CN108832861B - 一种压缩机极对数辨识方法及装置 - Google Patents

一种压缩机极对数辨识方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108832861B
CN108832861B CN201810925103.7A CN201810925103A CN108832861B CN 108832861 B CN108832861 B CN 108832861B CN 201810925103 A CN201810925103 A CN 201810925103A CN 108832861 B CN108832861 B CN 108832861B
Authority
CN
China
Prior art keywords
phase current
peak value
current peak
half cycle
dispersion
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810925103.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108832861A (zh
Inventor
任艳华
杨正
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan Hongmei Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Sichuan Hongmei Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan Hongmei Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Sichuan Hongmei Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201810925103.7A priority Critical patent/CN108832861B/zh
Publication of CN108832861A publication Critical patent/CN108832861A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108832861B publication Critical patent/CN108832861B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Control Of Ac Motors In General (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)

Abstract

本发明提供了一种压缩机极对数辨识方法及装置，该方法包括：基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；根据采集的各个正半周相电流峰值计算正半周对应的离散度，根据采集的各个负半周相电流峰值计算负半周对应的离散度；正半周对应的离散度大于负半周对应的离散度时，根据采集的各个正半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度，否则根据采集的各个负半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度；确定压缩机极对数为目标预设极对数，目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。因此，本方案能够自动辨识压缩机的极对数。

Description

一种压缩机极对数辨识方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种压缩机极对数辨识方法及装置。
背景技术
在变频压缩机控制技术中，通常会涉及到压缩机转矩、压缩机运行时转速的计算。这一计算需要预先确定好压缩机极对数这一参数变量的值。
目前，压缩机极对数大多由电机生产厂家来提供，而非自动辨识极对数。
发明内容
本发明提供了一种压缩机极对数辨识方法及装置，能够自动辨识压缩机的极对数。
为了达到上述目的，本发明是通过如下技术方案实现的：
一方面，本发明提供了一种压缩机极对数确定方法，包括：
S1：基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；
S2：根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度；
S3：判断所述正半周对应的离散度是否大于所述负半周对应的离散度，若是，根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，否则，根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个所述预设极对数对应的离散度；
S4：确定压缩机极对数为目标预设极对数，所述目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。
进一步地，所述计算正半周对应的离散度，包括：基于公式一，计算正半周对应的离散度；
所述公式一包括：
Figure BDA0001765165640000021
其中，f为离散度，n为用来计算离散度的全部相电流峰值的总个数，xi为所述全部相电流峰值的第i个相电流峰值，i为从1开始的正整数。
进一步地，所述S3中，所述根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
进一步地，所述S3中，所述根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：
确定由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；
针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第二数组(x1,x3,x5,......)；
针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第三数组(x1,x4,x7,......)；
根据所述第二数组(x1,x3,x5,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第三数组(x1,x4,x7,......)，计算三对极对应的离散度；
