CN109556226A - 一种冷媒含量的确定方法及装置、机组 - Google Patents

一种冷媒含量的确定方法及装置、机组 Download PDF

Info

Publication number
CN109556226A
CN109556226A CN201811296677.9A CN201811296677A CN109556226A CN 109556226 A CN109556226 A CN 109556226A CN 201811296677 A CN201811296677 A CN 201811296677A CN 109556226 A CN109556226 A CN 109556226A
Authority
CN
China
Prior art keywords
temperature
data
circumstance
machine
stored data
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.)
Granted
Application number
CN201811296677.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109556226B (zh
Inventor
江标
戴永福
尤文超
章迎松
周志宾
杨瑞
刘家麟
郭勇
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.)
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Original Assignee
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
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 Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai filed Critical Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority to CN201811296677.9A priority Critical patent/CN109556226B/zh
Publication of CN109556226A publication Critical patent/CN109556226A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109556226B publication Critical patent/CN109556226B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
    • F25B49/00—Arrangement or mounting of control or safety devices
    • F25B49/02—Arrangement or mounting of control or safety devices for compression type machines, plants or systems
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/20—Heat-exchange fluid temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
    • F25B2700/00—Sensing or detecting of parameters; Sensors therefor
    • F25B2700/21—Temperatures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明公开一种冷媒含量的确定方法及装置、机组，该方法包括：获取第一温度数据和第二温度数据；将第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，预存数据中预存有参照温度；结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，根据第二温度数据和基准温度，确定冷媒含量。由此，在确定冷媒含量的过程中，增加了判断参数(检测量)，相较于相关技术中检测量较为单一的确定方法来说，有效地解决了冷媒含量误判的问题，提高了判断的准确性，进而提高了机组的适应能力。

