CN110376005B - 数据处理方法、制冷剂泄漏检测方法、系统故障检测方法以及系统性能检测方法 - Google Patents

数据处理方法、制冷剂泄漏检测方法、系统故障检测方法以及系统性能检测方法 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种数据处理方法、制冷剂泄漏检测方法、系统性能检测方法以及系统故障检测方法。该稳态数据处理方法包括：S110，将目标判断数据累计变化量及数据检测周期重置为0；S120，获取检测到的目标数据；S130，计算目标数据累计变化量；S140，在目标数据累计变化量小于其预设阈值，调整数据检测周期，并返回至执行S120；或在任意目标数据累计变化量不小于其预设阈值，记录数据检测周期；S150，在记录数据检测周期小于其时间预设阈值时，将周期内获取的目标数据结果判定为设备的非稳态数据；或在记录数据检测周期不小于其时间预设阈值，将数据检测周期内获取的目标数据判定为稳态数据。可据此方法来获取稳态数据并执行后续的分析处理。

Description

数据处理方法、制冷剂泄漏检测方法、系统故障检测方法以及 系统性能检测方法
技术领域
本申请涉及数据分析领域，更具体而言，其涉及一种数据处理方法及其在空气源空调设备控制中的应用方法。
背景技术
随着空调设备发展的日益成熟，目前进一步的发展方向为对现场空调设备的实际运行状态进行分析。例如，系统的性能检测分析、系统的故障检测分析等。在分析过程中，需要空调设备稳定运行状态的数据源来助于这些分析方法的精准执行。作为其中的一类具体示例，对于空气源空调设备(单冷或热泵)而言，制冷剂泄露问题可以导致系统效率下降、环境污染以及额外的制冷剂充注量浪费。在某些国家或地区,可能还会被征税或者罚款。因此，极有必要来对该问题进行及时检测与预警。然而，在设备运行过程中，其运行状态持续在发生变化。如果在某些运行状态变化较大的阶段所获取数据，则不适于作为制冷剂泄露问题的判断基础，因为其极有可能带来误判现象。
因此，如何得到空调设备稳定运行状态下的稳态数据，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请旨在提供一种在实时监测中获取稳态数据的数据处理方法。
本申请还旨在提供一种基于稳态数据来进行分析处理的用于空气源空调设备的制冷剂泄漏的检测方法。
本申请还旨在提供一种基于稳态数据来进行分析处理的用于空气源空调设备的系统性能检测方法。
本申请还旨在提供一种基于稳态数据来进行分析处理的用于空气源空调设备的系统故障检测方法。
为实现本申请的目的，根据本申请的一个方面，提供一种稳态数据处理方法，其包括：S110，将目标数据累计变化量及数据检测周期重置为0；S120，获取目标数据；S130，获取目标数据累计变化量，与其预设阈值进行比较；S140，目标数据累计变化量小于预设阈值时，调整数据检测周期，返回至执行S120；或目标数据累计变化量不小于预设阈值时，比较当前的数据检测周期与时间预设阈值；S150，数据检测周期大于时间预设阈值时，将数据检测周期内获取的目标数据判定为稳态数据；或在数据检测周期不大于时间预设阈值，将数据检测周期内获取的目标数据判定为非稳态数据。可据此方法来获取稳态数据并执行后续的分析处理。
可选地，在S120中，实时获取目标数据。
可选地，所述目标数据包括空气源空调设备的第一类目标数据：压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度以及换热器的进水温度。
可选地，所述目标数据累计变化量包括：压缩机频率或压缩机能力累计变化量±5％；室外环境温度累计变化量±1℃；换热器的进水温度累计变化量±1℃。
可选地，所述目标数据包括空气源空调设备的第二类目标数据：空调设备过冷度、压缩机吸气过热度、换热器出口水温、膨胀阀开度、压缩机排气温度、压缩机吸气温度、压缩机排气饱和温度、压缩机吸气饱和温度、风扇转速、经济器入口饱和温度、经济器出口温度及经济器膨胀阀开度中的一个或多个。
可选地，所述目标数据累计变化量为：空调机组过冷度累计变化量为±1℃；压缩机吸气过热度累计变化量为±1℃；换热器出口水温累计变化量为±1℃；膨胀阀开度累计变化量为±5％；压缩机排气温度累计变化量为±5℃；压缩机吸气温度累计变化量为±5℃；压缩机排气饱和温度累计变化量为±1℃；压缩机吸气饱和温度累计变化量为±1℃；风扇转速累计变化量为±5％；经济器入口饱和温度累计变化量为±1℃；经济器出口温度累计变化量为±1℃；经济器膨胀阀开度累计变化量为±5％。
可选地，所述时间预设阈值为5分钟。
根据本申请的另一方面，还提供一种用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法，其包括：S210，执行如前所述的数据处理方法；以及S220，基于获取的稳态数据来判断所述空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏。
可选地，还包括：S230，在所述空气源空调设备发生制冷剂泄漏时，执行报警动作。
可选地，在所述目标数据包括第一类目标数据时，S220中所获取的稳态数据全部第一类目标数据。
可选地，在所述目标数据包括第二类目标数据时，S220中所获取的稳态数据包括：全部第一类目标数据；以及第二类目标数据中的一个或多个。
可选地，S220中所获取的稳态数据包括：全部第一类目标数据；以及第二类目标数据中的膨胀阀开度。
可选地，S220中所获取的稳态数据包括：全部第一类目标数据；以及第二类目标数据中的压缩机吸气过热度及空调设备过冷度。
根据本申请的又一方面，还提供一种用于空气源空调设备的系统故障检测方法，包括：S310，执行如前所述的稳态数据处理方法；以及S320，基于获取的稳态数据来判断所述空气源空调设备是否发生系统故障。
