CN109074066A - 优化更换之间过滤器寿命周期的方法和监测通风系统的系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种确定通风系统中在过滤器的更换之间的最佳过滤器寿命周期的方法。该方法包括在处理设备中执行以下步骤：接收至少一个过滤器硬件值，其表示与至少过滤器的生产相关联的资源的量；接收至少一个过滤器使用值，其表示与过滤器的使用相关联的所述资源的量或速率；接受多个测量数据点，每个数据点表示在相应时间处在过滤器上的测量压降；以及通过以下操作确定优选过滤器寿命周期：最小化由根据其资源消耗与过滤器寿命周期成反比的第一因子、根据其资源消耗与过滤器寿命周期成正比的第二因子所构成的总过滤器资源消耗；提供多个预测数据点，每个表示在相应未来时间点处在过滤器上的预测压降；将连续的测量数据点分组到窗口中，每个窗口包括测量数据点中的每一个，对于每个窗口，识别最大压降；以及分配所识别的最大压降作为对于该窗口的所有测量数据点的最大压降；对于每个测量数据点，基于最大压降和相应的测量数据点的测量压降来估计空气流量，以及基于过滤器使用值、测量数据点、预测数据点和估计的空气流量来得出该第二因子。

Description

优化更换之间过滤器寿命周期的方法和监测通风系统的系统
技术领域
本发明涉及一种用于优化通风系统中过滤器更换之间的过滤器寿命周期的方法和系统。
本发明提供了一种用于改善通风系统的总体过滤器成本和/或二氧化碳影响的方法。
本发明还可应用于用于从带粒空气流中分离颗粒的系统。
背景
建筑物、船舶或其他主体结构中使用的通风系统通常包括通风管道和布置成驱动空气通过通风管的风扇。然而，许多系统还包括其它部件，诸如热交换器和湿气交换器，其被操作来提供期望的室内气候。
为了减少对使用者和对通风系统部件的颗粒暴露，该系统通常包括被布置成过滤进入和/或排出空气的一个或更多个过滤器。
这种过滤器通常是消耗品，且需要以一定间隔更换。由于存在与过滤器本身和与更换过滤器所需的劳动力相关联的成本，因此通常的动机是尽可能少地更换过滤器，且最好是在过滤器的技术服务寿命的最后时刻才更换。
此外，随着过滤器的使用，它逐渐充满了从被过滤的空气中分离出来的颗粒。当过滤器装满时，它将对流经它的空气提供更大的阻力，因此需要风扇更加努力地工作。随着风扇工作越来越努力，其能耗也将会增加。因此，也有动机尽可能频繁地更换过滤器，以使能耗最小化。
在FR2770788A、US2005247194A、US2008014853A、JP2011191017A、US6035851A、US2007146148A和US5036698A中公开了用于监测过滤器状态的各种方法。然而，这些方法旨在预测过滤器的技术服务寿命，即用于过滤器将足够好地工作多长时间。他们没有考虑到这样一个事实：虽然过滤器工作得足够好，即提供足够好的过滤和足够低的压降，但是实际的总资源消耗将通过在过滤器的技术服务寿命结束之前更换过滤器而减少。
本公开是SE537506C2中公开的方法和系统的改进，其工作良好。
图5是在三周周期内测量的压降的说明性示例。从图5可以看出，压降突然变化，这是由于风扇作为“需求控制通风”或“DCV”运行的事实。也就是说，风扇仅在需要时运行，这是一种节约能源的策略，与旧的通风系统相反，在旧的通风系统中，风扇将连续运行或在预定的时间间隔期间运行。因此，风扇只能在例如通风设施中有人或有任何类型的活动进行时运行。
然而，这种DCV对过滤器寿命周期的优化有影响。优选地，期望的是测量压降和气流，以便正确估计最佳过滤器寿命周期。
存在对于更进一步的改进方法来优化过滤器更换之间的时间周期以便实现整体改进的资源利用的需要。
概述
本公开的目的是提供一种用于优化通风系统中更换之间的过滤器寿命周期的方法和系统。
本发明由所附独立权利要求限定，其中实施例在所附从属权利要求中、以下描述中和附图中阐述。
根据第一方面，提供了一种确定通风系统中在过滤器的更换之间的最佳过滤器寿命周期的方法。该方法包括在处理设备中执行以下步骤：接收至少一个过滤器硬件值，其表示与至少过滤器的生产相关联的资源的量；接收至少一个过滤器使用值，其表示与过滤器的使用相关联的所述资源的量或速率；接受多个测量数据点，每个数据点表示在相应时间处在过滤器上的测量压降；以及通过以下操作确定最佳过滤器寿命周期：最小化由根据其资源消耗与过滤器寿命周期成反比的第一因子、根据其资源消耗与过滤器寿命周期成正比的第二因子所构成的总过滤器资源消耗；提供多个预测数据点，每个表示在相应未来时间点处在过滤器上的预测压降；将连续的测量数据点分组到窗口中，每个窗口包括测量数据点中的每一个，对于每个窗口识别最大压降；以及分配所识别的最大压降作为对于该窗口的所有测量数据点的最大压降；对于每个测量数据点，基于最大压降和相应的测量数据点的测量压降来估计空气流量，以及基于过滤器使用值、测量数据点、预测数据点和估计的空气流量来得出该第二因子。
