CN107941543B - 用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法 - Google Patents

用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明中的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其包括测试模式启动时机、制冷系统运行状态控制和运行模式三个方面，根据用户操作变化情况、产品运行状态、压缩机的启停状态，确定制冷系统性能测试的启动时机后，对制冷系统中的零部件进行状态控制，在正常的运行模式中嵌入一段测试的工作模式。本发明有利于实时在线地对制冷系统性能进行监测、诊断、预测，提前进行健康管理，确保制冷系统不停机，创造无忧使用体验，提升产品智能化水平，同时减少运行和维护费用。

Description

用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法
技术领域
本发明属于测试技术领域，特别涉及一种用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法。
背景技术
故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术作为新一代军用装备的关键技术，受到国内外的高度重视和推广应用。目前随着信息技术和自动化技术的快速发展，现代工业中系统，例如航空航天、制造、运输等行业，的集成度和复杂度越来越高，构造十分复杂，各模块之间的联系非常紧密，个别部件一旦出现故障则可能引起连锁反应，造成整个系统不能正常运行。
以冰箱、冰柜和空调等产品为例，一般情况下都是运行过程中出现了故障以后，再通过人工去查找故障进行维修。而随着科技的发展，制冷系统系统变得复杂，逐渐出现了机内测试技术，最初的机内测试一般都是为监测机内的关键部件，一般关键部件出现故障，所述测点可成为维修工程师提供查找故障的助手。而PHM的基础和前提是功能性能状态的获取，状态监测、故障诊断和预测，乃至健康管理均是在采集到的产品各项状态参数的基础上实现相应功能，可以说性能状态参数的测试和获取，决定着PHM的实现与否。制冷系统作为军民领域的重要组成系统，应用PHM技术对其进行状态监测、故障诊断和预测，并进一步实现性能与费用最优的健康管理，具有重要的军事和社会效益。目前制冷系统由于系统封闭、运行状态复杂、负载多变且难以测试等问题，难以对其性能进行准确的测试，尤其是在线实时的测试与监控。目前制冷系统的常规监测参数类型包括温度、压力、振动等，这些参数不仅取决于制冷系统自身的制冷性能，同时还很大程度上受负载的影响。由于负载由用户使用需求决定，动态变化且差异大，同时又没有可行的负载测量手段，导致难以实现制冷性能的在线测试的问题。但提前预知将要发生故障的时间和位置，预测整个系统的RUL(Remaining Useful Life，剩余使用寿命)具有重要意义，其能够提高系统的运行可靠性，减少系统的维修费用和提高维修准确性，从而实现系统的CBM(ConditionBasedMaintainence，基于状态的维修)。同时，PHM系统记录分析系统的健康数据，像管理人体健康一样，对整个系统进行健康管理。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其针对制冷系统，提出一种规避负载影响、不影响用户正常使用、在线实时的制冷性能的测试模式；所述基于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法能够通过传感器、信号处理仪和检测仪进行数据监测，结论由诊断软件给出；进一步，能够在测试过程中运用多种诊断技术诊断当前故障进行综合诊断；基于上述结果实现健康监测、高级故障诊断、故障/寿命预测，评价其健康、亚健康、故障状态以及进一步预测零部件的寿命，给出决策和维修建议实现设备的故障诊断与健康管理。
本发明的技术方案如下：
一种用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其步骤如下：
(1)预先设定好测试模式维持的时长，进入测试模式设计方法启动阶段；(2)根据压缩机运行过程曲线，判断用户是否发生操作动作从而判定负载状态是否发生变化；在无用户进行操作动作的前提下，制冷系统持续运行，直至压缩机进入周期性的启停过程，判定制冷系统运行状态达到稳定，进入步骤(3)；如出现了用户操作动作，则重复步骤(2)；(3)对压缩机的启停次数进行计数，压缩机启停次数达到预设的最小要求值时，压缩机进入周期性的启停过程；(4)压缩机进入周期性的启停过程后，选定其中任一启停周期，当进入相邻的下一个启停周期后压缩机即将停机的时刻，测试模式启动时机被触发，所述制冷系统自动进入测试模式；(5)在测试模式下保持压缩机持续运转，控制压缩机以一固定频率运行或变频运行；(6)从进入测试模式开始计时，当测试模式在预设的测试模式维持的时长内，发生用户操作动作时，自动退出测试模式，同时本次测试模式认定为未完成，本次测试得到的数据为无效，进入步骤(8)；(7)从进入测试模式开始计时，当测试模式达到预设时长时后，自动退出测试模式，本次测试得到的数据为有效数据；以及(8)返回正常模式，直至下一个测试模式启动时机被触发。
