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将冷链诊断分配给自身和第三方冷链、货运和制冷解决方案提供者的系统和方法

摘要

一种用于分析运输制冷系统的系统,包括:存储装置,用于存储与运输制冷系统相关联的运输参数和客户许可;诊断引擎,与存储装置电子通信,所述诊断引擎包括:许可模块,用于确定用户装置是否具有针对描述数据、诊断数据、预测数据和规定数据中的至少一个的客户许可;描述模块,用于至少响应于运输参数来确定描述数据;诊断模块,用于至少响应于运输参数来确定运输制冷单元的诊断数据;预测模块,用于确定预测数据;以及规定模块,用于确定规定数据。

著录项

  • 公开/公告号CN112424805A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 开利公司;

    申请/专利号CN201980041312.8

  • 发明设计人 A·恩;L·G·柯蒂斯;

    申请日2019-09-10

  • 分类号G06Q10/08(20060101);G06Q50/28(20060101);B60P3/20(20060101);

  • 代理机构72001 中国专利代理(香港)有限公司;

  • 代理人付曼;姜冰

  • 地址 美国佛罗里达州

  • 入库时间 2023-06-19 10:00:31

说明书

技术领域

本文公开的主题一般涉及冷链分配系统,并且更特别地涉及用于分析冷链分配系统的设备和方法。

背景技术

通常,冷链分配系统用于运输和分配易腐烂(perishable)货品和环境敏感货品(本文中称为易腐烂货品),这些货物可能易受温度、湿度和其他环境因素影响。易腐烂货品可包括但不限于水果、蔬菜、谷物、豆类、坚果、蛋类、乳品、种子、花、肉、家禽、鱼、冰和药物。有利地,冷链分配系统允许易腐烂货品被有效地运输和分配而没有损坏或其他不期望的影响。

制冷(refrigerated)卡车和拖车通常用于在冷链分配系统中运输易腐烂货品。运输制冷系统安装到卡车或安装到拖车,与限定在卡车或拖车内的货物空间可操作地关联,以便维持货物空间内的受控温度环境。

常规地,与制冷卡车和制冷拖车结合使用的运输制冷系统包括运输制冷单元,该运输制冷单元具有制冷剂压缩机、具有一个或多个相关联的冷凝器风扇的冷凝器、膨胀装置、以及具有一个或多个相关联的蒸发器风扇的蒸发器,它们在闭合的制冷剂流回路中经由合适的制冷剂线路连接。空气或空气/气体混合物借助于与蒸发器相关联的(一个或多个)蒸发器风扇从货物空间的内部容积被抽取,以与制冷剂的热交换关系穿过蒸发器的空气侧,由此制冷剂从空气吸收热量,从而冷却空气。然后,冷却的空气被供应回到货物空间。

在常规系统中,利用针对所有运输制冷系统以选定间隔执行的计划维护活动来进行运输制冷系统的维护。

发明内容

根据一个实施例,提供了一种用于分析运输制冷系统的系统。所述系统包括:存储装置,用于存储与运输制冷系统相关联的运输参数和客户许可(license);诊断引擎,与所述存储装置电子通信,所述诊断引擎包括:许可模块,用于确定用户装置是否具有针对描述数据、诊断数据、预测数据和规定数据中的至少一个的客户许可;描述模块,用于至少响应于所述运输参数来确定描述数据,并且如果所述用户装置具有针对描述数据的客户许可,则将所述描述数据传送到所述用户装置;诊断模块,用于至少响应于所述运输参数来确定所述运输制冷单元的诊断数据,并且如果所述用户装置具有针对诊断数据的客户许可,则将所述诊断数据传送到所述用户装置;预测模块,用于至少响应于所述运输参数来确定预测数据,并且如果所述用户装置具有针对预测数据的客户许可,则将所述预测数据传送到所述用户装置;以及规定模块,用于至少响应于所述运输参数来确定规定(prescriptive)数据,并且如果所述用户装置具有针对规定数据的客户许可,则将所述规定数据传送到所述用户装置。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述存储装置存储所述运输制冷系统的历史运输参数。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述存储装置存储所述运输制冷系统的维护历史。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述描述模块响应于所述运输参数和历史运输参数来确定描述数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述诊断模块响应于所述运输参数和历史运输参数来确定诊断数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述预测模块响应于所述运输参数和历史运输参数来确定预测数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述规定模块响应于所述运输参数和历史运输参数来确定规定数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述描述模块响应于所述运输参数和所述维护历史来确定描述数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述诊断模块响应于所述运输参数和所述维护历史来确定诊断数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述预测模块响应于所述运输参数和所述维护历史来确定预测数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:所述规定模块响应于所述运输参数和所述维护历史来确定规定数据。

