CN101002064A - 控制制冷装置的方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于控制制冷装置中蒸发器除霜的方法，上述制冷装置装备有压缩机，及其中利用温度传感器(TP)来检测装置的腔室内部的温度，上述方法包括以下步骤：根据腔室温度(TP)和制冷装置的数学模型估计蒸发器的温度；和根据估计的蒸发器的温度控制压缩机。

Description

控制制冷装置的方法
本发明涉及用于在制冷装置中控制蒸发器除露循环的方法，上述制冷装置装备有一个或多个执行机构，其中利用温度传感器来检测装置的内膛内部的温度。对术语“执行机构”来说，我们意思是指任何可以由装置的控制电路驱动的装置，例如制冷回路的压缩机、活动式阻尼器、风扇、除霜用的电阻等。
所有供冷藏柜用的静态蒸发器都装备有与它们直接接触的温度传感器。上述传感器不仅被温度控制器用来控制内膛内的温度，而且还用来检测除霜阶段的终端。这是通过将它的温度与一合适的值(一般高于0℃)进行比较做到。为此，可以使用机电传感器(恒温器)和电子传感器(亦即NTC(负温度系数热敏电阻)，PTC(正温度系数热敏电阻)，热电偶等)。在某些情况下，将一第二温度传感器放在冰箱内膛的内部，以便用更精确的内膛温度提供给控制算法。
本发明的主要目的是除去蒸发器温度传感器，以便节约与其组装有关的成本，和解决与其难以接近的位置有关的服务能力问题。
本发明的另一个目的是提供一种用一个温度传感器放在其内膛内部的冰箱，所述冰箱可以实施基本上与由具有与蒸发器接触的温度传感器的制冷设备所实施的除霜循环相同的除霜循环。
上述目的由于所附权利要求书中所列举的特点而可以达到。
按照本发明，用一估计算法代替蒸发器温度传感器，上述估计算法能根据唯一的温度传感器来估计蒸发器温度和霜的形成，所述唯一的温度传感器放在内膛内部更易接近的位置中。估计算法能估计蒸发器的温度及其成霜条件，以便操纵除霜功能，同时在蒸发器表面上既没有直接措施也没有密封的情况下避免冰聚集。
本发明的主要优点来自消除了按传统在所有冰箱的静态蒸发器上都有的温度传感器。这些优点可以概括成节约了组装成本和增加了服务能力。如果本发明应用于冷藏柜，则可以得到额外的节约成本，上述冷藏柜按传统是装备有两个温度传感器：一个是在蒸发器上用来操纵除霜，而另一个是在周围环境中用来控制温度。在这种情况下，本1发明能消除第一传感器，和将第二传感器用于上述两种用途(除霜和温度控制)。
现在将参照附图详细说明本发明，其中：
-图1是静态冰箱内膛内部典型的温度传感器位置(解决方案“a”和“b”)及按照本发明所述可能的传感器位置(解决方案“c”)的示意图；
-图2是按照本发明所述的示出估计算法，控制算法和制冷系统之间相互作用的方框图；
-图3是示出图2的估计算法的详细情况的方框图；
-图4是按照本发明所述的冰箱的示意图，其中温度传感器和控制硬件都设置在内膛内部的一个控制箱中；
-图5是按照本发明所述的冰箱内膛的顶视图，其中示出相关的热动力学模型的等效电路；
-图6是示出按照本发明所述的估计算法的流程图；
-图7示出按照本发明所述的估计算法的方框图；
-图8是示出按照本发明所述的算法应用于其内膛内部有和没有潮湿载荷情况下的制冷装置的一些实际性能的实施例图；和
-图9示出在按照本发明所述的算法中所用的参数值的实施例。
参见附图，图2中示出描述估计算法EA、控制算法CA和制冷系统RS之间相互作用的一般方框图。按照该图，控制算法CA决定执行机构(例如制冷回路的压缩机)的状态，以保证装置的合适温度控制和正确的起作用(其中包括良好的除霜操纵)。这主要是根据下面两个输入做到：测得的温度和估计的蒸发器条件(例如蒸发器温度和结霜量)，上述测得的温度来自内膛中的温度探测器TP，而上述估计的蒸发器条件通过估计算法EA实施。
图3更详细示出估计算法EA的方框示意图。估计算法EA包括两个主要的模块M和K。“模”块M由装置的数学模型组成。“模”块M可以从应用热力学和物理学原理描述探测器区域和蒸发器区域之间的热交换得到。可供选择地或者除了这种解决方案之外，可以利用计算智能技术(如神经网络)来实现模块M。