Description

一种冷媒含量的确定方法及装置、机组
技术领域
本发明涉及机组领域，具体而言，涉及一种冷媒含量的确定方法及装置、机组。
背景技术
目前，常规蒸气压缩分体式空调系统依靠制冷剂的相变进行吸收与释放热量，制冷剂在系统中的循环量是影响制冷系统工作性能的最重要因素之一。一般分体式空调系统只是利用某些单一的检测量来进行缺少制冷剂的判断，例如：在系统开机后的一段时间内，通过蒸发器的温度变化量来判断系统是否缺少制冷剂。此种判断方法，检测量较为单一，使得判断结果易受到外部环境、不同的安装区域及系统生产偏差的影响，容易造成误判。
针对相关技术中，判断机组是否缺少制冷剂的方法准确性较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
为解决相关技术中，判断机组是否缺少制冷剂的方法准确性较低的问题，本发明实施例提供一种冷媒含量的确定方法及装置、机组。
第一方面，本发明实施例提供一种冷媒含量的确定方法，所述方法包括：
获取第一温度数据和第二温度数据；
将所述第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，所述预存数据中预存有所述参照温度；
结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，根据所述第二温度数据和所述基准温度，确定冷媒含量。
进一步地，在获取第一温度数据和第二温度数据之前，所述方法还包括：
在所述机组首次开启后的预设时间段内，分多次获取数据，将每次获取的数据划为一组存储起来，作为所述预存数据。
进一步地，获取第一温度数据和第二温度数据，包括：
在所述机组首次开启后的预设时间段后，获取所述第一温度数据和所述第二温度数据。
进一步地，所述第一温度数据包括：内机环境温度和外机环境温度；所述预存数据为多组预存数据，每组预存数据中包括：参照温度和参照数据，所述参照温度包括：预存内机环温和预存外机环温。
进一步地，将所述第一温度数据与所述机组的预存数据进行对比，以确定参照温度包括：
将所述内机环境温度和所述外机环境温度，与每组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温进行相应对比，判断所述内机环境温度和所述外机环境温度是否符合第一预设条件；
如果符合第一预设条件，则按照第一预设方式确定所述参照温度；如果不符合，则继续判断是否符合第二预设条件；
如果符合第二预设条件，则按照第二预设方式确定所述参照温度；如果不符合，则继续判断是否符合第三预设条件；
如果符合第三预设条件，则按照第三预设方式确定所述参照温度。
进一步地，所述第一预设条件为：某一组或多组内机环温差值和外机环温差值均小于或等于预设差值；其中，将所述内机环境温度、所述外机环境温度，分别对应与每组预存数据中的预存内机环温、预存外机环温作差，得到多组所述内机环温差值和所述外机环温差值；
如果符合第一预设条件，则按照第一预设方式确定所述参照温度，包括：
在所述某一组或多组所述内机环温差值和所述外机环温差值中，选择所述内机环温差值和所述外机环温差值之和最小的一组预存数据，将所述内机环温差值和所述外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照温度，确定为所述参照温度。
进一步地，所述第二预设条件为：所述内机环境温度和所述外机环境温度均相应处于两组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温之间，且所述两组预存数据中的预存内机环温之间的差值和所述两组预存数据中的预存外机环温之间的差值均最小；
如果符合第二预设条件，则按照第二预设方式确定所述参照温度，包括：
将所述两组预存数据中的参照温度，确定为所述参照温度。
进一步地，所述第三预设条件为：内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据；其中，将所述内机环境温度、所述外机环境温度，分别对应与每组预存数据中的预存内机环温、预存外机环温作差，得到多组所述内机环温差值和所述外机环温差值；
如果符合第三预设条件，则按照第三预设方式确定所述参照温度，包括：
将所述内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照温度，确定为所述参照温度。
进一步地，结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，包括：
将所述内机环温差值和所述外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作为基准温度。
进一步地，结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，包括：
对所述两组预存数据中的参照数据作插值计算；
将插值计算的结果确定为基准温度。
进一步地，结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，包括：
对所述内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作修正计算；
将修正计算的结果确定为基准温度。
进一步地，对所述内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作修正计算，将修正计算的结果确定为基准温度，通过以下公式实现：