所述S4包括：判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
进一步地，该方法还包括：控制变频电器的压缩机在预设转速下运行；在确定出所述压缩机运行稳定，以使得所述压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，执行所述S1；
在监测到所述电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到所述采样个数要求时，执行所述S2。
另一方面，本发明提供了一种压缩机极对数确定装置，包括：
采样单元，用于基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；
计算单元，用于根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度；
处理单元，用于判断所述正半周对应的离散度是否大于所述负半周对应的离散度，若是，根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，否则，根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个所述预设极对数对应的离散度；
确定单元，用于确定压缩机极对数为目标预设极对数，所述目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。
进一步地，所述计算单元，具体用于基于公式一，计算正半周对应的离散度；
所述公式一包括：
Figure BDA0001765165640000041
其中，f为离散度，n为用来计算离散度的全部相电流峰值的总个数，xi为所述全部相电流峰值的第i个相电流峰值，i为从1开始的正整数。
进一步地，所述处理单元，具体用于针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
进一步地，所述处理单元，具体用于确定由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第二数组(x1,x3,x5,......)；针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第三数组(x1,x4,x7,......)；根据所述第二数组(x1,x3,x5,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第三数组(x1,x4,x7,......)，计算三对极对应的离散度；
所述确定单元，具体用于判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
进一步地，该压缩机极对数确定装置还包括：控制单元，用于控制变频电器的压缩机在预设转速下运行；在确定出所述压缩机运行稳定，以使得所述压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，触发所述采样单元；
所述采样单元，还用于在监测到所述电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到所述采样个数要求时，触发所述计算单元。
本发明提供了一种压缩机极对数辨识方法及装置，该方法包括：基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；根据采集的各个正半周相电流峰值计算正半周对应的离散度，根据采集的各个负半周相电流峰值计算负半周对应的离散度；正半周对应的离散度大于负半周对应的离散度时，根据采集的各个正半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度，否则根据采集的各个负半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度；确定压缩机极对数为目标预设极对数，目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。因此，本发明能够自动辨识压缩机的极对数。
附图说明
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。
图1是本发明一实施例提供的一种压缩机极对数辨识方法的流程图；
图2是本发明一实施例提供的一种正半周相电流波形周期性明显的示意图；
图3是本发明一实施例提供的一种负半周相电流波形周期性明显的示意图；
图4是本发明一实施例提供的另一种压缩机极对数辨识方法的流程图；
图5是本发明一实施例提供的一种压缩机极对数辨识装置的示意图；
图6是本发明一实施例提供的另一种压缩机极对数辨识装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种压缩机极对数确定方法，可以包括以下步骤：
步骤101：基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值。
步骤102：根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度。
步骤103：判断所述正半周对应的离散度是否大于所述负半周对应的离散度，若是，根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，否则，根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个所述预设极对数对应的离散度。
步骤104：确定压缩机极对数为目标预设极对数，所述目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。
本发明实施例提供了一种压缩机极对数辨识方法，基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；根据采集的各个正半周相电流峰值计算正半周对应的离散度，根据采集的各个负半周相电流峰值计算负半周对应的离散度；正半周对应的离散度大于负半周对应的离散度时，根据采集的各个正半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度，否则根据采集的各个负半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度；确定压缩机极对数为目标预设极对数，目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。因此，本发明实施例能够自动辨识压缩机的极对数。