优选地，进入测试模式时，关闭风机，退出测试模式后，开启风机。
进一步地，进入测试模式时，关闭风门，退出测试模式后，开启风门。
优选地，所述启停周期中至少包括一个启停周期，所述固定频率至少包括一个固定的频率值。
优选地，基于压缩机控制频率输入来计算压缩机的启停次数，判断压缩机启停状态，当压缩机的启停次数达到最小要求值时，制冷系统进入稳定运行状态，计算压缩机的启停周期，根据压缩机的启停周期，判断压缩机是否达到正常模式下的停机条件，当压缩机即将停机时，进入测试模式。
优选地，测试模式下根据测试需求打开其中冷藏蒸发器电磁阀和冷冻蒸发器电磁阀，同时关闭冷藏风机和冷冻风机并关闭冷藏风门。
优选地，测试模式过程中当满足化霜条件时，退出测试模式，进入正常模式，进行化霜，同时本次测试模式认定为未完成，数据无效。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明中的基于故障诊断与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其在制冷系统正常运行的基础上，通过在适当时机嵌入测试模式，避免测试模式的引入干扰各负载的正常制冷，从而不造成对用户正常使用的影响；并通过相应控制状态，规避负载对制冷系统运行的影响，使得制冷系统的运行状态仅受制冷系统自身的影响，从而为准确测试与获取制冷系统性能创造条件。通过使用本测试模式设计方法，能够为制冷系统中制冷能力和性能的测试提供前提和基础，从而使通过布置常规传感器实现制冷系统的PHM成为可能。该测试模式能够有效应用于各类制冷系统的状态监测、故障诊断、故障预测和健康管理，有利于实时在线地对制冷系统性能进行监测、诊断、预测，提前进行健康管理，确保制冷系统不停机，创造无忧使用体验，提升产品智能化水平，同时减少运行和维护费用。
附图说明
以下结合附图，对本发明的技术方案进行详细描述。
图1是本发明的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法的流程图。
图2是根据本发明的实施例的风冷无霜冰箱制冷系统的结构示意图。
图3是根据本发明实施例中风冷无霜冰箱的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法的流程图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本发明的示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
以冰箱、冰柜、空调的制冷系统为例，其制冷系统是利用制冷剂的循环来进行热交换，将热量转移到外界的空气中，达到降温的目的。
图1为根据本发明中的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法的流程图，其具体步骤如下：
(1)预先设定好测试模式维持的时长，进入测试模式设计方法启动阶段；
(2)根据压缩机运行过程曲线，判断用户是否发生操作动作从而判定负载状态是否发生变化；在无用户进行操作动作的前提下，制冷系统持续运行，直至压缩机进入周期性的启停过程，判定制冷系统运行状态达到稳定，进入步骤(3)；如出现了用户操作动作，则重复步骤(2)；
(3)对压缩机的启停次数进行计数，压缩机启停次数达到预设的最小要求值时，压缩机进入周期性的启停过程；
(4)压缩机进入周期性的启停过程后，选定其中任一启停周期，当进入相邻的下一个启停周期后压缩机即将停机的时刻，测试模式启动时机被触发，所述制冷系统自动进入测试模式；
(5)在测试模式下保持压缩机持续运转，控制压缩机以一固定频率运行或变频运行；
(6)从进入测试模式开始计时，当测试模式在预设的测试模式维持的时长内，发生用户操作动作时，自动退出测试模式，同时本次测试模式认定为未完成，本次测试得到的数据为无效，进入步骤(8)；
(7)从进入测试模式开始计时，当测试模式达到预设时长时后，自动退出测试模式，本次测试得到的数据为有效数据；以及
(8)返回正常模式，直至下一个测试模式启动时机被触发。
以冰箱为例，其制冷系统主要由压缩机、冷凝器、干燥过滤器、毛细管和蒸发器等组成，压缩机吸收来自蒸发器中的低温低压的制冷剂蒸汽，经过压缩机的绝热压缩之后最终变成了高温高压的蒸汽；将压缩机中高温高压蒸汽导入使其进入冷凝器中，在同等的压力下进行制冷剂蒸汽的冷凝，同时向周围的介质进行散热，将其变成高压低温的制冷剂冷液；毛细管将高压低温的制冷剂冷液在毛细管中等焓节流之后，将其转变成为低温低压的制冷剂蒸汽，之后将制冷剂蒸汽送入蒸发器中；冰箱的蒸发器将通过毛细管的低温低压的制冷剂蒸汽在蒸发器等压的条件下使其沸腾，制冷剂蒸汽在沸腾的过程中会吸收周围介质的热量，最终变成低温低压的制冷剂干饱和的蒸汽。
优选地，进入测试模式时，关闭风机，退出测试模式后，开启风机。
进一步，进入测试模式时，关闭风门，退出测试模式后，开启风门。