所述基准温度＝所述参照数据+所述第一温度数据-所述参照温度。
进一步地，所述第二温度数据为：排气温度和内机管路温度；
所述基准温度为：基准排气温度和基准内机管路温度。
进一步地，根据所述第二温度数据和所述基准温度，确定冷媒含量，通过以下公式实现：
所述冷媒含量＝(预存排气温度-预存内机管路温度)/(排气温度-内机管路温度)*100％。
第二方面，本发明实施例提供一种机组冷媒含量的确定装置，所述装置用于执行第一方面所述的方法，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一温度数据和第二温度数据；
确定模块，用于将所述第一温度数据与所述机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，所述预存数据中预存有所述参照温度；
所述确定模块，还用于结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，根据所述第二温度数据和所述基准温度，确定冷媒含量。
第三方面，本发明实施例提供一种机组，所述机组包括第二方面所述的装置，所述机组为空调器。
应用本发明的技术方案，冷媒含量的确定方法包括：获取第一温度数据和第二温度数据；将第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，预存数据中预存有参照温度；结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，根据第二温度数据和基准温度，确定冷媒含量。由此，在确定冷媒含量的过程中，增加了判断参数(检测量)，相较于相关技术中检测量较为单一的确定方法来说，有效地解决了冷媒含量误判的问题，提高了判断的准确性，进而提高了机组的适应能力。
附图说明
图1是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图；
图5是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图；
图6是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图；
图7是根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
为解决相关技术中，判断机组是否缺少制冷剂的方法准确性较低的问题，本发明实施例提供一种冷媒含量的确定方法，如图1所示，该方法包括：
步骤S101、获取第一温度数据和第二温度数据；
步骤S102、将第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；
其中，预存数据中预存有参照温度；
步骤S103、结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，根据第二温度数据和基准温度，确定冷媒含量。
由此，在确定冷媒含量的过程中，增加了判断参数(检测量)，相较于相关技术中检测量较为单一的确定方法来说，有效地解决了冷媒含量误判的问题，提高了判断的准确性，进而提高了机组的适应能力。
在一种可能的实现方式中，在步骤S101、获取第一温度数据和第二温度数据之前，方法还包括：在机组首次开启后的预设时间段内，分多次获取数据，将每次获取的数据划为一组存储起来，作为预存数据。且步骤S101、获取第一温度数据和第二温度数据，包括：在机组首次开启后的预设时间段后，获取第一温度数据和第二温度数据。
需要说明的是，机组(例如：空调器)在首次开启后的预设时间段内(例如：几个月或一年)，通常为正常运行状态，一般不会出现缺乏制冷剂的现象。则在此期间内，可采用相关技术中通过判断蒸发器温度变化量的方法进行冷媒含量的简要判断，也可以忽略判断。并且，将此预设时间段作为预存数据的积累时间段。具体地，可分多次获取数据，并将每次获取的数据划为一组存储起来，以填充数据库。例如：可周期性或分时段的获取数据，也可以在机组每次开启时获取数据。而在预设时间段后，机组运行时间过长，易出现缺乏制冷剂的情况，则可获取第一温度数据和第二温度数据，并采用本实施例所示的方法进行冷媒含量的判断，从而提高判断精确度。并且，在冷媒含量过低时，可及时提醒用户补充冷媒，以保证机组的正常运行。
在一种可能的实现方式中，第一温度数据包括：内机环境温度和外机环境温度，第二温度数据为：排气温度和内机管路温度。预存数据为多组预存数据，每组预存数据中包括：参照温度和参照数据，参照温度包括：预存内机环温和预存外机环温，参照数据为：预存排气温度和预存内机管路温度。
可理解的是，在机组开启后的预设时间段后，可采用本实施例所示的方法来判断制冷剂的含量，在一个示例中，可在机组每次开启时，获取当前时间节点的内机环境温度，在一段时间后(例如：5分钟)，等机组运行稳定后，再获取机组的外机环境温度、排气温度和内机管路温度。其中，预存数据包括多组，每组数据均为机组在初期正常运行时所获取的内机环境温度，与内机环境温度对应的外机环境温度、排气温度和内机管路温度。则每组数据均可作为一个参照量，来辅助判断在当前的内机环境温度、外机环境温度、排气温度和内机管路温度下，机组的制冷剂含量。
在一种可能的实现方式中，如图2所示，步骤S102、将第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度包括：