“错误”模块K将测得的探测器温度和估计的温度之间的误差计权，并把这个数据作为反馈发送到模块M。这种反馈由模块M用来调节估计量。
存在错误模块K通过存在某种程度影响系统的不确定性证明。这种不确定性与存在一些扰动(图2)有关及与在描述实际系统时模块M的不可估量的近似值有关。不确定性越高，错误模块K的重要性就越高。如果认为不确定性的作用可忽略不计，则错误模块K可以省略。
一些扰动的例子是打开门、存在热的食品(尤其是如果邻近温度探测器TP)、外部温度变动、湿度条件(内膛的内部和外部)。按照定义，扰动不能直接测量，但估计算法EA可以检测和估计它们，随后调节估计值。例如，通过分析探测器温度动力学，估计算法EA可以辨别内膛中食品的存在，并在随后修改内部模块M的参数。
错误模块K也可以用来自动调整数学模型M，因此估计算法可以自动地适合于具体的冰箱模型。
设计模块M和K的众所周知的技术在于应用Kalman滤波技术。
按照本发明，控制算法将利用估计的蒸发器状态来操纵蒸发器除霜。这可以例如通过在每次冷却循环之后，刚好估计的蒸发器温度大于固定的阈值时，实施压缩机启动来做到。在这种情况下，除霜应在每次压缩循环下进行。可供选择地，除霜可以在刚好估计的除霜状态(由估计算法EA提供)大于预定值时进行。
如上所述，本发明的其中一个主要优点是由于消除了传统的蒸发器温度传感器而降低了布线和组装的成本。如果所有的电气/电子器件的大部分集中有内膛内部的专用控制箱CB上(如图4所示)，则上述这个优点进一步增加。这种控制箱CB可以包括例如温度探测器P、用户接口(UI)、实施估计算法EA和控制算法CA的微型控制器、用于执行机构(继电器、三端双相可控硅开关元件)的电子和电气器件、及输入传感器(门开关、温度探测器等)。
即使本发明主要适用于冰箱内膛的静态蒸发器，但它同样也可以适用于无除霜式蒸发器(用于冰箱和冷冻器)。按传统，在后面这些情况下，蒸发器装备有起温度传感器作用的“双金属”开关。双金属开关的状态(打开/关闭)取决于蒸发器的温度，并被控制算法CA用来检测除霜阶段的终端。应用按照本发明所述的技术解决方案消除了双金属开关。
现在将在下面例子中说明本发明的实际实施方案，其中将Whiripool冷藏柜代码850169816000按照本发明进行修改。图5示出该冷藏柜的示意图。实施例的冷藏柜在塑料内衬的壁的外表面上有一蒸发器。这是代替在腔室(cell)中使用蒸发器的众所周知的技术。所述例子基于“基准模型”技术。这意味着估计蒸发器温度是根据描述蒸发器和冷藏柜之间结晶作用和热交换的简化数学模型进行。这种模型的等效电气示意图在上述图5中示出。
按照这种等效性(电-热)，电阻代表热交换系数的倒数(℃/W)，而每个电容都代表热容(J/℃)。一般分支上的电流代表沿着那个分支的热通量(W)，及最后，一般结点上的电压代表那个结点上的温度(℃)。
模型的边界条件包括两个发生器(Q1和T3)。第一发生器Q1描述压缩机带走的热流速率。第二发生器描述冰箱内膛中的温度，而在这个具体应用中，上述冰箱内膛中的温度与探测器温度Tp相同。
模型的两个主要状态变量是两个温度T1和T2。第一温度T1描述内部蒸发器组的温度。第二温度T2描述覆盖蒸发器的塑料壁(内衬)的温度。这是最重要的温度，因为它对应于受结冰影响的区域。此外，有一第三状态变量(Xice)，以便描述由于结冰和化冰作用而由结点T2所吸收或放出的能量。
模型的方程如下：
Figure A20058002482200071
函数f1描述压缩机随速度(如果使用可变速压缩机的话)和估计的温度T2不同而变化的制冷能力。
利用风扇因子来描述内膛内部风扇的可能存在。
系数K考虑到内膛和蒸发器的壁之间的对流热交换的作用。
图6的流程图示出基于所述模型的估计算法。它是有关方程系统(1)的数值积分。
对于所考虑的应用，选定积分时间阶梯Dt为1秒。算法包括下列主要步骤：
1.输入读数。压缩机速度(如果使用可变速压缩机)或压缩机状态(如果使用开/关压缩机)、风扇状态或风扇速度、探测器温度值(温度T3)。