进一步，以风冷无霜冰箱为例，其制冷系统属于双系统，如图1所示，其包括压缩机1、冷凝器2、毛细管3、冷藏蒸发器4、冷冻蒸发器5、冷藏蒸发器电磁阀6、冷冻蒸发器电磁阀7、冷藏风机8、冷冻风机9和冷藏风门10。根据本实施例的风冷无霜冰箱包含两个蒸发器，分别为冷藏蒸发器4和冷冻蒸发器5。
进一步，所述制冷系统中包括至少包括两个电磁阀。
根据本发明的实施例，所述制冷系统包括两个电磁阀，分别为冷藏蒸发器电磁阀6和冷冻蒸发器电磁阀7。冷藏风机8通过冷藏风门10向冷藏室11进行制冷空气循环，冷冻室12通过冷冻风机9向冷冻室12进行制冷空气循环，通过冷藏蒸发器电磁阀6和冷冻蒸发器电磁阀7分别控制冷藏蒸发器4和冷冻蒸发器5的冷媒流动。本发明的实施例的风冷无霜冰箱的功能结构框图如2所示。
针对风冷无霜冰箱制冷系统的用于故障预测与健康管理的冰箱制冷系统性能测试模式设计方法，其包括测试模式启动时机、制冷系统运行状态控制和运行模式三个方面，根据用户操作情况判定负载的变化情况、冰箱运行状态以及压缩机的启停状态，确定制冷系统性能测试的启动时机，对压缩机、电磁阀、风机、风门进行状态控制，在正常的运行模式中嵌入一段测试的工作模式。根据本发明实施例的包括冷藏蒸发器和冷冻蒸发器的多蒸发器制冷系统的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，如图3所示，其具体步骤如下：
(1)预先设定好测试模式维持的时长，进入测试模式设计方法启动阶段；
(2)根据压缩机运行过程曲线，判断用户是否发生操作动作从而判定负载状态是否发生变化；
在无用户进行操作动作的前提下，制冷系统持续运行，直至压缩机进入周期性的启停过程，判定本实施例中的风冷无霜冰箱运行状态达到稳定，进入步骤(3)；
如出现了用户操作动作，则重复步骤(2)；
其中所述用户进行的操作动作包括但不限于：开关任一间室门、开关机、重新设置温度与模式；
(3)对压缩机的启停次数进行计数，压缩机启停次数达到预设的最小要求值时，压缩机进入周期性的启停过程；
(4)压缩机进入周期性的启停过程后，选定其中任一启停周期，当进入相邻的下一个启停周期后压缩机即将停机的时刻，测试模式启动时机被触发，所述制冷系统自动进入测试模式，其中所述启停周期包括但不限于1个启停周期；
(5)在测试模式下保持压缩机持续运转，控制压缩机以一固定频率运行或变频运行，其中所述固定频率包括但不限于以某一特定的固定频率；测试模式下根据测试需求打开其中冷藏蒸发器电磁阀和冷冻蒸发器电磁阀，同时关闭冷藏风机和冷冻风机并关闭冷藏风门；
(6)从进入测试模式开始计时，当测试模式未达到预设时长，满足化霜条件或发生用户操作动作时，自动退出测试模式，本次测试得到的数据为无效，进入步骤(8)；
(7)从进入测试模式开始计时，当测试模式达到预设时长时后，自动退出测试模式，本次测试得到的数据为有效数据；
(8)返回正常模式，直至下一个测试模式启动时机被触发。
优选地，用于故障预测与健康管理的冰箱制冷系统性能测试模式设计方法整个过程中，持续对压缩机的启停次数进行计数。
优选地，基于门开关传感器、持续运行计数器、按键信息，判断门是否开关、制冷系统是否持续运行、用户是否通过按键进行重新设置，判断负载是否变化。
优选地，基于压缩机控制频率输入，计算压缩机的启停次数，判断压缩机启停状态，当压缩机的启停次数达到最小要求值时，冰箱进入稳定运行状态，计算压缩机的启停周期，根据压缩机的启停周期，判断压缩机是否达到正常模式下的停机条件，当压缩机即将停机时，进入测试模式。
优选地，在测试模式过程中，当满足化霜条件时，退出测试模式，进入正常模式进行化霜，同时本次测试模式认定为未完成，数据无效；所述的测试模式过程中当用户操作时，退出测试模式，进入正常模式，同时本次测试模式认定为未完成，数据无效。
本发明中的测试模式设计方法不限于冰箱、冰柜以及空调，也适用于其他对制冷系统性能进行测试时的测试模式的设计场合。
最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：
(1)预先设定好测试模式维持的时长，进入测试模式设计方法启动阶段；
(2)根据压缩机运行过程曲线，判断用户是否发生操作动作从而判定负载状态是否发生变化；在无用户进行操作动作的前提下，制冷系统持续运行，对压缩机的启停次数进行计数，直至压缩机启停次数达到预设的最小要求值时，压缩机进入周期性的启停过程，判定制冷系统运行状态达到稳定；如出现了用户操作动作，则重复步骤(2)；
(3)压缩机进入周期性的启停过程后，选定其中任一启停周期，当进入相邻的下一个启停周期后压缩机即将停机的时刻，测试模式启动时机被触发，所述制冷系统自动进入测试模式；
(4)在测试模式下保持压缩机持续运转，控制压缩机以一固定频率运行或变频运行；
(5)从进入测试模式开始计时，当测试模式在预设的测试模式维持的时长内，发生用户操作动作时，自动退出测试模式，同时本次测试模式认定为未完成，本次测试得到的数据为无效，进入步骤(6)；当测试模式在预设的测试模式维持的时长内未发生用户操作动作时，自动退出测试模式，本次测试得到的数据为有效数据；
(6)返回正常模式，直至下一个测试模式启动时机被触发。
2.如权利要求1所述的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：进入测试模式时，关闭风机，退出测试模式后，开启风机。