步骤S201、将内机环境温度和外机环境温度，与每组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温进行相应对比；
步骤S202、判断内机环境温度和外机环境温度是否符合第一预设条件；如果符合第一预设条件，则执行步骤S203；如果不符合，则执行步骤S204；
步骤S203；按照第一预设方式确定参照温度；
步骤S204；继续判断是否符合第二预设条件；如果符合第二预设条件，则执行步骤S205；如果不符合，则执行步骤S206；
步骤S205；按照第二预设方式确定参照温度；
步骤S206；继续判断是否符合第三预设条件；如果符合第三预设条件，则执行步骤S207；
步骤S207；按照第三预设方式确定参照温度。
由此，通过将第一温度数据与机组的预存数据进行对比，判断第一温度数据是满足三个预设条件中的哪一个，需要说明的是，在第一预设条件下所确定的参照温度的精确度高于在第二预设条件下所确定的参照温度的精确度，高于在第三预设条件下所确定的参照温度的精确度。由此，以逐步判断的方式，可尽量保证最终确定的参照温度具有较高的精确度，从而提高冷媒含量判断的准确性，减小判断误差。
下述实现方式分别对三种情况下如何确定冷媒含量进行具体说明。
第一种情况下，第一预设条件为：某一组或多组内机环温差值和外机环温差值均小于或等于预设差值；其中，将内机环境温度、外机环境温度，分别对应与每组预存数据中的预存内机环温、预存外机环温作差，得到多组内机环温差值和外机环温差值。
如果符合第一预设条件，则按照第一预设方式确定参照温度，包括：在某一组或多组内机环温差值和外机环温差值中，选择内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据，将内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照温度，确定为参照温度。
在一个应用性示例中，预设差值为1℃，则可在多组内机环温差值和外机环温差值中，将内机环温差值和外机环温差值均小于或等于1℃的那一组或多组预存数据筛选出来，并在其中选出一组预存数据，将其中的参照温度确定为所需的参照温度。具体的选择方法为：将筛选出来的每组数据的内机环境差值和外机环温差值相加，将和最小的那组预存数据选出，并将选出的预存数据中的参照温度作为最终所需的参照温度。
可理解的是，预存数据中的预存内机环温和预存外机环温不一定和当前的内机环境温度和外机环境温度完全相等。但如果某一组预存数据的内机环温差值和外机环温差值均小于或等于预设差值，则可认为该组预存数据的参照温度与第一温度数据相吻合。则可用该组预存数据中参照温度(包括：预存内机环温、预存外机环温)来近似代表第一温度数据(包括：内机环境温度、外机环境温度)。而如果有多组预存数据中的参照温度均符合第一预设条件，则可选取离第一温度数据最近的参照温度，并用其来近似代表第一温度数据，以尽量提高精确度。
在一种可能的实现方式中，如图3所示，步骤S103、结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，包括：步骤S1031、将内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作为基准温度。其中，参照数据为：预存排气温度和预存内机管路温度。由此，可确定基准温度，便于后续确定冷媒含量。
第二种情况下，第二预设条件为：内机环境温度和外机环境温度均相应处于两组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温之间，且两组预存数据中的预存内机环温之间的差值和两组预存数据中的预存外机环温之间的差值均最小；如果符合第二预设条件，则按照第二预设方式确定参照温度，包括：将两组预存数据中的参照温度，确定为参照温度。
可理解的是，当内机环境温度和外机环境温度不满足第一预设条件时，即可确定为预存数据中没有与第一温度数据相吻合的数据，则可判断二者是否满足第二预设条件，即判断二者是否相应处于两组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温所构成的区间内。且确定一个间距最小的区间，以提高精确度。
在一种可能的实现方式中，如图4所示，步骤S103、结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，包括：
步骤S401、对两组预存数据中的参照数据作插值计算；
步骤S402、将插值计算的结果确定为基准温度。
其中，参照数据为：预存排气温度和预存内机管路温度，则可以2个预存排气温度、两个预存内机管路温度来作插值计算，并将插值计算的结果确定为基准温度。插值计算即在离散数据的基础上补插连续函数，使得连续曲线通过全部给定的离散数据点，以通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。
第三种情况下，第三预设条件为：内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据；其中，将内机环境温度、外机环境温度，分别对应与每组预存数据中的预存内机环温、预存外机环温作差，得到多组内机环温差值和外机环温差值；如果符合第三预设条件，则按照第三预设方式确定参照温度，包括：将内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照温度，确定为参照温度。