根据另一实施例,提供了一种用于分析运输制冷系统的方法。所述方法包括:存储与运输制冷系统相关联的运输参数和客户许可;确定用户装置是否具有针对描述数据、诊断数据、预测数据和规定数据中的至少一个的客户许可;至少响应于所述运输参数来确定描述数据、诊断数据、预测数据和规定数据中的至少一个;如果所述用户装置具有针对描述数据的客户许可,则将所述描述数据传送到所述用户装置;如果所述用户装置具有针对诊断数据的客户许可,则将所述诊断数据传送到所述用户装置;如果所述用户装置具有针对预测数据的客户许可,则将所述预测数据传送到所述用户装置;以及如果所述用户装置具有针对规定数据的客户许可,则将所述规定数据传送到所述用户装置。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:存储所述运输制冷系统的历史运输参数。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:存储所述运输制冷系统的维护历史。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:响应于所述运输参数和历史运输参数来确定所述描述数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:响应于所述运输参数和历史运输参数来确定所述诊断数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:响应于所述运输参数和历史运输参数来确定所述预测数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:响应于所述运输参数和历史运输参数来确定所述规定数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:响应于所述运输参数和所述维护历史来确定所述描述数据。

除了上述特征中的一个或多个特征之外,或者作为备选方案,另外的实施例可以包括:响应于所述运输参数和所述维护历史来确定所述诊断数据。

本公开的实施例的技术效果包括响应于用户的许可而递送不同级别的数据以用于分析运输制冷系统。

除非另有明确指出,否则前述特征和元素可以采用各种组合方式来组合而没有排他性。根据以下描述和附图,这些特征和元素及其操作将变得更加明显。然而,应当理解,下面的描述和附图旨在本质上是说明性和解释性的,而不是限制性的。

附图说明

在说明书结尾处在权利要求书中特别指出并且清楚地要求保护被认为是本公开的主题。根据结合附图的以下详细描述,本公开的前述和其他特征和优点是显然的,在附图中:

以下描述不应以任何方式被认为是限制性的。参考附图,相似的元素被相似地编号:

图1示出根据本公开的实施例用于分析制冷系统的系统的示意图;以及

图2是示出根据本公开的实施例用于分析制冷系统的方法的流程图。

具体实施方式

参考附图,通过举例而非限制的方式,本文呈现了所公开的设备和方法的一个或多个实施例的详细描述。

现在参考附图,图1示出用于提供针对制冷运输系统的分析的系统10的示意图。通常,运输制冷系统20用于运输和分配易腐烂货品和环境敏感货物(本文中称为易腐烂货品34)。在所示实施例中,运输制冷系统20包括环境受控容器14、运输制冷单元28和易腐烂货品34。容器14可由车辆12拉动。要理解,本文所述的实施例可应用于通过铁路、海洋、空中运载的运载容器或任何其他合适的容器,因此车辆可以是卡车、火车、船、飞机、直升机…等。容器14可限定内部隔室18。

在所示实施例中,运输制冷单元28与容器14相关联,以向内部隔室18提供期望的环境参数,诸如例如温度、压力、湿度、二氧化碳、乙烯、臭氧、光暴露、振动暴露和其他条件。在另外的实施例中,运输制冷单元28是能够提供期望的温度和湿度范围的制冷系统。运输制冷单元(TRU)28可由能量源供能,能量源诸如,例如汽油、柴油、电力或本领域技术人员已知的另一能量源。易腐烂货品34可以包括但不限于水果、蔬菜、谷物、豆类、坚果、蛋类、乳品、种子、花、肉、家禽、鱼、冰、血液、药物或要求冷链运输的任何其他合适的货物。

