

[0066] 若两个所述绝对值均大于预设的数据阈值，且所述第一时间与所述第二时间之间的时间差值大于预设的时间阈值，则确定所述换热器发生脏堵。

[0067] 优选的，所述数据阈值包括多个数据阈值，所述确定所述换热器发生脏堵，包括：

[0068] 比较所述绝对值与所述多个数据阈值，确定所述换热器发生脏堵的级别。

[0069] 具体的，如图3所示，例如，获取实际端温差值和理论端温差值进行对比；预设数据阈值D和时间阈值T；将空调器日常产生的运行参数的运行数据逐条代入运行状态模型中，
计算出端温差值Y，也就是未发生脏堵时的拟合值；采集后续换热器日常的运行数据，通过
运行数据得到当前的端温差，将当前的端温差代入运行状态方程中进行计算得到当前时间
的端温差值YTd；并将Y与当前时间的换热器的端温差值YTd作对比，当两者的差值的绝对值
高于数据阈值D时，判定机组换热器处于脏堵状态。

[0070] 确定换热器为脏堵状态后，当机组处于脏堵状态持续时间大于预设时间阈值T时，通过服务器和网络设备向机组接受装置和运维部门与客户发出机组脏堵报警，并提供脏堵
解决方案，包括但不限于进行换热器壳管清洗、调节机组控制策略与运行模式等。

[0071] 可以预先设定不同级别的级别阈值，比较绝对值与级别阈值，通过对比确定脏堵级别，例如：级别阈值为(M，N)；当绝对值小于M时，判断为轻度级别，当绝对值介于M，N之间
时，判断为中度级别，当绝对值大于N时，判断为重度级别。

[0072] 优选的，还包括：

[0073] 在确定所述换热器发生脏堵时，根据所述脏堵发生时的发生时间、实际运行数据和实际运行状态数据，建立或更新脏堵预测模型。

[0074] 优选的，根据所述脏堵预测模型预测所述换热器将要发生脏堵的预测时间和/或预测运行状态数据，和/或，根据所述预测运行状态数据预测脏堵级别。

[0075] 如图4所示，假设换热器在tm时刻检测出脏堵，对应的运行数据为xm，则在换热器无脏堵时通过日常运行状态模型得到的端温差值(x1，x2，x3…xm‑1)与发生脏堵报警后的端温
差值(xm，xm+1，…xn)放一起与时间(t1，t2…tn)在服务器上进行时间序列分析，计算出该时间
与脏堵程度综合值之间的最优回归方程，即为脏堵预测模型，且该模型是随着运行数据实
时更新的。

[0076] 通过方程得到未来时间(tn+1，tn+2，…)的端温差值(Zn+1，Zn+2，…)，并通过设定端温差值的阈值(P，Q)，当端温差值Zi中，当机组端温差值P端温差值Zi>Q时，可判定机组将在该时间ti+1时会处于重度脏堵程度中，并将预测结果存入
结果集中，基于结果集每隔一定的时间便生成一次换热器脏堵预测报告，并通过服务器和
网络设备传至机组接受装置和运维部门与客户，以提前准备相应的空调器控制策略和维保
措施，提前预防由空调换热器脏堵导致的危害。

[0077] 优选的，所述运行数据包括如下项中的至少一项：

[0078] 冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度、冷凝温度和蒸发温度；和/或，

[0079] 所述运行状态数据包括如下项中的至少一项：

[0080] 端温差值、负荷值。

[0081] 其中，本申请中采用温度传感器采集冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度、冷凝温度和蒸发温度，采用电流传感器采集电流，负荷是通过电
流传感器采集主机电流计算得到的，需要说明的是，采用电流计算负荷的计算方法采用现
有技术，本申请在此不再赘述，端温差＝＝冷却水出水温度‑冷凝温度；再将端温差、负荷分
别代入运行状态模型中计算得到相应的端温差值、负荷值。

[0082] 优选的，所述换热器为空调换热器。

[0083] 一些实施例中，如图5所示，本申请实施例提供一种，包括：

[0084] 计算模块501，用于采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据
所述换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定的；

[0085] 获取模块502，用于获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实际运行状态数据；

[0086] 确定模块503，用于根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定所述换热器是否发生脏堵。

[0087] 本申请提供的换热器脏堵程度检测装置的工作原理是，计算模块501采集换热器运行时的实际运行数据，并根据所述实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到
理论运行状态数据；其中，所述运行状态模型是根据所述换热器无脏堵时的运行数据和运
行状态数据确定的；获取模块502获取所述换热器运行时的与所述实际运行数据对应的实
际运行状态数据；确定模块503根据所述实际运行状态数据和所述理论运行状态数据，确定
所述换热器是否发生脏堵。

[0088] 本申请实施例提供一种计算机设备，包括处理器，以及与处理器连接的存储器；

[0089] 存储器用于存储计算机程序，计算机程序用于执行上述任一实施例提供的换热器脏堵程度检测方法；

[0090] 处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序。

[0091] 综上所述，本发明提供一种换热器脏堵程度检测方法及装置，包括采集换热器运行时的实际运行数据，并根据实际运行数据和预先确定的运行状态模型，计算得到理论运
行状态数据；其中，运行状态模型是根据换热器无脏堵时的运行数据和运行状态数据确定
的；获取换热器运行时的与实际运行数据对应的实际运行状态数据；根据实际运行状态数
据和理论运行状态数据，确定换热器是否发生脏堵。本申请的技术方案部署难度小，本申请
基于在空调器中设置的传感器传回的参数来对换热器脏堵程度进行判定，无需更改空调器
结构或系统；且大量的运算和算法训练都仅需要在空调器第一次使用该方案时在服务器端
部署完成，在后续实时监控与分析判定阶段算法时间复杂度低，对服务器的配置要求较低，
分析与判定速度快。且可基于历史数据对机组换热器脏堵程度进行判定，避免了基于实时
数据进行判定的方法由于网络信号或数据传输能力差导致的判定效果差，于是可降低该分
析方法的部署难度，提高了检测和预测速度。其次，本申请算法误差小，基于多个相互关联
性不大的运行参数来对空调换热器的脏堵程度进行综合分析，解决了因监测的运行参数少
导致算法误差过大和稳定性不足的问题，降低了换热器脏堵判定的误差。除此之外，本申请
能够实现预测功能，可结合历史运行数据与实时运行数据来总结发展趋势从而对未来换热
器脏堵情况进行准确的预测，从而可以提前采取相应控制措施来避免因换热器脏堵导致空
调换热器产生硬件损耗和制冷效率下降等问题。

[0092] 可以理解的是，上述提供的方法实施例与上述的装置实施例对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。

[0093] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实
施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形
式。

[0094] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0095] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令方法的制造品，该指令方法实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。

[0096] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0097] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵
盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。