根据本申请的再一方面，还提供一种用于空气源空调设备的系统性能检测方法，其包括：S410，执行如前所述的稳态数据处理方法；以及S420，基于获取的稳态数据来评估所述空气源空调设备系统性能。
根据本申请的稳态数据处理方法，通过筛选目标数据累计变化量满足设定条件的数据检测周期来获取稳态数据，并基于此来执行各种后续的数据处理方法，包括用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法、系统性能检测方法以及系统故障检测方法等。以期获得更为准确的稳态数据，并据此得到更为准确可靠的判断结果。
附图说明
图1是本申请的稳态数据处理方法的一个实施例的流程示意图。
图2是本申请的用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法的一个实施例的流程示意图。
图3是本申请的用于空气源空调设备的系统故障检测方法的一个实施例的流程示意。
图4是本申请的用于空气源空调设备的系统性能检测方法的一个实施例的流程示意。
具体实施方式
参见图1，其示出了一种数据处理方法的实施例。在该实施例中，数据处理方法包括如下步骤：
其包括：S110，将目标判断数据累计变化量及数据检测周期重置为0；S120，获取检测到的目标数据；S130，计算目标数据累计变化量；S140，在目标数据累计变化量小于其预设阈值，调整数据检测周期，并返回至执行S120；或在任意目标数据累计变化量不小于其预设阈值，记录数据检测周期；S150，在所述的记录数据检测周期小于其时间预设阈值时，将所述周期内获取的目标数据结果判定为设备的非稳态数据；或在所述记录数据检测周期不小于其时间预设阈值，将所述数据检测周期内获取的目标数据判定为稳态数据。如果在指定时间范围内，获得的数据基本不变或变化甚微,则这种数据称为稳态数据。
首先执行S110，将目标数据累计变化量及数据检测周期重置为0，以获取基准数值，便于此后的数据检测及分析；随后执行S120，通过在机组上设置的硬件来检测目标数据并保存，例如实时检测目标数据；再执行S130，将检测到的目标数据与前一时刻的目标数据进行比较处理，进而获取目标数据累计变化量，并将该目标数据累计变化量与其预设阈值进行比较；接着执行S140来对比较结果进行分析，包括：在第一种情况下，当目标数据累计变化量小于预设阈值时，调整数据检测周期，例如将数据检测周期增加一个检测时段，并返回至执行S120；而在第二种情况下，当目标数据累计变化量不小于预设阈值时，将当前的数据检测周期与时间预设阈值进行比较；并继续执行S150，此时，在数据检测周期大于时间预设阈值时，将数据检测周期内获取的目标数据判定为稳态数据；或在数据检测周期不大于时间预设阈值，将数据检测周期内获取的目标数据判定为非稳态数据。在此种布置下，根据本申请的稳态数据处理方法，通过筛选目标数据累计变化量满足设定条件的数据检测周期来获取稳态数据，并基于此来执行各种后续的数据处理方法，包括用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法、系统性能检测方法以及系统故障检测方法等。以期获得更为准确的稳态数据，并据此得到更为准确可靠的判断结果。
作为一种更具体的实施方式，当该数据处理方法用于空气源空调设备时，所需要进行稳态处理的目标数据通常可包括两类。
其中第一类目标数据为对于执行后续各种方法时所必不可少的分析对象。通常情况下，其包括：压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度以及换热器的进水温度。其中，压缩机频率或压缩机能力对于各类空气源空调设备控制均具有极大的影响，而室外环境温度以及换热器的进水温度则对于空气源空调设备具有更大的影响。更具体而言，为确保此类数据处于稳态范围内，且该稳态范围对于后续基于此数据的分析处理提供了足够的可靠度与分析精度，还应将该目标数据累计变化量设置为：压缩机频率或压缩机能力累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±5％；室外环境温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；换热器的进水温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃。
此外，第二类目标数据并非执行后续各种方法中所不可或缺的分析对象，但其存在可以进一步的提高分析精度与可靠性，同时也会增加相应的硬件传感器设置及分析方法的复杂程度。因此，可以根据实际情况中对于成本与精度的需求比重来选择是否需对第二类目标数据进行稳态处理。通常情况下，第二类目标数据可包括：空调机组过冷度控制目标值、压缩机吸气过热度控制目标值、换热器出口水温、膨胀阀开度、压缩机排气温度、压缩机吸气温度、压缩机排气饱和温度、压缩机吸气饱和温度、风扇转速、经济器入口饱和温度、经济器出口温度及经济器膨胀阀开度中的一个或多个。更具体而言，为确保此类数据处于稳态范围内，且该稳态范围对于后续基于此数据的分析处理提供足够的可靠度与分析精度，还应将该目标数据累计变化量设置为：空调机组过冷度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃压缩机吸气过热度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；换热器出口水温累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；膨胀阀开度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±5％；压缩机排气温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