在所示实施例中,运输制冷系统20包括传感器22。传感器22可以用于监测容器14内部和外部的运输参数82。运输参数82是由运输制冷系统20运输的易腐烂货品34的数据、运输制冷单元28的数据和/或整个运输制冷系统20的数据,如下面进一步描述的那样。由传感器22监测的运输参数82可包括但不限于温度、压力、湿度、二氧化碳、乙烯、臭氧、光暴露、振动和内部隔室18中的其他条件。因此,利用合适的传感器22来监测期望的参数。有利地,传感器22可以根据要监测的易腐烂货物和对应的环境敏感性而被选择用于某些应用。在实施例中,监测温度。在某些实施例中,用户期望维持和监测温度或其他参数在可接受的范围内。如图1所看到的,传感器22可以直接放置在易腐烂货品34上。

此外,如在所示实施例中,传感器22可以用于监测运输制冷系统20的各种运输参数82。这些传感器22可以放置在各种位置中,包括但不限于在运输制冷单元28上、在容器14的门36上以及遍布于内部隔室18。传感器22可以直接放置在运输制冷单元28内,以监测运输制冷单元28的性能和功率使用。运输制冷单元28内部的各个组件也可以由传感器22监测,以检测性能方面,诸如例如各个组件的使用周期、持续时间、温度和压力。如所看到的,传感器22还可以放置在容器14的门36上以监测门36的位置。门36是打开还是关闭影响容器14的温度和运输制冷单元28的性能两者。例如,在热天气中,打开的门36将允许冷却的空气从容器14逃逸,从而导致内部隔室18的温度升高,这通过迫使运输制冷单元28更努力地工作以冷却内部隔室18而在运输制冷单元28上产生额外的应力。另外,全球定位系统(GPS)位置也可以由传感器22检测。GPS位置可以帮助提供来自其他数据源40关于容器14沿行进路线经历的本地天气42(包括太阳能增益(solar gain))的信息。本地天气42影响容器14的温度,并且因此影响运输制冷单元28的操作,例如,运输制冷单元28可能必须在容器14行进通过暴露于长期的热和太阳能增益的沙漠时更努力地工作。

如图1所示,运输制冷系统20还可包括控制器30,其被配置成以选定的采样率记录来自传感器22的多个读数,被称为运输参数82。控制器30可以被封闭在运输制冷单元28内或与运输制冷单元28分离,如所示出的那样。运输参数82还可以扩增有时间、位置戳记或其他相关信息。控制器30还可以包括处理器(未示出)和相关联的存储器(未示出)。处理器可以是但不限于任何广泛的一系列可能架构的单处理器或多处理器系统,包括同构或异构布置的现场可编程门阵列(FPGA)、中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)或图形处理单元(GPU)硬件。存储器可以是但不限于随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子、光、磁或任何其他计算机可读介质。

在所示实施例中,运输制冷系统20可以包括与控制器30操作性通信并且与云网络60无线操作性通信的通信模块32。通信模块32被配置成经由无线通信将运输参数82传送到云网络60。无线通信可以是但不限于无线电、微波、蜂窝、卫星或另一无线通信方法。云网络60可以是但不限于卫星网络、蜂窝网络、广域网或另一类型的无线网络。通信模块32可以包括短程接口,其中短程接口包括以下中的至少一个:有线接口、光接口和短程无线接口。

运输参数82也可由其他数据源40提供,如图1所示。其他数据源40可包括但不限于天气42和手动输入的数据48。如上所述,天气42通过在运输期间影响容器14的温度而对运输制冷单元28的操作具有影响(例如210和214),但是天气42也对运输制冷单元28具有其他影响。虽然系统10包括传感器22以帮助自动化,但是通常对于手动数据输入的需要是不可避免的。手动输入的数据48可以经由各种装置输入,各种装置包括但不限于蜂窝电话、平板、膝上型计算机、智能手表、台式计算机或本领域技术人员已知的任何其他类似的数据输入装置。

数据源40还可以包括:可以通过电子接口接收或者可以手动输入的关于正在运输的易腐烂货品34的信息。知道易腐烂货品34(例如冰淇淋与草莓)可能影响后续的诊断信息,因为冷气团(mass)可能影响返回空气温度读数变化的速率。其他数据源40可包括离线数据文件,其用于传统制冷系统、制冷系统应用,包括第三方制冷系统和应用(即,不是由诊断引擎90的同一所有者拥有)。