3.如权利要求2所述的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：进入测试模式时，关闭风门，退出测试模式后，开启风门。
4.如权利要求1所述的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：所述启停周期中至少包括一个启停周期，所述固定频率至少包括一个固定的频率值。
5.如权利要求1所述的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：基于压缩机控制频率输入来计算压缩机的启停次数，判断压缩机启停状态，当压缩机的启停次数达到最小要求值时，制冷系统进入稳定运行状态，计算压缩机的启停周期，根据压缩机的启停周期，判断压缩机是否达到正常模式下的停机条件，当压缩机即将停机时，进入测试模式。
6.如权利要求1所述的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：测试模式下根据测试需求打开其中冷藏蒸发器电磁阀和冷冻蒸发器电磁阀，同时关闭冷藏风机和冷冻风机并关闭冷藏风门。
7.如权利要求1所述的用于故障预测与健康管理的制冷系统性能测试模式设计方法，其特征在于：测试模式过程中当满足化霜条件时，退出测试模式，进入正常模式，进行化霜，同时本次测试模式认定为未完成，数据无效。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110794227B (zh) * 2018-08-02 2022-09-02 阿里巴巴集团控股有限公司 故障检测方法、系统、设备及存储介质
CN109297738B (zh) * 2018-10-31 2020-08-14 中国运载火箭技术研究院 一种复杂参数实时判读方法
CN109799401B (zh) * 2019-01-04 2023-11-10 海尔智家股份有限公司 冰箱性能预测方法及预测系统
CN111044308B (zh) * 2019-12-26 2022-03-25 新奥数能科技有限公司 蒸发器故障预测方法及装置
CN111665067A (zh) * 2020-05-18 2020-09-15 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 轨道车辆空调状态监测系统与监测方法
CN112097463B (zh) * 2020-09-07 2022-03-22 海信容声(广东)冰箱有限公司 冰箱的控制方法及装置
CN112538882A (zh) * 2020-12-12 2021-03-23 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种智能马桶切换控制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008185250A (ja) * 2007-01-29 2008-08-14 Fuji Electric Retail Systems Co Ltd 冷却装置
CN103499462A (zh) * 2013-10-23 2014-01-08 合肥美的电冰箱有限公司 冰箱出厂检测方法
CN103939321A (zh) * 2014-04-02 2014-07-23 邯郸美的制冷设备有限公司 一种空调压缩机启动控制方法及装置
CN104266307A (zh) * 2014-09-23 2015-01-07 芜湖美智空调设备有限公司 空调的保护方法和空调的保护装置
CN106596154A (zh) * 2016-11-18 2017-04-26 浙江工业大学 变频制冷压缩机负载启动与运行性能测试系统
CN107340149A (zh) * 2017-06-02 2017-11-10 Tcl家用电器（合肥）有限公司 冰箱出厂检测方法、检测装置及冰箱

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008185250A (ja) * 2007-01-29 2008-08-14 Fuji Electric Retail Systems Co Ltd 冷却装置
CN103499462A (zh) * 2013-10-23 2014-01-08 合肥美的电冰箱有限公司 冰箱出厂检测方法
CN103939321A (zh) * 2014-04-02 2014-07-23 邯郸美的制冷设备有限公司 一种空调压缩机启动控制方法及装置
CN104266307A (zh) * 2014-09-23 2015-01-07 芜湖美智空调设备有限公司 空调的保护方法和空调的保护装置
CN106596154A (zh) * 2016-11-18 2017-04-26 浙江工业大学 变频制冷压缩机负载启动与运行性能测试系统
CN107340149A (zh) * 2017-06-02 2017-11-10 Tcl家用电器（合肥）有限公司 冰箱出厂检测方法、检测装置及冰箱

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