术语“过滤器”应该被解释为实际上正在被替换的组件，因此可以仅包括过滤介质或过滤介质和其上安装有过滤介质的框架。此外，术语“过滤器”可以包括单个过滤器单元和由串联和/或并联连接的两个或更多个单独过滤器组成的过滤器组件。
“过滤器硬件值”可以被视为与更换过滤器相关联的资源消耗，即主要是过滤器本身的成本(或其他资源消耗，诸如CO2影响)，但是它也可以扩展到以下成本：诸如将过滤器从分发位置运输到过滤器使用位置的成本、操作者执行过滤器替换的成本、可能还包括任何旅行成本，以及废弃过滤器的处置成本。
“过滤器使用值”可以被视为与过滤器硬件值相同的资源的消耗，但与过滤器的实际使用相关联，即主要是用于驱动空气通过过滤器的能量的成本(或其他资源消耗，诸如CO2影响)。
“过滤器上的测量压降”是对在实际过滤器在运行位置时提供的压降的测量。
因此，本公开基于这样的认识，即虽然从过滤器成本的角度来看，期望的是尽可能少地更换过滤器；而从风扇驱动能量的角度来看，可能期望的是更经常地更换过滤器。
除了成本角度之外，还有二氧化碳角度，这是由于过滤器本身的生产(和分发)会对环境产生某种二氧化碳影响，用于驱动风扇的能量也是如此。
因此，本发明提供了一种改进的方法，该方法能够规划过滤器替换，以便最小化资源消耗，诸如成本或二氧化碳影响。
特别地，本发明消除了在DCV系统中对单独的气流计的需要，从而使得能够基于压降测量来估计气流。然后，这个估计的气流被用作估计过滤器寿命周期的基础。
在该方法中，提供多个预测数据点可以包括通过公式P(t)＝startPa*eb*t计算相应的预测压降，其中startPa是从测量数据点的测量压降中选择的预测的起始压降，b是环境系数，t是从测量起始压降startPa的时间到预测压降的时间点的时间。
特别地，起始压降startPa可以是基于最新可用的测量数据点的测量压降导出的值。
起始压降startPa也可以是基于最新可用测量数据点或最新可用窗口的最大压降导出的值。
在该方法中，每个窗口可以包括至少两个、优选至少三个或四个测量数据点。
实际上，每个窗口可以包括预定时间段的所有测量数据点，诸如一小时、一天(24小时)、一周、一个月等。
窗口可以包括预定或动态数量的测量数据点。
窗口可以包括最大数量的测量数据点，例如在24小时内测量的数据点。
对于每个窗口的最大压降可以相对于窗口的测量数据点中的至少一些的测量压降的平均值来确定。
例如，最大压降可以被确定为窗口的全部或部分的测量压降的最大压降，除非该最大压降偏离平均压降超过预定因子，诸如平均压降的30％、50％、70％或100％。
利用预定因子，尖峰、噪音和其他不需要的测量压降被去除，以获得更精确的最大压降。
对于每个窗口的最大压降是相对于至少一个先前窗口的测量压降和/或最大压降来确定的。
例如，最大压降可以被设置为至少与紧接的前一窗口的最大压降和/或最大测量压降一样大的值。
在该方法中，估计对于每个测量数据点的空气流量可以包括基于该测量数据点的测量压降和过滤器的特征函数导出每个测量数据点的估计空气流量，其中特征函数将空气流量描述为对于过滤器的压降的函数。
在该方法中，估计对于每个测量数据点的空气流量可以包括基于测量数据点的最大压降和测量压降提供缩放因子，并且当过滤器干净时使用缩放因子来调节过滤器的特征函数。
该方法还可以包括预测对于预测数据点中的至少一个、优选一些的空气流量。
预测数据点的预测空气流量可以是基于对于测量数据点的至少一些的估计空气流量导出的固定值。
预测数据点的预测空气流量也可以是基于预测数据点中的至少一个、优选一些导出的相应值。
根据该方法，可以基于测量压降来估计每个测量点的当前流量。因此，该系统能够仅通过一个压降测量设备来识别压降和空气流量，这降低了用于监测通风系统中的过滤器的系统的成本。
在该方法中，可以基于每个测量数据点的估计空气流量和/或对于预测数据点的预测空气流量来导出第二因子。
第二因子可以被计算为测量数据点之间的每个间隔的资源消耗的总和。