其他数据源40也可以包括来自非承载商(non-carrier)制冷系统的其他csv、json格式,并且基于授予客户端(即,运输制冷单元28的所有者/操作者)的许可来提供诊断。备选地,客户端可以基于其具有的许可来提供用于可用诊断(描述至规定)的输入参数(例如,运输参数82),并且得到响应于输入参数的见解(例如,输出数据100,参见下文)。例如:小型第三方制冷提供者可以获得许可并提供输入参数(例如,运输参数82)以获得下面讨论的输出数据100。

在所示的实施例中,系统10还包括诊断引擎90和与诊断引擎90操作地相关联的存储装置80。诊断引擎90和存储装置60可以位于云网络60内,应当理解,虽然在示意性框图中单独定义了特定系统,但是系统中的每个或任何可以经由硬件和/或软件以其他方式组合或分离。诊断引擎90与存储装置60电子通信。诊断引擎90可以是或包括处理器,该处理器包括但不限于任何广泛的一系列可能架构的单处理器或多处理器系统,包括同构或异构布置的现场可编程门阵列(FPGA)、中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)或图形处理单元(GPU)硬件。存储装置80可以是但不限于随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子、光、磁或任何其他计算机可读介质。

存储装置80被配置成存储与运输制冷单元28相关联的运输参数82、历史运输参数84、运输制冷单元28的维护历史86和客户许可88。存储装置80可以是但不限于随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子、光、磁或任何其他计算机可读介质。

诊断引擎90可以包括许可管理器91、诊断模块94、预测模块96和规定模块98。许可管理器91被配置成通过检查存储在存储装置80中的客户许可88来确定特定用户(例如,客户、客户端等)具有什么类型的客户许可88,并且然后基于其客户许可88来确定可以将什么数据100发送到该用户的用户装置110。例如,客户端可能仅支付了客户许可88来接收描述数据102,并且因此客户将仅接收描述数据到其用户装置110。用户装置110可以是诸如台式计算机之类的计算装置。用户装置110还可以是通常由人携带的移动计算装置,诸如例如电话、PDA、智能手表、平板、膝上型计算机等。用户装置110还可以是同步在一起的两个单独的装置,诸如,例如通过互联网连接同步的蜂窝电话和台式计算机。

描述模块组织运输参数,并将运输参数作为描述数据102传送到用户装置110。没有分析或非常少的分析可能可以与描述数据102相关联。例如,描述数据102可以包括运输制冷系统20的功率使用。

诊断模块94响应于运输参数82来确定运输制冷单元28的诊断数据104。诊断模块94可以确定包括运输制冷单元28中的故障和故障的潜在来源的诊断数据104。诊断模块94被配置成将诊断数据104传送到用户装置110。诊断模块94可以将运输参数82与各种阈值、限制和范围进行比较,以检测诊断数据104,并且然后访问历史运输参数84以导出故障的一个或多个潜在来源。例如,诊断数据104可以包括运输制冷系统20的功率使用以及关于什么正在引起运输制冷系统20中的每个组件的功率使用和功率效率的诊断。

预测模块96响应于运输参数82来确定预测数据106。预测数据106预测运输制冷单元28的至少一个组件的未来潜在故障和剩余寿命。预测模块96被配置成将预测数据106传送到用户装置110。预测模块96可检测运输参数中的模式(例如,高/低压缩机出口压力的模式)以预测故障。预测模块96可以使用基线寿命曲线,该基线寿命曲线提供随时间变化的剩余寿命。基线寿命曲线可以基于历史运输参数84来生成。基线寿命曲线可以响应于事件或运输参数82而被调整或移位。例如,在恶劣的高环境条件下的操作的检测可以减少剩余寿命,而维护操作的发生可以延长剩余寿命。在另一个示例中,预测数据106可以包括运输制冷系统20的每个组件的预测功率使用,并且还预测运输制冷20的每个组件的功率效率。

规定模块108响应于运输参数82来确定规定数据108。预测模块96被配置成向用户装置110传送规定数据108。规定数据108可以包括对运输制冷单元28的即将到来的维护的推荐。规定模块108可以检测运输参数82中的趋势,将运输参数82与阈值进行比较和/或确定运输参数82的变化率以确定预防性维护的需要。一系列警报发生(例如过压)的存在可指示对于预防性维护的需要。在示例中,规定数据108可以包括关于如何改变运输制冷系统20的每个组件的功率使用和/或功率效率的推荐。