±5℃；压缩机吸气温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±5℃；压缩机排气饱和温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；压缩机吸气饱和温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；风扇转速累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±5％；经济器入口饱和温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；经济器出口温度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±1℃；经济器膨胀阀开度累计变化量为预先设定的阈值范围,例如±5％。
再者，本申请的目的为通过判断在一段数据检测周期内的前述目标数据累计变化量是否超出预设阈值，且基于此来判定所检测的数据是否为稳态数据。在此判定过程中，同样涉及到数据检测周期这样一个时间概念。在本申请的实施例中，将时间预设阈值选定为预先设定的阈值,参考值为5分钟，一方面避免周期过长而难以获取稳态数据，一方面也避免周期过短而导致采集的数据不足以执行后续分析。
在本申请给出前述稳态数据处理方法教导的基础上，在此还对该处理方法在空气源空调机组上的应用提出了多种实施例，如下将示例性地进行说明。
具体而言，在此还提供一种用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法，其包括：S210，执行前述实施例中的数据处理方法；以及S220，基于获取的稳态数据来判断空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏；以及后续的S230，在空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏时，执行报警动作。在此种布置下，由于获取的数据均处于期望的稳定状态下，因此基于这些数据所做出的分析将更为可靠，能够准确地对空气源空调设备的制冷剂泄漏行为进行报警，避免泄漏扩大或时间过长进而影响系统系能。
在该方法中，若需判断空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏，则可选地应当使作为判断对象的目标数据包括全部第一类目标数据，也即压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度以及换热器的进水温度。
可选地，若需进一步提高该判断的准确度，还可使作为判断对象的目标数据除了包括全部第一类目标数据，也即压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度以及换热器的进水温度，还可以包括第二类目标数据中的一个或多个，也即空调机组过冷度、压缩机吸气过热度、换热器出口水温、膨胀阀开度、压缩机排气温度、压缩机吸气温度、压缩机排气饱和温度、压缩机吸气饱和温度、风扇转速、经济器入口饱和温度、经济器出口温度及经济器膨胀阀开度中的一个或多个。
例如，在一个实施例中，为判断空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏时，所需获取的数据包括：压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度、换热器的进水温度；以及压缩机吸气过热度或膨胀阀开度。更具体地，对于制热模式下运行的机组而言，在当前室外环境温度下，当压缩机频率或压缩机能力大于的对应的设定值，且换热器的进出水温差小于设定值，则可以认为存在制冷剂泄漏的较大可能性；或者在换热器的进出水温差不小于设定值，但膨胀阀开度为100％且实际过热度大于设定值，则也可以认为存在制冷剂泄漏的较大可能性。再如，在另一个实施例中，为判断空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏时，所需获取的稳态数据包括：压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度、换热器的进水温度；以及第二类目标数据中的压缩机吸气过热度及空调机组过冷度。更具体地，对于制冷模式下运行的机组而言，在当前室外环境温度下，当压缩机频率或压缩机能力大于的对应的设定值，且换热器的进出水温差小于设定值，则可以认为存在制冷剂泄漏的较大可能性；或者在换热器的进出水温差不小于设定值，但实际过冷度小于设定值，则也可以认为存在制冷剂泄漏的较大可能性；或者在过冷度不小于设定值，但实际过热度大于设定值，则也可以认为存在制冷剂泄漏的较大可能性。且上述列出或未列出但在前文已由述及的二类目标数据及其组合，均可以实现对空气源空调设备制冷剂泄漏现象的判断。且区别仅在于实施难易程度及准确度的进一步改进。
此外，还可以将该数据处理方法中所获取的稳态数据应用于空气源空调设备的其它系统故障判断中，以期提高分析或判断精度。故在此还提供一种用于空气源空调设备的系统故障检测方法，包括：S310，执行前述实施例中的数据处理方法；以及S320，基于获取的稳态数据来判断空气源空调设备是否发生系统故障。在此种布置下，由于获取的数据均处于期望的稳定状态下，因此基于这些数据所做出的分析将更为可靠。并能够通过对应的稳态数据来准确地对空气源空调设备对应的各类故障进行报警，以尽快修复此类故障。
在此还提供一种用于空气源空调设备的系统性能检测方法，其包括：S410，执行前述实施例中的数据处理方法；以及S420，基于获取的稳态数据来评估空气源空调设备的系统性能。在此种布置下，由于获取的数据均处于期望的稳定状态下，因此基于这些数据所做出的分析将更为可靠，并能够通过对应的稳态数据来准确地对空气源空调设备对应的系统性能进行评估，以期获得机组当前运行性能的健康程度。