在该方法中，第一因子可以被确定为过滤器硬件值、时间的倒数以及可选的一个或更多个常数的乘积。
第二因子可以被确定为过滤器使用值、空气流量、压降、时间间隔、风扇效率的倒数、时间的倒数以及可选的一个或更多个常数的乘积之和。
常数可以包括旨在提供期望时间尺度的值。也就是说，结果值可能与任何时间单位相关，诸如秒、分、小时、天或周。
第二因子可以根据以下公式确定
其中，PricekWh是每千瓦时的能量成本，M[i]t是相应的时间点，并且
其中，M[i]p是压降，M[i+1]t-M[i]t是测量数据点M[i+1]和M[i]之间的时间间隔，η是风扇效率，而CurrentQ是测量数据点(M[i])的估计空气流量(Q[i])或估计空气流量(Q[i])中的至少一些的平均值。
最佳寿命周期可以通过相对于时间M[i]t最小化以下公式来确定。
Totannual_cost[i]＝Energyannual_cost[i]+Filterannual_cost[i]
根据第二方面，提供了一种用于监测通风系统中的过滤器的系统，包括：用于接收过滤器硬件值的装置，该过滤器硬件值表示与至少过滤器的生产相关联的资源的量；用于接收过滤器使用值的装置，该过滤器使用值表示与过滤器的使用相关联的所述资源的量；测量装置，其用于在通风系统的使用期间测量过滤器上的压降；以及处理装置，其用于根据前述权利要求中任一项所述的方法确定最佳过滤器寿命周期。
附图简述
图1示意性地示出了本公开适用的通风系统1。
图2是用于干净过滤器的特征过滤器曲线和对于不同程度使用的过滤器的缩放特征曲线的曲线图。
图3是示出空气流量Q(p)作为过滤器上压降的函数的缩放的过滤器曲线的曲线图。
图4是示出空气流量Q(p)作为过滤器上压降的函数的缩放的特征过滤器曲线的曲线图。
图5示出了过滤器的随时间的测量压降。
详细描述
图1示意性地示出了通风系统1，该通风系统1可用于向例如建筑物的房间提供空气或从该房间提供空气。系统1包括通风管道20、22、用于驱动空气通过通风管道的风扇21和适用于接收可更换的滤筒11的过滤器模块10。在过滤器模块10中，提供了用于测量过滤器上的压降的测量设备12a、12b。例如，测量设备可以包括第一和第二压力传感器12a、12b。测量设备可以连接到控制器30，控制器30可以适用于从压力传感器12a、12b接收测量数据。
控制器30可以被布置成从传感器12a、12b接收相应的压力值并计算压降。作为替代，传感器可以被布置成直接测量压降，并因此向控制器30提供单个值。
控制器30可以被布置成连续地或以预定间隔从传感器12a、12b读取值，并将接收的数据存储在存储器中。作为替代，控制器30可以被布置成仅在被轮询时从传感器读取值。
控制器30可以被布置成与远程单元31通信，远程单元31可以是计算机、移动终端等。
在一个实施例中，控制器30可以以具有传感器接口和通信设备的专用单元的形式提供，该通信设备可以被布置成经由例如文本消息服务(“SMS”-短消息服务)或电子邮件通过通信协议(诸如2G、3G、4G、5G、蓝牙、Wi-Fi、Zigbee、WLAN等)进行通信。该单元可以被布置成以预定间隔发送传感器数据，或者仅在被轮询时发送传感器数据。例如，该单元可以被布置成通过发送当前传感器数据来自动回复传入的文本消息。因此，该单元根本不需要任何存储器，而仅仅需要必要的接口和a/d转换器来将接收到的传感器值转换成数据，以用于进一步处理和/或通信。在该实施例中，所有数据储存和处理可以发生在远程单元31中，可能提供了备份功能。
在另一个实施例中，可以提供用于执行本文公开的方法的软件，该软件或者以存储在控制器上的程序的形式，或者以与控制器通信地连接的计算机的形式，并且该软件可以由远程单元例如经由网络浏览器访问。
作为另一种选择，软件可以以下载到远程单元的可下载应用软件(称为“应用”)的形式提供。在一个实施例中，软件是被配置为在移动终端(诸如)或平板电脑(诸如)上运行的应用软件，其与控制器通信地连接，并且其具有通过与主机的对接功能或通过基于云的服务(诸如)提供的备份功能。
在下面的叙述中，还将使用以下参考。
M-按照时间值排序的测量压降随时间变化的列表(t,p)。
Pmax-最大压降
PricekWh-成本/kWh
Pricefilter-用于过滤器的设置的总成本，包括用于切换的人工成本
Qmax–HVAC单元运行的最大流量
η-风扇效率
M被分组成大小为MaxWindowTime的时间帧窗口。这样做是为了确定运行周期。MaxWindowTime被设置为24h，但可以进行更改以更好地适应当前的过滤器安装。这是测量数据点M[i]和窗口W的一个示例。