可理解的是，如果内机环境温度和外机环境温度仍不满足第二预设条件，即可判断二者是否满足第三预设条件。需要说明的是，第三预设条件是选取内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据，而差值之和最小是一个相对量，即使这个差值可能很大，但如果它相对于其他预存数据对应的差值来讲是最小的，即可将该差值对应的预存数据中的参照温度确定为最终所需的参照温度。
在一种可能的实现方式中，如图5所示，步骤S103、结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，包括：
步骤S501、对内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作修正计算；
步骤S502、将修正计算的结果确定为基准温度。
且步骤S501、步骤S502可通过以下公式实现：
基准温度＝参照数据+第一温度数据-参照温度。
具体地，基准温度包括基准管路温度和基准排气温度，基准排气温度＝预存排气温度+外机环境温度-预存外机环温；基准管路温度＝预存管路温度+内机环境温度-预存内机环温。其中，预存排气温度、预存管路温度属于参照数据，预存内机环温和预存外机环温属于参照温度，参照温度和参照数据同属于一组预存数据，且内机环境温度和外机环境温度同属于第一温度数据，即为获取的当前的内机环境温度和外机环境温度。
综合以上三种方法可知，采用本发明实施例所示的方法，最终总会确定一个参照温度，以此来确定基准温度，进而确定冷媒含量，且由于在确定冷媒含量的过程中，增加了判断参数(检测量)，相较于相关技术中检测量较为单一的确定方法来说，有效地解决了冷媒含量误判的问题，提高了判断的准确性，进而提高了机组的适应能力。
在一种可能的实现方式中，步骤S103、根据第二温度数据和基准温度，确定冷媒含量，通过以下公式实现：冷媒含量＝(基准排气温度-基准内机管路温度)/(排气温度-内机管路温度)*100％。其中，基准温度包括基准排气温度和基准内机管路温度。
由此，可通过上述公式确定冷媒含量，由于增加了判断参数(检测量)，相较于相关技术中检测量较为单一的确定方法来说，有效地解决了冷媒含量误判的问题，提高了判断的准确性，进而提高了机组的适应能力。
图6示出了根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定方法的流程图，如图6所示，该方法包括：
步骤S601、获取排气温度、内机环境温度、内机管路温度、外机环境温度；
步骤S602、以开机时内机环境温度Tin为戳记录以下数据：开机后5min(外机环境温度Tout,内机管路温度Tip、排气温度Tdis)数据作为一条记录；
步骤S603、
Item[Tin_1]:{……}；Item[Tin_2]:{……}；Item[Tin_3]:{……}；……；
其中，步骤S603示出了数据库中的数据分组方式。
步骤S604、开机时选取与数据库有记录最接近环境温度的一条数据Item[Tin_x]；
步骤S605、选取记录Item[x].Tin与当前开机环境温度Tin差值|Item[x].Tin-Tin|≤1℃&&|Item[x].Tout-Tout|≤1℃；如果是，则执行步骤S607；如果否，则执行步骤S606；
步骤S606、当前开机环境温度是否在数据库内两个环境温度记录之间；如果是，则执行步骤S608；如果否，则执行步骤S609；
步骤S607、temp＝Item[x]；后执行步骤S610；
步骤S608、插值计算数据库两个环境温度记录中的数据，获得新数据记录temp；后执行步骤S610；
步骤S609、选取最接近当前内机环境温度的一条记录Item[x]，并使得：temp.Tip＝Item[x].Tip+Tin-Item[x].Tin；
temp.Tdis＝Item[x].Tdis+Tout-Item[x].Tout；后执行步骤S610；
步骤S610、Ref_perc＝(temp.Tdis-temp.Tip)/(Tdis-Tip)*100％；
步骤S611、输出当前冷媒剩余百分比Ref_percent。
其中，步骤S601为对变量进行检测，步骤S603表示内部ROM数据库，步骤S611表示剩余制冷剂含量。
由此，增加了判断参数(检测量)，通过对比历史温度参数数据，优化了系统中制冷剂含量的判断方法，以确定系统是否缺少制冷剂，并可在系统缺少制冷剂时，及时提醒用户补充制冷剂，提高了判断精度和适应性。
图7示出了根据本发明实施例的一种冷媒含量的确定装置，装置用于执行图1所示的方法，装置包括：
获取模块701，用于获取第一温度数据和第二温度数据；
确定模块702，用于将第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，预存数据中预存有参照温度；
确定模块702，还用于结合预存数据，确定与参照温度对应的基准温度，根据第二温度数据和基准温度，确定冷媒含量。
由此，增加了判断参数(检测量)，通过对比历史温度参数数据，优化了系统中制冷剂含量的判断方法，以确定系统是否缺少制冷剂，并可在系统缺少制冷剂时，及时提醒用户补充制冷剂，提高了判断精度和适应性。
本发明实施例还提供一种机组，机组包括图7所示的装置，且机组可以为空调器，进一步地，机组可以为常规蒸气压缩分体式空调器。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台移动终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (18)