以上例子主要说明了本申请的数据处理方法、用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法、系统性能检测方法以及系统故障检测方法。尽管只对其中一些本申请的实施方式进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本申请可以在不偏离其主旨与范围内以许多其它的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本申请精神及范围的情况下，本申请可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (13)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
S110，将目标数据累计变化量及数据检测周期重置为0；
S120，获取目标数据；
S130，获取目标数据累计变化量，并与其预设阈值进行比较；
S140，在所述目标数据累计变化量小于所述预设阈值时，调整数据检测周期，并返回至执行S120；或在所述目标数据累计变化量不小于所述预设阈值时，将当前的数据检测周期与时间预设阈值进行比较；
S150，在所述数据检测周期大于所述时间预设阈值时，将所述数据检测周期内获取的目标数据判定为稳态数据；或在所述数据检测周期不大于所述时间预设阈值，将所述数据检测周期内获取的目标数据判定为非稳态数据，其中，在S120中，实时获取目标数据，其中，所述目标数据包括空气源空调设备的第一类目标数据：压缩机频率或压缩机能力、室外环境温度以及换热器的进水温度。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标数据累计变化量包括：压缩机频率或压缩机能力累计变化量在+5％至-5％的范围内；室外环境温度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；换热器的进水温度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标数据包括空气源空调设备的第二类目标数据：空调机组过冷度，压缩机吸气过热度、换热器出口水温、膨胀阀开度、压缩机排气温度、压缩机吸气温度、压缩机排气饱和温度、压缩机吸气饱和温度、风扇转速、经济器入口饱和温度、经济器出口温度及经济器膨胀阀开度中的一个或多个。
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标数据累计变化量为：空调机组过冷度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；压缩机吸气过热度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；换热器出口水温累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；膨胀阀开度累计变化量在+5％至-5％的范围内；压缩机排气温度累计变化量在+5℃至-5℃的范围内；压缩机吸气温度累计变化量在+5℃至-5℃的范围内；压缩机排气饱和温度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；压缩机吸气饱和温度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；风扇转速累计变化量在+5％至-5％的范围内；经济器入口饱和温度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；经济器出口温度累计变化量在+1℃至-1℃的范围内；经济器膨胀阀开度累计变化量在+5％至-5％的范围内。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述时间预设阈值为5分钟。
6.一种用于空气源空调设备的制冷剂泄漏检测方法，其特征在于，包括：S210，执行如权利要求3至5任意一项中所述的数据处理方法；以及
S220，基于获取的稳态数据来判断所述空气源空调设备是否发生制冷剂泄漏。
7.根据权利要求6所述的制冷剂泄漏检测方法，其特征在于，还包括：S230，在所述空气源空调设备发生制冷剂泄漏时，执行报警动作。
8.根据权利要求6所述的制冷剂泄漏检测方法，其特征在于，在所述目标数据包括第一类目标数据时，S220中所获取的稳态数据全部为第一类目标数据。
9.根据权利要求8所述的制冷剂泄漏检测方法，其特征在于，在所述目标数据包括第二类目标数据时，S220中所获取的稳态数据包括：全部第一类目标数据；以及第二类目标数据中的一个或多个。
10.根据权利要求9所述的制冷剂泄漏检测方法，其特征在于，S220中所获取的稳态数据包括：全部第一类目标数据；以及第二类目标数据中的过热度或膨胀阀开度。
11.根据权利要求9所述的制冷剂泄漏检测方法，其特征在于，S220中所获取的稳态数据包括：全部第一类目标数据；以及第二类目标数据中的过热度及过冷度。
12.一种用于空气源空调设备故障检测方法，其特征在于，包括：
S310，执行如权利要求1至5任意一项中所述的数据处理方法；以及
S320，基于获取的稳态数据来判断所述空气源空调设备是否发生系统故障。
13.一种用于空气源空调设备的系统性能检测方法，其特征在于，包括：
S410，执行如权利要求1至5任意一项中所述的数据处理方法；以及
S420，基于获取的稳态数据来评估所述空气源空调设备的系统性能。
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