M＝[[1,49.1],[2,50.3],[3,48.7],…[998,99.1],[999,98.2],[1000,101.5]]
(方程1)
W＝[[[1,49.1],[2,50.3],[3,48.7]],…[[998,99.1],[999,98.2],[1000,101.5]]]
(方程2)
对于每个M[i]，确定最大值max_values[i]，这是对于该时刻被认为最大的值。如上所述，测量值被分组到窗口中。对于每个窗口，做出该窗口是否具有应被视为新的最大压降的值的分析。这是通过迭代窗口的值并将这些值与前一最大值进行比较来实现的。必须满足的另一个标准在于，最大值不会比当前窗口的平均压力高太多。仅针对窗口中高于窗口的中值的值来计算平均值。这些标准的存在是为了避免尖峰和噪音。
AverageScale被设置为130％，但也可以设置为不同的值，以允许最大值中或多或少的差异。
PreMaxScale被设置为60％，但也可以设置为不同的值，以允许最大值中或多或少的差异。旧的最大值被缩放的根本原因是允许最大值减小，这是由于这是对于过滤器安装的某些状态的常见行为。
识别的max_values[i]用于指数回归以预测未来的压降。仅使用最新的max_values，而不是所有所识别的max_values。这样做是为了给最近的数据更多的权重，因为它关于压降将如何发展给出了最多信息。可以使用动态数量的最大值，但是一个好的量大约是14，如果在每个窗口中的压降持续上升，则相当于14天。
通过指数回归获得的公式p(t)＝a*eb*t用于计算未来的压降，该压降与参数M相加，其中t的步长＝24h。提供的参数Pmax用作所计算的压降的上限。如果计算值超过Pmax，则将该值设置为Pmax。这样做是为了避免过高的压力值。
对于过滤器制造商常见的是测量对于干净过滤器在特定流量水平处的压降。这可以被认为是对压降发展的过滤器特征。
特征函数由对于干净过滤器的一组值的多元线性回归给出。这也可以使用多项式来完成，但是为了确保100％拟合数据，选择了这种方法。
流量值以Q标称的百分比给出(对于过滤器的标称流量，例如3400m3/h)。
n＝Q的长度＝P的长度
mj＝k*Qj-Pj (方程11)
图2是用于干净过滤器的特征过滤器曲线和对于不同程度使用的过滤器的缩放特征曲线的曲线图。
对于干净过滤器给出了对于特性函数的值，但是压力值随后被缩放，使得100％流量值给出了被认为是最大压降的当前值的值。
Pscaled＝scale*P
(方程13)
为了确定M[i]的流量Q[i]，测量压降M[i]p和max_values[i]与特征值一起使用。
为了确定流量Q[i]，不是将压力视为流量P(Q)的函数，而是颠倒P和Q的关系，将流量视为压力Q(p)的函数。它可以写成Q(M[i]p)。
n＝Q的长度＝Pscaled的长度
mj＝k*Pscaled i-Qi (方程17)
整个过程作为一个表达式
以下的表1提供了压降和气流的示例，其中气流以标称气流的％表示
压降(Pa) Q(标称值的％)
1 1
20 25
40 50
65 75
90 100
125 125
表1对于特征函数的示例数据
图3是示出空气流量Q(p)作为过滤器上压降的函数的缩放的过滤器曲线的曲线图。
使用干净过滤器，90Pa应该是100％流量处的压降。当过滤器运行时，它被捕获的颗粒填充，这使得压降上升。被认为是100％的压降正在变化，并且对于特征函数的其他值被缩放以适应它。
标准流量：3400m3/h
新的最大压降(max_values[i])：143Pa
计算对于(M[i]p)流量的压降：66Pa
缩放因子：143/90＝1,588889
以下的表2说明了表1的缩放值。
压降(Pa) Q(最大流量的％) j
1,588889 0 1
31,77778 25 2
63,55556 50 3
103,2778 75 4
143 100 5
198,6111 125 6
表2对于特征函数的缩放值
图4是示出空气流量Q(p)作为过滤器上压降的函数的缩放的特征过滤器曲线的曲线图。
63,55556<66<103,2778→j＝3 (方程19)
m＝50-0,6294*63,55556≈10 (方程21)
Q(66)＝0,6294*66+10≈51,5 (方程22)
缩放的Q(p)给出了标称流量的51.5％，如果标称流量为3400m3/h，则其被计算为1734m3/h。