通常情况下，冰箱压缩机在某一设定转速下稳定运行时，其相电流波形一般呈周期性。由于冰箱压缩机个体差异或者算法差异，其运行时有的正半周相电流波形周期性明显，有的负半周相电流波形明显。
通常情况下，相电流波形的一个正弦曲线周期中，位于坐标轴Y轴上方的部分对应于正半周，位于坐标轴Y轴下方的部分对应于负半周。
请参考图2，图2为正半周相电流波形周期性明显的示意图。请参考图2，根据该正半周波形图，相电流周期可以为3，从而可以确定出压缩机为三对极，而根据相应的负半周波形则不容易判断出来。
请参考图3，图3为负半周相电流波形周期性明显的示意图。请参考图3，根据该负半周波形图，相电流周期可以为2，从而可以确定出压缩机为两对极，而根据相应的正半周波形则不容易判断出来。
基于上述内容可知，可以通过采样相电流正负半周峰值，并根据周期性明显的半周进行极对数辨识。
因此，考虑到对于不同的压缩机，有的正半周峰值周期性明显，有的负半周峰值周期性明显，因此首先需要进行判断，取其电流波动明显的半周。本发明实施例中，可以通过计算正负半周分别对应的离散度，以确定电流波动明显的半周。通常情况下，离散度越高，可以认为电流波动越明显。
本发明实施例中，通过离散度来判断电流波动明显的半周时，可以分别计算正负半周的一系列峰值数据点到其算术平均值的绝对偏差的平均值，这一计算请参照下述公式(1)。
在本发明一个实施例中，以计算正半周对应的离散度为例，步骤102中，所述计算正半周对应的离散度，包括：基于下述公式(1)，计算正半周对应的离散度；
Figure BDA0001765165640000081
其中，f为离散度，n为用来计算离散度的全部相电流峰值的总个数，xi为所述全部相电流峰值的第i个相电流峰值，i为从1开始的正整数。
详细地，基于上述公式(1)计算正半周对应的离散度时，公式(1)中，f为正半周对应的离散度，n为采集到的全部正半周相电流峰值的总个数，xi为采集到的第i个正半周相电流峰值，i为从1开始的正整数。
举例来说，存在下述情况X：
预设采样个数为100个，其中，采样正负半周相电流峰值各50个。假设按照时间先后顺序，采样得到的100个相电流峰值分别为：y1,y2,y3,y4,......,y99,y100。其中，位于奇数位的y1,y3,......,y99这50个相电流峰值均为正值，则其为顺序采集到的每一个正半周相电流峰值，对应地，位于偶数位的y2,y4,......,y100这50个相电流峰值通常均为负值，为顺序采集到的每一个负半周相电流峰值。
如此，针对上述情况X，基于上述公式(1)计算正半周对应的离散度时，用来计算离散度的全部相电流峰值即为y1,y3,......,y99这50个相电流峰值。
本发明实施例中，基于同样的实现原理，计算负半周对应的离散度时，同样可以基于上述公式(1)进行计算。
对应地，基于上述公式(1)计算负半周对应的离散度时，公式(1)中，f为负半周对应的离散度，n为采集到的全部负半周相电流峰值的总个数，xi为采集到的第i个负半周相电流峰值，i为从1开始的正整数。
比如，针对上述情况X，基于上述公式(1)计算负半周对应的离散度时，用来计算离散度的全部相电流峰值即为y2,y4,......,y100这50个相电流峰值。
基于上述内容，确定好相电流波动明显的半周后，即可基于该相电流波动明显的半周来计算各个预设极对数对应的离散度。其中，哪一预设极对数对应的离散度最低，即可确定压缩机极对数为哪一极对数。
在本发明一个实施例中，步骤103中，所述根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
基于同样的实现原理，在本发明一个实施例中，步骤103中，所述根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述负半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
本发明实施例中，与计算正半周对应的离散度和负半周对应的离散度相比，基于同样的实现原理，计算任一预设极对数对应的离散度时，同样可以基于上述公式(1)进行计算。
针对相电流波动明显的半周，基于上述公式(1)计算任一预设极对数对应的离散度时，公式(1)中，f为该预设极对数对应的离散度，n为挑选出的第一数量的相电流峰值的总个数，xi为挑选出的第一数量的相电流峰值中的第i个负半周相电流峰值，i为从1开始的正整数。
比如，针对上述情况X，相电流波动明显的半周为正半周时，第一数量的相电流峰值从y1,y3,......,y99这50个相电流峰值中挑选。
举例来说，计算两对极对应的离散度时，可以从y1,y3,......,y99这50个相电流峰值中挑选出y1,y5,y9,......,y97这25个相电流峰值，作为上述第一数量的相电流峰值。
可以看出，可以存在由采集的每一个正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组(y1,y3,......,y99)，该相电流峰值数组中的这50个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；从该相电流峰值数组中挑选出的第一数量的相电流峰值为y1,y5,y9,......,y97这25个相电流峰值。此时，a＝2，b＝1。
当然，上述第一数量的相电流峰值，还可以为从y1,y3,......,y99这50个相电流峰值中挑选出y3,y7,y11,......,y99这25个相电流峰值。此时，a＝2，b＝0。
再比如，针对上述情况X，相电流波动明显的半周为负半周时，第一数量的相电流峰值从y2,y4,......,y100这50个相电流峰值中挑选。
举例来说，计算两对极对应的离散度时，可以从y2,y4,......,y100这50个相电流峰值中挑选出y2,y6,y10,......,y98这25个相电流峰值，作为上述第一数量的相电流峰值。当然，上述第一数量的相电流峰值，还可以为从y2,y4,......,y100这50个相电流峰值中挑选出y4,y8,y12,......,y100这25个相电流峰值。
基于上述内容，考虑到冰箱压缩机一般为两对极或三对极，因此，下面分别针对正半周和负半周进行说明。
详细地，正半周电流波动明显时：
在本发明一个实施例中，步骤103中，所述根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：
确定由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；