1.一种冷媒含量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一温度数据和第二温度数据；
将所述第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，所述预存数据中预存有所述参照温度；
结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，根据所述第二温度数据和所述基准温度，确定冷媒含量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一温度数据和第二温度数据之前，所述方法还包括：
在所述机组首次开启后的预设时间段内，分多次获取数据，将每次获取的数据划为一组存储起来，作为所述预存数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取第一温度数据和第二温度数据，包括：
在所述机组首次开启后的预设时间段后，获取所述第一温度数据和所述第二温度数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述第一温度数据包括：内机环境温度和外机环境温度；
所述预存数据为多组预存数据，每组预存数据中包括：参照温度和参照数据，所述参照温度包括：预存内机环温和预存外机环温。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述第一温度数据与所述机组的预存数据进行对比，以确定参照温度包括：
将所述内机环境温度和所述外机环境温度，与每组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温进行相应对比，判断所述内机环境温度和所述外机环境温度是否符合第一预设条件；
如果符合第一预设条件，则按照第一预设方式确定所述参照温度；如果不符合，则继续判断是否符合第二预设条件；
如果符合第二预设条件，则按照第二预设方式确定所述参照温度；如果不符合，则继续判断是否符合第三预设条件；
如果符合第三预设条件，则按照第三预设方式确定所述参照温度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件为：某一组或多组内机环温差值和外机环温差值均小于或等于预设差值；其中，将所述内机环境温度、所述外机环境温度，分别对应与每组预存数据中的预存内机环温、预存外机环温作差，得到多组所述内机环温差值和所述外机环温差值；
如果符合第一预设条件，则按照第一预设方式确定所述参照温度，包括：
在所述某一组或多组所述内机环温差值和所述外机环温差值中，选择所述内机环温差值和所述外机环温差值之和最小的一组预存数据，将所述内机环温差值和所述外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照温度，确定为所述参照温度。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二预设条件为：所述内机环境温度和所述外机环境温度均相应处于两组预存数据中的预存内机环温和预存外机环温之间，且所述两组预存数据中的预存内机环温之间的差值和所述两组预存数据中的预存外机环温之间的差值均最小；
如果符合第二预设条件，则按照第二预设方式确定所述参照温度，包括：
将所述两组预存数据中的参照温度，确定为所述参照温度。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三预设条件为：内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据；其中，将所述内机环境温度、所述外机环境温度，分别对应与每组预存数据中的预存内机环温、预存外机环温作差，得到多组所述内机环温差值和所述外机环温差值；
如果符合第三预设条件，则按照第三预设方式确定所述参照温度，包括：
将所述内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照温度，确定为所述参照温度。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，包括：
将所述内机环温差值和所述外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作为基准温度。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，包括：
对所述两组预存数据中的参照数据作插值计算；
将插值计算的结果确定为基准温度。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，包括：
对所述内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作修正计算；
将修正计算的结果确定为基准温度。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，
对所述内机环温差值和外机环温差值之和最小的一组预存数据中的参照数据作修正计算，将修正计算的结果确定为基准温度，通过以下公式实现：
所述基准温度＝所述参照数据+所述第一温度数据-所述参照温度。
13.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述第二温度数据包括：排气温度和内机管路温度；
所述基准温度包括：基准排气温度和基准内机管路温度。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，根据所述第二温度数据和所述基准温度，确定冷媒含量，通过以下公式实现：
所述冷媒含量＝(基准排气温度-基准内机管路温度)/(排气温度-内机管路温度)*100％。
15.一种冷媒含量的确定装置，其特征在于，所述装置用于执行权1至权14中任意一项所述的方法，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一温度数据和第二温度数据；
确定模块，用于将所述第一温度数据与机组的预存数据进行对比，以确定参照温度；其中，所述预存数据中预存有所述参照温度；
所述确定模块，还用于结合所述预存数据，确定与所述参照温度对应的基准温度，根据所述第二温度数据和所述基准温度，确定冷媒含量。
16.一种机组，其特征在于，所述机组包括权15所述的装置，所述机组为空调器。
17.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-14中任意一项所述的冷媒含量的确定方法。
18.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-14中任意一项所述的冷媒含量的确定方法。
CN201811296677.9A 2018-11-01 2018-11-01 一种冷媒含量的确定方法及装置、机组 Active CN109556226B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811296677.9A CN109556226B (zh) 2018-11-01 2018-11-01 一种冷媒含量的确定方法及装置、机组