每个测得压降值和未来6个月的预测压降值用于计算对于直到该点的切换间隔的一年标称LCC。对于预测压力值，使用Q的平均值。
方程23提供了对于从M[i]t到M[i+1]t的时间段的能源成本
方程24提供了对于切换间隔M[i]t的总年度能耗
方程25提供了对于切换间隔M[i]t的过滤器的总年度成本
Totannual_cost[i]＝Energyannual_cost[i]+Filterannual_cost[i](方程26)
方程26提供了对于切换间隔M[i]t的安装的总年度成本。
利用方程26计算Totannual_cost，然后识别最小成本Totannucal_cost[index_of_min]，并由此确定最佳切换间隔M[index_of_min]t。
人们认识到，在上面的计算中，风扇效率仍然被设置为固定值，但是在现实世界中，其由于不同流量而会有所不同。为了提高算法的准确性，这可以通过添加正在使用的设备的规格表或者通过对风扇添加瓦特计来计算对于每个测量点来计算。

Claims (20)

1.一种确定通风系统中过滤器更换之间的最佳过滤器寿命周期的方法，包括在处理设备中执行以下步骤：
接收至少一个过滤器硬件值(C过滤器)，其表示与至少所述过滤器的生产相关联的资源量，
接收至少一个过滤器使用值(C使用)，其表示与所述过滤器的使用相关联的所述资源的量或速率，
接收多个测量数据点(M[i])，每个测量数据点表示在相应时间(M[i]t)处在所述过滤器上的测量压降(M[i]p)，以及
通过最小化总过滤器资源消耗来确定所述最佳过滤器寿命周期，所述总过滤器资源消耗由以下各项组成：
第一因子(Filterannual_cost[i])，根据所述第一因子，所述资源消耗与所述过滤器寿命周期成反比，
第二因子(Energyannual_cost[i])，根据所述第二因子，所述资源消耗与所述过滤器寿命周期成正比，
提供多个预测数据点，每个预测数据点表示在相应的未来时间点处在所述过滤器上的预测压降，
将连续的测量数据点(M[i])分组到窗口(W)中，每个窗口(W)包括所述测量数据点(M[i])中的至少一个，
对于每个窗口(W)
识别最大压降，以及
将所识别的最大压降指定为对于该窗口的所有测量数据点(M[i])的最大压降(max_values[i])；
对于每个测量数据点(M[i])
基于相应测量数据点(M[i])的所述最大压降(max_values[i])和
测量压降(M[i]p)来估计空气流量(Q[i])，以及
基于所述过滤器使用值(C使用)、所述测量数据点(M[i])、所述预测数据点和估计的空气流量(Q[i])，导出所述第二因子(Energyannual_cost[i])。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，提供多个预测数据点包括通过公式P(t)＝startPa*eb*t计算相应的预测压降，其中startPa是从所述测量数据点(M[i])的测量压降(M[i]p)中选择的预测的起始压降，b是环境系数，t是从测量所述起始压降(startPa)的时间到预测所述压降的时间点的时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述起始压降(startPa)是基于最新可用的测量数据点的所述测量压降导出的值。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述起始压降(startPa)是基于最新可用的窗口或最新可用的测量数据点的所述最大压降导出的值。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，每个窗口(W)包括至少两个、优选至少三个或四个测量数据点(M[i])。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述窗口包括预定或动态数量的测量数据点(M[i])。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于每个窗口(W)的所述最大压降相对于所述窗口的所述测量数据点中的至少一些的所述测量压降(M[i]p)的平均值来确定。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于每个窗口(W)的所述最大压降相对于至少一个先前窗口的测量压降(M[i]p)和/或最大压降来确定。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，估计对于每个测量数据点(M[i])的空气流量包括基于该测量数据点的测量压降(M[i]p)和所述过滤器的特征函数导出每个测量数据点(M[i])的估计的空气流量(Q[i])，