针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第二数组(x1,x3,x5,......)；
针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第三数组(x1,x4,x7,......)；
根据所述第二数组(x1,x3,x5,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第三数组(x1,x4,x7,......)，计算三对极对应的离散度；
步骤104包括：判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
举例来说，针对上述情况X，第一数组(x1,x2,x3,......,xn)＝(y1,y3,......,y99)，第二数组(x1,x3,x5,......)＝(y1,y5,y9,......,y97)，第三数组(x1,x4,x7,......)＝(y1,y7,y13,......,y97)。
详细地，负半周电流波动明显时：
基于同样的实现原理，在本发明一个实施例中，步骤103中，所述根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：
确定由采集的每一个所述负半周相电流峰值所构成的第四数组(x1′,x2′,x3′,......,xn′)，所述第四数组(x1′,x2′,x3′,......,xn′)中的每一个负半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；
针对所述第四数组(x1′,x2′,x3′,......,x′n)，以其中的第一个负半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个负半周相电流峰值组成第五数组(x1′,x3′,x5′,......)；
针对所述第四数组(x1′,x2′,x3′,......x′n)，以其中的第一个负半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个负半周相电流峰值组成第六数组(x1′,x4′,x7′,......)；
根据所述第五数组(x1′,x3′,x5′,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第六数组(x1′,x4′,x7′,......)，计算三对极对应的离散度；
步骤104包括：判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
举例来说，针对上述情况X，第四数组(x1′,x2′,x3′,......,x′n)＝(y2,y4,......,y100)，第五数组(x1′,x3′,x5′,......)＝(y2,y6,y10,......,y98)，第六数组(x1′,x4′,x7′,......)＝(y2,y8,y14,......,y98)。
在本发明一个实施例中，该方法还可以进一步包括：控制变频电器的压缩机在预设转速下运行；在确定出所述压缩机运行稳定，以使得所述压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，执行步骤101；
在监测到所述电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到所述采样个数要求时，执行步骤102。
如图4所示，本发明一个实施例提供了另一种压缩机极对数确定方法，以辨别变频冰箱的压缩机极对数为两对极还是三对极为例，具体包括以下步骤：
步骤401：控制变频冰箱的压缩机在预设转速下运行。
比如，可以设定频率，并控制压缩机达到设定的转速。
步骤402：在确定出压缩机运行稳定，以使得压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，执行步骤403。
步骤403：基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值。
步骤404：在监测到电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到采样个数要求时，执行步骤405。
比如，当压缩机达到设定转速并稳定运行一段时间后，采样压缩机某一相的正负相电流峰值，并保存在数组peak[N]中。N可以表示为该数组中的相电流峰值的总个数。
步骤405：根据采集的每一个正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度。
详细地，可以基于上述公式(1)来分别计算正负半周对应的离散度，以用于确定相电流波动明显的半周。
比如，对数组peak[N]中的正值和负值分别进行离散度计算，取离散度值较大者并保存在数组peak_max[M]，M＝N/2。其中，离散度大说明电流波形波动大，容易辨识极对数。
步骤406：判断正半周对应的离散度是否大于负半周对应的离散度，若是，执行步骤407，否则，执行步骤408。
步骤407：确定由采集的每一个正半周相电流峰值所构成的数组，数组中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列，并执行步骤409。
若执行步骤407，则数组peak_max[M]中均为正值。
步骤408：确定由采集的每一个负半周相电流峰值所构成的数组，数组中的每一个负半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列，并执行步骤409。
若执行步骤408，则数组peak_max[M]中均为负值。
步骤409：针对确定的数组，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并根据取得的每一个正半周相电流峰值计算两对极对应的离散度，以及以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并根据取得的每一个正半周相电流峰值计算三对极对应的离散度。
详细地，可以基于上述公式(1)来分别计算两对极、三对极对应的离散度。
比如，对上一步得到的数组peak_max[M]从第一个数开始分别按间隔1和间隔2求离散度，将得到间隔为1的数组peak_1[n]＝peak_max[2n]，及间隔为2的数组peak_2[n]＝peak_max[3n]，且n＝0,1,2,....。
然后，按照离散度公式，分别对数组peak_1[n]和peak_2[n]按照离散度公式进行两对极和三对极的离散度计算。