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811296677.9A CN109556226B (zh) 2018-11-01 2018-11-01 一种冷媒含量的确定方法及装置、机组

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109556226A true CN109556226A (zh) 2019-04-02
CN109556226B CN109556226B (zh) 2020-01-03

Family

ID=65865572

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811296677.9A Active CN109556226B (zh) 2018-11-01 2018-11-01 一种冷媒含量的确定方法及装置、机组

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109556226B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110671779A (zh) * 2019-10-24 2020-01-10 宁波奥克斯电气股份有限公司 空调器的冷媒余量检测方法、装置、服务器及存储介质
CN115899947A (zh) * 2022-06-21 2023-04-04 珠海格力电器股份有限公司 一种空调器制冷剂含量的检测方法、设备以及存储介质

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001255047A (ja) * 2000-03-13 2001-09-21 Sanyo Electric Co Ltd 冷凍システム
JP2003130426A (ja) * 2001-10-26 2003-05-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 空気調和装置
JP2006112696A (ja) * 2004-10-14 2006-04-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd 空気調和機
CN101504177A (zh) * 2008-02-05 2009-08-12 Lg电子株式会社 用于确定空调装置的制冷剂含量的空调装置和方法
CN101876474A (zh) * 2010-07-22 2010-11-03 四川长虹空调有限公司 空调器缺少制冷剂的自动检测方法
JP2014089007A (ja) * 2012-10-31 2014-05-15 Daikin Ind Ltd 空気調和装置
CN104482625A (zh) * 2014-11-20 2015-04-01 珠海格力电器股份有限公司 变频空调是否缺少冷媒的判别方法
CN104654537A (zh) * 2015-02-02 2015-05-27 珠海格力电器股份有限公司 空调多联机缺氟的检测方法和装置
CN104949278A (zh) * 2015-06-25 2015-09-30 海信（山东）空调有限公司 一种空调制冷剂泄漏的检测方法、装置和空调设备
JP2016135953A (ja) * 2015-01-23 2016-07-28 三協立山株式会社 戸
CN106545973A (zh) * 2016-11-29 2017-03-29 广东美的暖通设备有限公司 多联机系统及其的冷媒量的判定方法
CN106642555A (zh) * 2016-12-01 2017-05-10 海信（广东）空调有限公司 一种空调器冷媒泄漏的判定方法及装置
CN106895558A (zh) * 2017-02-21 2017-06-27 美的集团股份有限公司 空调器冷媒泄漏的检测方法及装置
CN107036354A (zh) * 2017-05-25 2017-08-11 绵阳美菱软件技术有限公司 一种空调器漏氟的检测方法、装置以及空调系统
CN107477775A (zh) * 2017-08-07 2017-12-15 珠海格力电器股份有限公司 空调的漏冷媒检测方法、装置、存储设备、终端及空调
CN107975988A (zh) * 2017-11-13 2018-05-01 广东美的暖通设备有限公司 冷媒充注量检测方法、装置及热泵空调系统
JP2018103720A (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 カルソニックカンセイ株式会社 空調装置