其中，所述特征函数将所述空气流量(Q)描述为对于所述过滤器的压降(P)的函数。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，估计对于每个测量数据点(M[i])的空气流量包括
提供基于所述测量数据点(M[i])的所述最大压降(max_values[i])和所述测量压降(M[i]p)的缩放因子，以及
当所述过滤器干净时，使用所述缩放因子来调整所述过滤器的特征函数。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括预测对于所述预测数据点中的至少一个、优选一些的空气流量。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述预测数据点的预测空气流量是基于对于所述测量数据点(M[i])的至少一些的估计的空气流量(Q[i])导出的固定值。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述预测数据点的预测空气流量是基于所述预测数据点中的至少一个、优选一些导出的相应值。
14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于每个测量数据点(M[i])的估计的空气流量(Q[i])和/或对于所述预测数据点的预测空气流量来导出所述第二因子(Energyannual_cost[i])。
15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二因子(Energyannual_cost[i])被计算为所述测量数据点(M[i])之间的每个间隔(M[i+1]t-M[i]t)的资源消耗之和。
16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一因子(Filterannual_cost[i])被确定为所述过滤器硬件值(C过滤器)、所述时间(M[i]t)的倒数和可选的一个或更多个常数的乘积。
17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二因子(Energyannual_cost[i])被确定为所述过滤器使用值(C使用)、空气流量(Q[i])、压降(M[i]p)、时间间隔(M[i+1]t-M[i]t)、风扇效率(η)的倒数、时间(M[i]t)的倒数以及可选的一个或更多个常数的乘积之和。
18.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二因子(Energyannual_cost[i])根据以下公式确定
其中，PricekWh是每千瓦时的能量成本，M[i]t是相应的时间点，并且
其中，M[i]p是所述压降，M[i+1]t-M[i]t是测量数据点M[i+1]和M[i]之间的时间间隔，η是所述风扇效率，而CurrentQ是所述测量数据点(M[i])的估计的空气流量(Q[i])或所述估计的空气流量(Q[i])中的至少一些的平均值。
19.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过相对于时间(M[i]t)最小化以下公式来确定所述最佳寿命周期
Totannual_cost[i]＝Energyannual_cost[i]+Filterannual_cost[i]。
20.一种用于监测通风系统中的过滤器的系统，包括：
用于接收过滤器硬件值的装置，所述过滤器硬件值表示与至少所述过滤器的生产相关联的资源的量，
用于接收过滤器使用值的装置，所述过滤器使用值表示与所述过滤器的使用相关联的所述资源的量，
测量装置，其用于在所述通风系统的使用期间测量所述过滤器上的压降，以及
处理装置，其用于根据前述权利要求中任一项所述的方法确定最佳过滤器寿命周期。
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