步骤410：判断两对极对应的离散度是否小于三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
比如，若数组peak_1[n]计算出来的离散度小于数组peak_2[n]计算出来的离散度，则判断为两对极；若数组peak_1[n]计算出来的离散度大于数组peak_2[n]计算出来的离散度，则判断为三对极。
综上所述，本发明实施例中，通过分别计算正半周峰值和负半周峰值的离散度，取离散度较大者作为两对极和三对极辨识的依据。利用电流曲线的周期性分别按两对极和三对极计算其离散度，取离散度较小者。因此，本发明实施例可以自动辨识电机极对数，有助于完成对压缩机的最优控制。
如图5所示，本发明一个实施例提供了一种压缩机极对数确定装置，包括：
采样单元501，用于基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；
计算单元502，用于根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度；
处理单元503，用于判断所述正半周对应的离散度是否大于所述负半周对应的离散度，若是，根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，否则，根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个所述预设极对数对应的离散度；
确定单元504，用于确定压缩机极对数为目标预设极对数，所述目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。
在本发明一个实施例中，所述计算单元502，具体用于基于上述公式(1)，计算正半周对应的离散度。
在本发明一个实施例中，所述计算单元502，具体用于基于上述公式(1)，计算负半周对应的离散度。
在本发明一个实施例中，所述处理单元503，具体用于针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
详细地，所述处理单元503，具体用于根据挑选出的每一个相电流峰值，基于上述公式(1)，计算任一预设极对数对应的离散度。
在本发明一个实施例中，所述处理单元503，具体用于确定由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第二数组(x1,x3,x5,......)；针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第三数组(x1,x4,x7,......)；根据所述第二数组(x1,x3,x5,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第三数组(x1,x4,x7,......)，计算三对极对应的离散度；
所述确定单元504，具体用于判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
详细地，所述处理单元503，具体用于根据取值所得数组中的每一个相电流峰值，基于上述公式(1)，计算两对极对应的离散度，以及计算三对极对应的离散度。
在本发明一个实施例中，请参考图6，该压缩机极对数确定装置进一步包括：控制单元601，用于控制变频电器的压缩机在预设转速下运行；在确定出所述压缩机运行稳定，以使得所述压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，触发所述采样单元501；
所述采样单元501，还用于在监测到所述电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到所述采样个数要求时，触发所述计算单元502。
上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
综上所述，本发明的各个实施例至少具有如下有益效果：
1、本发明实施例中，基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的正半周相电流峰值、负半周相电流峰值；根据采集的各个正半周相电流峰值计算正半周对应的离散度，根据采集的各个负半周相电流峰值计算负半周对应的离散度；正半周对应的离散度大于负半周对应的离散度时，根据采集的各个正半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度，否则根据采集的各个负半周相电流峰值来计算各个预设极对数对应的离散度；确定压缩机极对数为目标预设极对数，目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。因此，本发明实施例能够自动辨识压缩机的极对数。
2、本发明实施例中，通过分别计算正半周峰值和负半周峰值的离散度，取离散度较大者作为两对极和三对极辨识的依据。利用电流曲线的周期性分别按两对极和三对极计算其离散度，取离散度较小者。因此，本发明实施例可以自动辨识电机极对数，有助于完成对压缩机的最优控制。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种压缩机极对数确定方法，其特征在于，包括：
S1：基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的、相电流波形的各个正弦曲线周期中的正半周相电流峰值和负半周相电流峰值；
S2：根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度；
S3：判断所述正半周对应的离散度是否大于所述负半周对应的离散度，若是，根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，否则，根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个所述预设极对数对应的离散度；
S4：确定压缩机极对数为目标预设极对数，所述目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述计算正半周对应的离散度，包括：基于公式一，计算正半周对应的离散度；
所述公式一包括：
Figure FDA0002399825410000011