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001255047A (ja) * 2000-03-13 2001-09-21 Sanyo Electric Co Ltd 冷凍システム
JP2003130426A (ja) * 2001-10-26 2003-05-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 空気調和装置
JP2006112696A (ja) * 2004-10-14 2006-04-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd 空気調和機
CN101504177A (zh) * 2008-02-05 2009-08-12 Lg电子株式会社 用于确定空调装置的制冷剂含量的空调装置和方法
CN101876474A (zh) * 2010-07-22 2010-11-03 四川长虹空调有限公司 空调器缺少制冷剂的自动检测方法
JP2014089007A (ja) * 2012-10-31 2014-05-15 Daikin Ind Ltd 空気調和装置
CN104482625A (zh) * 2014-11-20 2015-04-01 珠海格力电器股份有限公司 变频空调是否缺少冷媒的判别方法
JP2016135953A (ja) * 2015-01-23 2016-07-28 三協立山株式会社 戸
CN104654537A (zh) * 2015-02-02 2015-05-27 珠海格力电器股份有限公司 空调多联机缺氟的检测方法和装置
CN104949278A (zh) * 2015-06-25 2015-09-30 海信（山东）空调有限公司 一种空调制冷剂泄漏的检测方法、装置和空调设备
CN106545973A (zh) * 2016-11-29 2017-03-29 广东美的暖通设备有限公司 多联机系统及其的冷媒量的判定方法
CN106642555A (zh) * 2016-12-01 2017-05-10 海信（广东）空调有限公司 一种空调器冷媒泄漏的判定方法及装置
JP2018103720A (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 カルソニックカンセイ株式会社 空調装置
CN106895558A (zh) * 2017-02-21 2017-06-27 美的集团股份有限公司 空调器冷媒泄漏的检测方法及装置
CN107036354A (zh) * 2017-05-25 2017-08-11 绵阳美菱软件技术有限公司 一种空调器漏氟的检测方法、装置以及空调系统
CN107477775A (zh) * 2017-08-07 2017-12-15 珠海格力电器股份有限公司 空调的漏冷媒检测方法、装置、存储设备、终端及空调
CN107975988A (zh) * 2017-11-13 2018-05-01 广东美的暖通设备有限公司 冷媒充注量检测方法、装置及热泵空调系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110671779A (zh) * 2019-10-24 2020-01-10 宁波奥克斯电气股份有限公司 空调器的冷媒余量检测方法、装置、服务器及存储介质
CN110671779B (zh) * 2019-10-24 2022-01-25 宁波奥克斯电气股份有限公司 空调器的冷媒余量检测方法、装置、服务器及存储介质
CN115899947A (zh) * 2022-06-21 2023-04-04 珠海格力电器股份有限公司 一种空调器制冷剂含量的检测方法、设备以及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109556226B (zh) 2020-01-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20220099753A1 (en) Method For Predicting Service Life Of Retired Power Battery
CN108845881A (zh) 服务器容量动态调整的方法及装置
EP2287449A2 (en) Gas turbine engine oil consumption monitoring system and method
CN110868241B (zh) 基于多模型的地下电缆故障预警方法和装置
CN109556226A (zh) 一种冷媒含量的确定方法及装置、机组
US7640489B2 (en) Methods and systems for inputting data into spreadsheet documents
CN110262959B (zh) 底层服务压力测试方法、装置、电子设备及存储介质
CN112767074B (zh) 模块机选型方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111752481B (zh) 一种基于spd的内存监控及寿命预测方法和系统
AU2016416626A1 (en) Method and device for the use of an electrochemical energy storage device so as to optimize the service life
CN110866634A (zh) 基于模型选择的地下电缆故障预警方法和装置
EP3588395A1 (en) Management device, management method, and program
CN110084476B (zh) 案件调整方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108287760A (zh) 终端设备控制方法及装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112685462B (zh) 馈线数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111143209B (zh) 分层压力测试方法、装置、电子设备及存储介质
CN108959419B (zh) 视频文件记录的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116187510A (zh) 电表箱故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112767056B (zh) 业务数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109886570B (zh) 统计区域的设备信息处理方法、装置和计算机设备
CN112035201B (zh) 设备参数显示方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113569413B (zh) 制冷剂泄漏的诊断方法、装置及制冷系统
US20240039323A1 (en) Device and method for managing batteries of vehicle
CN109462543A (zh) 邮件下载方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116828148B (zh) 监控视频汇聚共享方法、装置、设备及可读存储介质

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