诊断模块94、预测模块96和规定模块98可以在它们的确定中利用来自其他运输制冷单元的历史运输参数84和当前运输制冷单元28的维护历史86。历史运输参数84可以针对运输制冷单元28的每个组件提供诸如例如寿命曲线、故障率和选定条件范围之类的信息。选定条件范围可以限定运输制冷单元28的组件的正常操作条件。选定条件范围之外的操作可以指示运输制冷单元28的组件的问题。维护历史86可以帮助指示运输制冷单元28的组件的持久问题。维护历史86还可以帮助预测模块96调整运输制冷单元28的维护计划。

有利地,如本文所提供的,诊断引擎90可以提供处于各种级别的数据100,以帮助更好地预测维护计划并减少运输制冷系统20的非计划停机时间。

现在参考图2,并继续参考图1。图2示出根据本公开的实施例的流程图,其示出用于分析运输制冷系统20的方法200。在框204处,与运输制冷系统相关联的运输参数82和客户许可88被存储在存储装置80上。在框206处,确定用户装置110是否具有针对描述数据102、诊断数据104、预测数据106和规定数据106中的至少一个的客户许可88。在框208处,至少响应于运输参数82来确定描述数据102、诊断数据104、预测数据106和规定数据108中的至少一个。

在框210处,取决于与用户装置110相关联的客户许可88,将不同的数据100传送到用户装置110(例如,或者授予用户装置经由互联网连接对它的访问)。在框210a处,如果用户装置110具有针对描述数据102的客户许可88,则将描述数据102传送到用户装置110。在框210b处,如果用户装置110具有针对诊断数据104的客户许可88,则将诊断数据104传送到用户装置110。在框210c处,如果用户装置110具有针对预测数据106的客户许可88,则将预测数据106传送到用户装置110。在框210d处,如果用户装置110具有针对规定数据88的客户许可88,则将规定数据108传送到用户装置110。

方法200还可以包括存储运输制冷系统20的历史运输参数84和/或存储运输制冷系统20的维护历史86。可以响应于运输参数82、历史运输参数84和维护历史86中的至少一个来确定描述数据102。可以响应于运输参数82、历史运输参数84和维护历史86中的至少一个来确定诊断数据104。可以响应于运输参数82、历史运输参数84和维护历史86中的至少一个来确定预测数据106。可以响应于运输参数82、历史运输参数84和维护历史86中的至少一个来确定规定数据108。

虽然以上描述已经以特定顺序描述了图2的流程,但是应当理解,除非在所附权利要求书中另外特别要求,否则步骤的顺序可以改变。

如上所述,实施例可以采取处理器实现的过程和用于实践那些过程的装置(诸如处理器)的形式。实施例还可以采取包含指令的计算机程序代码的形式,所述指令体现在有形介质中,有形介质诸如网络云存储设备、SD卡、闪速驱动器、软盘、CD ROM、硬盘驱动器或任何其他计算机可读存储介质,其中,当计算机程序代码被加载到计算机中并由计算机执行时,计算机变为用于实践实施例的装置。实施例还可以采取计算机程序代码的形式,例如,该计算机程序代码存储在存储介质中、加载到计算机中和/或由计算机执行,或者通过某种传输介质传送、加载到计算机中和/或由计算机执行,或者通过某种传输介质传送,诸如通过电线或电缆、通过光纤、或经由电磁辐射传送,其中,当计算机程序代码被加载到计算机中并由计算机执行时,计算机变为用于实践实施例的装置。当在通用微处理器上实现时,计算机程序代码段配置微处理器以创建特定的逻辑电路。

术语“大约”旨在包括与基于提交本申请时可用设备的特定量的测量相关联的误差度。例如,“大约”可以包括给定值的±8%或5%或2%的范围。

本文所使用的术语仅用于描述特定实施例的目的,并且不旨在限制本公开。如本文所使用的单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式,除非上下文另有明确指示。还将理解,术语“包括”和/或“包含”在本说明书中使用时,指定所陈述的特征、整数、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素组件和/或其群组的存在或添加。

虽然已经参考一个或多个示例性实施例描述了本公开,但是本领域技术人员将理解,在不脱离本公开的范围的情况下,可以进行各种改变并且可以用等同物替换其元素。此外,在不脱离本公开的实质范围的情况下,可以进行许多修改以使特定的情况或材料适应于本公开的教导。因此,预期本公开不限于作为被设想用于实现本公开的最佳模式而公开的特定实施例,而是本公开将包括落入权利要求的范围内的所有实施例。

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