其中，f为离散度，n为用来计算离散度的全部相电流峰值的总个数，xi为所述全部相电流峰值的第i个相电流峰值，i为从1开始的正整数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述S3中，所述根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述S3中，所述根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，包括：
确定由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；
针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第二数组(x1,x3,x5,......)；
针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第三数组(x1,x4,x7,......)；
根据所述第二数组(x1,x3,x5,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第三数组(x1,x4,x7,......)，计算三对极对应的离散度；
所述S4包括：判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，
进一步包括：控制变频电器的压缩机在预设转速下运行；在确定出所述压缩机运行稳定，以使得所述压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，执行所述S1；
在监测到所述电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到所述采样个数要求时，执行所述S2。
6.一种压缩机极对数确定装置，其特征在于，包括：
采样单元，用于基于预设的采样个数要求，按照时间先后顺序，顺序采样电机任一相的、相电流波形的各个正弦曲线周期中的正半周相电流峰值和负半周相电流峰值；
计算单元，用于根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算正半周对应的离散度，以及根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算负半周对应的离散度；
处理单元，用于判断所述正半周对应的离散度是否大于所述负半周对应的离散度，若是，根据采集的每一个所述正半周相电流峰值，计算每一个预设极对数对应的离散度，否则，根据采集的每一个所述负半周相电流峰值，计算每一个所述预设极对数对应的离散度；
确定单元，用于确定压缩机极对数为目标预设极对数，所述目标预设极对数对应的离散度小于任一其他预设极对数对应的离散度。
7.根据权利要求6所述的压缩机极对数确定装置，其特征在于，
所述计算单元，具体用于基于公式一，计算正半周对应的离散度；
所述公式一包括：
Figure FDA0002399825410000031
其中，f为离散度，n为用来计算离散度的全部相电流峰值的总个数，xi为所述全部相电流峰值的第i个相电流峰值，i为从1开始的正整数。
8.根据权利要求6所述的压缩机极对数确定装置，其特征在于，
所述处理单元，具体用于针对每一个预设极对数均执行：针对由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的相电流峰值数组，根据当前极对数，从所述相电流峰值数组中挑选出第一数量的相电流峰值；根据所述第一数量的相电流峰值，计算所述当前极对数对应的离散度；
其中，所述相电流峰值数组中的每一个相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；所述第一数量的相电流峰值中的第j个相电流峰值，是所述相电流峰值数组中的第(aj+b)个相电流峰值；其中，(aj+b)＞0，(aj+b)为整数，a为所述当前极对数，0≤b＜a，b为整数。
9.根据权利要求6所述的压缩机极对数确定装置，其特征在于，
所述处理单元，具体用于确定由采集的每一个所述正半周相电流峰值所构成的第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)中的每一个正半周相电流峰值按照采样先后顺序依次排列；针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔1进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第二数组(x1,x3,x5,......)；针对所述第一数组(x1,x2,x3,......,xn)，以其中的第一个正半周相电流峰值开始并间隔2进行取值，并将取得的每一个正半周相电流峰值组成第三数组(x1,x4,x7,......)；根据所述第二数组(x1,x3,x5,......)，计算两对极对应的离散度，以及根据所述第三数组(x1,x4,x7,......)，计算三对极对应的离散度；
所述确定单元，具体用于判断所述两对极对应的离散度是否小于所述三对极对应的离散度，若是，确定压缩机极对数为两对极，否则，确定压缩机极对数为三对极。
10.根据权利要求6至9中任一所述的压缩机极对数确定装置，其特征在于，
进一步包括：控制单元，用于控制变频电器的压缩机在预设转速下运行；在确定出所述压缩机运行稳定，以使得所述压缩机的电机任一相的相电流波形呈周期性变化时，触发所述采样单元；
所述采样单元，还用于在监测到所述电机任一相的正半周的相电流峰值、负半周的相电流峰值的采样个数达到所述采样个数要求时，触发所述计算单元。
CN201810925103.7A 2018-08-14 2018-08-14 一种压缩机极对数辨识方法及装置 Active CN108832861B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810925103.7A CN108832861B (zh) 2018-08-14 2018-08-14 一种压缩机极对数辨识方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810925103.7A CN108832861B (zh) 2018-08-14 2018-08-14 一种压缩机极对数辨识方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108832861A CN108832861A (zh) 2018-11-16
CN108832861B true CN108832861B (zh) 2020-06-16

Family

ID=64153867