2.制冷能力计算。这是通过附到流程图上的二维查找表进行。这种查找表从供应商所提供的压缩机特性得到(系统(1)的方程4)。
3.将结点T1的方程积分(系统(1)的方程no.1和5)。
4.将结冰的方程积分(系统(1)的方程3和7)。
5.将结点T2的方程积分(系统(1)的方程2，5和6)。
温度T2是蒸发器温度的估计值，所述估计值传到控制算法，以便操纵除霜功能。
图7示出本实施例的方框图说明。
图9综合了实施例的算法中的主要参数及它们的数值。这些数值是在设计阶段期间用实验确定。
图8示出在内膛内部有和没有潮湿载荷的情况下，上述算法应用于上述装置的性能的例子。当估计的蒸发器温度高于4.5℃时，控制算法能在每个循环下将压缩机启动。可以理解，在压缩机启动时实际蒸发器温度和估计的温度之间的温差低于1℃。这是在承认除霜阶段结束时估计算法合格精度的证据。
当然，上述算法必须仅看作是本发明可能的实施例。可以用基于与图3的一般方框图有关的其它技术的不同解决方案来估计(Kalman滤波器，神经模糊等)。

Claims (14)

1.用于控制制冷装置中蒸发器除霜的方法，在上述制冷装置中装备有至少一个执行机构，在上述方法中，利用温度传感器(TP)来检测装置腔室内部的温度，其特征在于，它包括以下步骤：根据腔室温度和制冷装置的数学模型(M)估计蒸发器的温度，和根据估计的蒸发器温度控制执行机构。
2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，装置的数学模型(M)从应用描述放置温度传感器(TP)的腔室区域和蒸发器区域之间热交换的热动力学和/或物理数据得到。
3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，装置的数学模型是从应用计算智能技术得到。
4.按照上述权利要求其中之一所述的方法，其特征在于，还估计腔室的温度，并将估计的腔室温度与测得的腔室温度进行比较，同时利用估计值和测得值之间的误差(Eerr)来调节蒸发器温度的估计值。
5.按照权利要求4所述的方法，其特征在于，利用误差值(Eerr)来修改数学模型(M)，以便克服外部扰动。
6.按照权利要求4所述的方法，其特征在于，利用误差值(Eerr)来自调整数学模型(M)，以便使蒸发器温度的估计值适合于制冷装置的不同模型。
7.制冷装置，具有制冷回路、控制回路、和温度传感器(TP)，上述制冷回路包括蒸发器，上述控制回路用于控制制冷装置的操作，其中包括蒸发器除霜，而上述温度传感器(TP)放在装置的腔室中，其特征在于，控制回路适合于实施估计算法(EA)，所述估计算法(EA)提供蒸发器温度的估计值，这种估计算法是基于测得的腔室温度和基于装置的数学模型，因此当需要时，控制回路可以实施蒸发器的除霜。
8.按照权利要求7所述的制冷装置，其特征在于，控制回路适合于在测得的腔室温度和由估计算法(EA)所提供的估计值之间进行比较。
9.按照权利要求8所述的制冷装置，其特征在于，从测得的腔室温度和其估计值之间的比较所得的误差值(Eerr)适合于用来调节蒸发器温度的估计值和/或修改数学模型(M)。
10.按照权利要求8所述的制冷装置，其特征在于，从测得的腔室温度和其估计值之间的比较所得的误差值(Eerr)适合于用来自动调整数学模型(M)，以便使估计算法(EA)适合于装置的不同模型。
11.按照权利要求7-10其中之一所述的制冷装置，其特征在于，估计算法(EA)是基于Kalman滤波器。
12.按照权利要求7-10其中之一所述的制冷装置，其特征在于，估计算法(EA)是基于计算智能技术。
13.按照权利要求7-12其中之一所述的制冷装置，其特征在于，实施估计算法(EA)的控制回路，温度传感器(TP)和微处理器放在内膛内单个控制箱(CB)中。
14.按照权利要求13所述的制冷装置，其特征在于，控制箱(CB)包括用户接口、用于执行机构的电子和/或电力驱动器及输入传感器。
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