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810925103.7A Active CN108832861B (zh) 2018-08-14 2018-08-14 一种压缩机极对数辨识方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108832861B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113740727B (zh) * 2020-05-13 2022-08-12 广东威灵电机制造有限公司 电机极对数检测方法、检测装置以及电机控制器

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7893643B2 (en) * 2007-01-26 2011-02-22 Stmicroelectronics, Inc. Pair pole asymmetry compensation in back electromotive force zero cross detection
JP2012189376A (ja) * 2011-03-09 2012-10-04 Jtekt Corp 回転角検出装置およびトルク検出装置
CN104167959B (zh) * 2014-08-25 2016-10-12 广东美的制冷设备有限公司 磁极对数的确定方法和装置
CN104201943B (zh) * 2014-08-26 2017-03-22 广东美的制冷设备有限公司 磁极对数的确定方法和装置
CN104753429B (zh) * 2015-03-30 2017-06-27 广东美的制冷设备有限公司 空调器中压缩机电机的磁极对数的计算方法、装置
CN106330048B (zh) * 2016-09-22 2019-01-04 四川长虹电器股份有限公司 电机极对数辨识控制方法
CN107623471B (zh) * 2017-08-18 2019-09-20 上海辛格林纳新时达电机有限公司 一种电机极对数自学习方法和驱动器
CN107592049A (zh) * 2017-09-08 2018-01-16 北京无线电测量研究所 一种永磁同步电机极对数检测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108832861A (zh) 2018-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jarboui et al. An estimation of distribution algorithm for minimizing the total flowtime in permutation flowshop scheduling problems
Chikhi et al. Informed and automated k-mer size selection for genome assembly
Zheng et al. FUpred: detecting protein domains through deep-learning-based contact map prediction
Wenzel et al. RIsearch: fast RNA–RNA interaction search using a simplified nearest-neighbor energy model
Mahony et al. Transcription factor binding site identification using the self-organizing map
CN108832861B (zh) 一种压缩机极对数辨识方法及装置
WO2012005611A1 (en) A method for estimating job run time
CN108880915B (zh) 一种电力信息网络安全告警信息误报判定方法和系统
Hozza et al. How big is that genome? Estimating genome size and coverage from k-mer abundance spectra
CN107343164B (zh) 视频监控任务的分配方法及装置
WO2008065604A1 (en) Arrangement for comparing content identifiers of files
CN115659764B (zh) 基于改进麻雀搜索算法的永磁同步电机优化方法及系统
JP6529096B2 (ja) シミュレートシステム、シミュレート方法およびシミュレート用プログラム
Soldatov et al. RNASurface: fast and accurate detection of locally optimal potentially structured RNA segments
CN110768602B (zh) 转矩补偿方法、装置、空调器以及存储介质
Behjati Ardakani et al. Prediction of single-cell gene expression for transcription factor analysis
CN112684402B (zh) 用电量平稳电能运行误差数据的监测方法及系统
CN108256274B (zh) 基于搜索吸引子误差算法的电力系统状态识别方法
Leitão et al. A guide for miRNA target prediction and analysis using web-based applications
CN109639201B (zh) 一种电机极对数辨识方法及装置
CN108964551B (zh) 一种确定冰箱压缩机极对数的方法及装置
CN109557259B (zh) 空气浓度展示方法、遥控终端、家电设备、系统和存储介质
Lei et al. Assemble CRISPRs from metagenomic sequencing data
Yanover et al. M are better than one: an ensemble-based motif finder and its application to regulatory element prediction
CN108958917A (zh) 云计算的任务调度方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant