CN111322732A - 一种空调健康状态分析方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种空调健康状态分析方法和系统，通过获取空调健康状态评估模型；空调健康状态评估模型以空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；获取当前空调运行状态监测数据；当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数和工作状态参数；利用空调健康状态评估模型，根据当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；确定当前空调健康状态评估数值与估计值间的偏差值；获取判断阈值，并根据偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态，以解决当前空调健康状态评估方法不具客观性、评估结果不精确的问题，提高对空调运行健康状态评估的准确性。

Description

一种空调健康状态分析方法和系统

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种空调健康状态分析方法和系统。

背景技术

随着移动互联网、物联网、云计算的大力发展，通信和数据中心机房的建设和运营规模迎来了爆发式增长。由于通信和数据中心机房属于高发热量建筑，同时信息设备对温度、湿度和洁净度都有严格的要求，直接导致机房内空调设备及其控制系统趋于庞大与复杂，空调的可靠性、安全性、稳定性等问题日益突出。因此，为了使空调能够安全、可靠、高效、稳定地运转，必须建立科学合理的健康状态分析模型，实现空调的健康评估，全面了解空调运转状况，尽早发现故障，将损失降到最小，减少维修保养的人力和费用，保障空调运行的安全与稳定。

当前空调设备的运行状况的评估主要依赖于设备实时运行的传感器、告警设定、负荷等参数，根据既定规则判断设备的运行情况。该评估方法具有一定的主观性，不能够客观准确地反映空调的运行状态，更无法直观有效的获得空调的健康状态变化状况和趋势，并且基于既定规则进行分析评估没有考虑到空调的运行工况、老化情况等状况，另外，既定规则的有效性直接影响着空调健康状态的评估结果。

因此，提供一种能够准确评估空调运行健康状态的系统或方法是本领域亟待解决的一个技术难题。

发明内容

本发明的目的是提供一种空调健康状态分析方法和系统，能够提高对空调运行健康状态评估的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种空调健康状态分析方法，包括：

获取空调健康状态评估模型；所述空调健康状态评估模型以所述空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；

获取当前空调运行状态监测数据；所述当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数和工作状态参数；

利用所述空调健康状态评估模型，根据所述当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；

获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；

确定所述当前空调健康状态评估数值与所述估计值间的偏差值；

获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态。

可选的，在所述获取空调健康状态评估模型之前还包括：

获取与所述空调运行状态监测数据相对应的专家评估指标；

采用德尔菲法和层次分析法，根据所述专家评估指标确定各所述专家评估指标间的指标权重；

根据所述权重确定所述空调健康状态评估数值；

根据所述空调运行状态监测数据与所述所述空调运行状态监测数据相对应的所述空调健康状态评估数值构建所述空调健康状态评估模型。

可选的，在所述获取当前空调运行状态监测数据之前包括：

对当前空调运行状态监测数据进行预处理。

可选的，所述获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态具体包括：

获取报警阈值；

判断所述偏差值与判断阈值间的差值与所述报警阈值间的关系，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述差值大于等于所述报警阈值，则发出故障报警，并根据所述当前空调健康状态评估数值确定空调运行故障原因；

若所述第一判断结果为所述差值小于所述报警阈值，则返回“获取当前空调运行状态监测数据”的步骤。

一种空调健康状态分析系统，包括：

空调健康状态评估模型获取模块，用于获取空调健康状态评估模型；所述空调健康状态评估模型以所述空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；

空调运行状态监测数据获取模块，用于获取当前空调运行状态监测数据；所述当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数和工作状态参数；

空调健康状态评估数值确定模块，用于利用所述空调健康状态评估模型，根据所述当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；

估计值获取模块，用于获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；

偏差值确定模块，用于确定所述当前空调健康状态评估数值与所述估计值间的偏差值；

空调运行状态确定模块，用于获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态。

可选的，所述系统还包括：

专家评估指标获取模块，用于获取与所述空调运行状态监测数据相对应的专家评估指标；

指标权重确定模块，用于采用德尔菲法和层次分析法，根据所述专家评估指标确定各所述专家评估指标间的指标权重；

空调健康状态评估数值确定模块，用于根据所述权重确定所述空调健康状态评估数值；

空调健康状态评估模型构建模块，用于根据所述空调运行状态监测数据与所述所述空调运行状态监测数据相对应的所述空调健康状态评估数值构建所述空调健康状态评估模型。

可选的，所述系统还包括：

预处理模块，用于对当前空调运行状态监测数据进行预处理。

可选的，所述空调运行状态确定模块具体包括：

报警阈值获取单元，用于获取报警阈值；

第一判断结果确定单元，用于判断所述偏差值与判断阈值间的差值与所述报警阈值间的关系，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述差值大于等于所述报警阈值，则发出故障报警，并根据所述当前空调健康状态评估数值确定空调运行故障原因；

若所述第一判断结果为所述差值小于所述报警阈值，则返回“获取当前空调运行状态监测数据”的步骤。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供的空调健康状态分析方法和系统，通过利用空调健康状态评估模型，根据当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；确定当前空调健康状态评估数值与估计值间的偏差值；获取判断阈值，并根据偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态，以解决当前空调健康状态评估方法不具客观性、评估结果不精确的问题，为空调日常维护和故障修复提供准确、可靠的依据。

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，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的空调健康状态分析方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的空调健康状态分析系统的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种空调健康状态分析系统的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

本发明的目的是提供一种空调健康状态分析方法和系统，能够提高对空调运行健康状态评估的准确性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例提供的空调健康状态分析方法的流程图，如图1所示，一种空调健康状态分析方法，包括：

S1、获取空调健康状态评估模型；所述空调健康状态评估模型以所述空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；

S2、获取当前空调运行状态监测数据；所述当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数、工作状态参数和报警信息等具有代表性的运行状态监测数据。所获取的空调运行状态监测数据包括但不限于：温度、压力、电压值、电流值、输入功率、输出功率、制冷量、过冷度、过热度、进出口侧空气干湿球温度、油温、风量、风速、转速、阀门开度、机组累计运行时间、压缩机累计运行时间、机组累计运行时间、风机累计运行时间、压缩机累计运行时间、风机转速百分比反馈、回风温度、送风温度、回风湿度、送风湿度、滤网前后压差、冷热通道压差、电加热累计运行时间、加湿器累计运行时间、压缩机转速百分比反馈。

其中，空调运行状态数据的采样频率可以以任意时间为单位，其目的为能够满足采样需求。空调的这些运行状态数据可以反映空调运行期间系统整体及各组件的工作状态，可以为空调系统故障分析、事件分析、维修管理等提供决策依据；

S3、利用所述空调健康状态评估模型，根据所述当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；

S4、获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；

S5、确定所述当前空调健康状态评估数值与所述估计值间的偏差值；

S6、获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态。

当当前时刻的空调运行状态数据与当前时刻空调正常运行性能模型对应估计值的偏差发生了较大波动，就说明对应的空调系统某区域出现了异常工作状态，若超过故障报警阈值，则会及时发出故障预警，并给出异常或故障可能的原因；根据分析结果判定异常或故障产生原因。然后进入下一个监测周期,重复以上步骤。

作为本发明的一实施例，在所述获取空调健康状态评估模型之前还包括：

获取与所述空调运行状态监测数据相对应的专家评估指标；

采用德尔菲法和层次分析法，根据所述专家评估指标确定各所述专家评估指标间的指标权重；

根据所述权重确定所述空调健康状态评估数值；

根据所述空调运行状态监测数据与所述所述空调运行状态监测数据相对应的所述空调健康状态评估数值构建所述空调健康状态评估模型。

构建空调健康状态评估模型具体包括以下步骤：

根据空调健康评估的要求，获取相应的评估指标；

综合采用德尔菲法和层次分析法，量化评估指标之间的重要程度，确定健康模型对应的每个评估指标量化值之间的指标权重。

进一步的，采用德尔菲法与层次分析法，确定指标权重包括如下步骤：

运用配对比较法和1-9比较尺度，对同一层的n个指标构造n×n的判断比较矩阵A：

其中，a_ij中i与j∈[1，9]且为整数，表示指标i与指标j的相对重要程度，且a_ij＝1/a_ji

依据历史参考数据并结合德尔菲法，对判断比较矩阵A进行m次专家检验评分，使每一层的n个指标均获得m个判断比较矩阵A_i；

构建专家权威矩阵B：

其中，每一个列向量，表示m个专家在领域j内的影响因子，且Σ_ib_ij＝1；

依据各专家在该领域的影响因子，进行加权平均，得到最终的判断比较矩阵A表示为：Α＝B_*j ^T[A₁…A_m]^T

其中，B_*j ^T为各个专家在当前领域内的影响因子，为行向量；

依据层次分析法，对于每一个判断比较矩阵运用方根法计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验；若检验通过，其对应的特征向量，进行归一化后作为评估权重；若不通过，重新构造成判断比较矩阵。

作为本发明的又一实施例，在所述获取当前空调运行状态监测数据之前包括：

对当前空调运行状态监测数据进行预处理。预处理具体为，基于规范化后的监测数据获得当前评估指标量化值。

作为本发明的另一实施例，所述获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态具体包括：

获取报警阈值；

判断所述偏差值与判断阈值间的差值与所述报警阈值间的关系，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述差值大于等于所述报警阈值，则发出故障报警，并根据所述当前空调健康状态评估数值确定空调运行故障原因；

若所述第一判断结果为所述差值小于所述报警阈值，则返回“获取当前空调运行状态监测数据”的步骤。异常和故障的报警阈值的设置均采用3σ原则，σ为参数偏差值的标准差。

对应于上述所公开的空调健康状态分析方法，本发明还公开了一种空调健康状态分析系统，其具体结构如图2所示，该系统包括：空调健康状态评估模型获取模块11、空调运行状态监测数据获取模块12、空调健康状态评估数值确定模块13、估计值获取模块14、偏差值确定模块15和空调运行状态确定模块16。

空调健康状态评估模型获取模块11用于获取空调健康状态评估模型；所述空调健康状态评估模型以所述空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；

空调运行状态监测数据获取模块12用于获取当前空调运行状态监测数据；所述当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数和工作状态参数；

空调健康状态评估数值确定模块13用于利用所述空调健康状态评估模型，根据所述当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；

估计值获取模块14用于获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；

偏差值确定模块15用于确定所述当前空调健康状态评估数值与所述估计值间的偏差值；

空调运行状态确定模块16用于获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态。

做为本发明的一实施例所述系统还包括：专家评估指标获取模块、指标权重确定模块、空调健康状态评估数值确定模块和空调健康状态评估模型构建模块。

专家评估指标获取模块用于获取与所述空调运行状态监测数据相对应的专家评估指标；

指标权重确定模块用于采用德尔菲法和层次分析法，根据所述专家评估指标确定各所述专家评估指标间的指标权重；

空调健康状态评估数值确定模块用于根据所述权重确定所述空调健康状态评估数值；

空调健康状态评估模型构建模块用于根据所述空调运行状态监测数据与所述所述空调运行状态监测数据相对应的所述空调健康状态评估数值构建所述空调健康状态评估模型。

作为本发明的另一实施例所述系统还包括：预处理模块。预处理模块用于对当前空调运行状态监测数据进行预处理。

上述空调运行状态确定模块具体包括：报警阈值获取单元和第一判断结果确定单元。

报警阈值获取单元用于获取报警阈值；

第一判断结果确定单元用于判断所述偏差值与判断阈值间的差值与所述报警阈值间的关系，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述差值大于等于所述报警阈值，则发出故障报警，并根据所述当前空调健康状态评估数值确定空调运行故障原因；

若所述第一判断结果为所述差值小于所述报警阈值，则返回“获取当前空调运行状态监测数据”的步骤。

此外，为了方案的进一步优化，本发明还对应提供了另一种空调健康状态分析系统。如图3所示，该系统包括：运行状态监测模块21、性能分析模块22、诊断和故障报警模块23、人工辅助模块24。

其中，运行状态监测模块21用于获取空调具有代表性的运行状态数据并进行规范化和评估指标量化；

性能分析模块22用于将评估指标量化值输入至预先构建的空调健康状态评估模型中，得到该空调当前健康状态评估数值；

诊断和故障报警模块23用于判断空调当前时刻运行状态数据与所述空调健康状态模型对应估计值的偏差是否超过所设置的故障报警阈值，进而确定系统是否发出故障报警并判定故障产生原因。并且，诊断和故障报警模块23将包含空调运行状况的结论、发生异常或故障的部件名称和恶化程度等诊断信息发送至显示模块并显示，使维护人员在最短时间内得知需要关注或者需要维修的部件，以减少空调停止运行的时间，降低损耗；同时维护人员根据空调的性能状态，可通过辅助控制模块提供辅助控制策略，对空调进行维护保养，确保空调的运行性能能够满足机房环境需求。

人工辅助模块24连接到性能分析模块。人工辅助模块24包括显示模块和辅助控制模块。具体的，性能分析模块22将空调性能状态的分析结果发送至辅助控制模块，并在显示模块上显示，使维护人员在最短时间内得知空调的健康状态；同时维护人员根据空调的健康状态，可通过辅助控制模块提供辅助控制策略，对空调进行维护保养，确保空调的运行性能能够满足机房环境需求。

本专利提供的上述方案，通过采集分析空调具有代表性的运行状态数据，综合采用德尔菲法和层次分析法构建空调健康状态评估模型，量化评估指标之间的重要程度，确定健康模型每个评估指标量化值之间的指标权重，建立空调健康状态评估模型，最后通过监测数据与健康状态评估模型的比较实现对空调健康状态的判定，同时在出现状态异常或故障告警时，可根据所述分析结果判定异常或故障产生原因。其优点与积极效果在于：

该方法建立的空调健康状态评估模型，参考了空调相关专业专家以及资深空调运维人员意见，制定了空调健康评价指标和评分标准，综合了德尔菲法与层次分析法，能够有效避免传统评估方法的对单一专家经验的严重依赖性与健康度评估的片面性，提高了健康状态分析的准确性；

采集的监测参数最大程度涵盖所有与空调系统运行状况相关的参数，通过分析空调系统各个监测参数之间的关系，量化评估指标之间的重要程度，确定每个健康模型对应的评估指标量化值之间的指标权重，建立空调健康状态评估模型能更全面的反映出空调运行的健康状态，从而便于空调维护人员全面且准确了解空调性能状态、极早期故障定位，为机房空调日常维护和故障修复提供准确、可靠的依据。

为进一步时尚上述功能，本发明还公开了一种计算机设备，该设备包括存储器31、处理器32及存储在存储器32上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

不间断持续监测并采集机房空调运行参数、工作状态、报警信息等具有代表性的运行状态数据；

根据空调健康评估的要求，获取相应的评估指标，综合采用德尔菲法和层次分析法，量化评估指标之间的重要程度，确定健康模型对应的每个评估指标量化值之间的指标权重，建立空调健康状态评估模型；

采集当前时刻的空调运行状态数据，将所述当前时刻的空调运行状态数据和当前时刻所述空调健康状态评估模型的对应估计值进行比较，获得当前时刻空调性能状态的分析结果；

当出现状态异常或故障告警时，根据所述分析结果判定异常或故障产生原因。

上述计算机设备中处理器31可执行本发明实施例所提供的一种空调健康性能分析方法，具备执行方法相应的有益效果。可参照上述方法实施例中的描述，此处不再进行赘述。

为了便于上述方法实施的进一步优化，本发明还公开了一种计算机存储介质，该介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

不间断持续监测并采集机房空调运行参数、工作状态、报警信息等具有代表性的运行状态数据；

将所述监测数据进行规范化，基于规范化后的监测数据获得当前评估指标量化值；

将所述当前评估指标量化值输入至预先构建的空调健康状态评估模型中，得到该空调当前健康状态评估数值；

当出现状态异常或故障告警时，根据所述分析结果判定异常或故障产生原因。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，基于大数据的空调性能分析方法的程序可存储于计算机设备可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁盘、光盘、U盘、移动硬盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

上述计算机可读存储介质用于存储本发明实施例所提供的一种空调健康性能分析方法的程序(指令)，其中执行该程序可以执行本发明实施例所提供的一种空调健康性能分析方法，具备执行方法相应有益效果。可参照上述方法实施例中的描述，此处不再进行赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种空调健康状态分析方法，其特征在于，包括：

获取空调健康状态评估模型；所述空调健康状态评估模型以所述空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；

获取当前空调运行状态监测数据；所述当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数和工作状态参数；

利用所述空调健康状态评估模型，根据所述当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；

获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；

确定所述当前空调健康状态评估数值与所述估计值间的偏差值；

获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种空调健康状态分析方法，其特征在于，在所述获取空调健康状态评估模型之前还包括：

获取与所述空调运行状态监测数据相对应的专家评估指标；

采用德尔菲法和层次分析法，根据所述专家评估指标确定各所述专家评估指标间的指标权重；

根据所述权重确定所述空调健康状态评估数值；

根据所述空调运行状态监测数据与所述所述空调运行状态监测数据相对应的所述空调健康状态评估数值构建所述空调健康状态评估模型。

3.根据权利要求1所述的一种空调健康状态分析方法，其特征在于，在所述获取当前空调运行状态监测数据之前包括：

对当前空调运行状态监测数据进行预处理。

4.根据权利要求1所述的一种空调健康状态分析方法，其特征在于，所述获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态具体包括：

获取报警阈值；

判断所述偏差值与判断阈值间的差值与所述报警阈值间的关系，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述差值大于等于所述报警阈值，则发出故障报警，并根据所述当前空调健康状态评估数值确定空调运行故障原因；

若所述第一判断结果为所述差值小于所述报警阈值，则返回“获取当前空调运行状态监测数据”的步骤。

5.一种空调健康状态分析系统，其特征在于，包括：

空调健康状态评估模型获取模块，用于获取空调健康状态评估模型；所述空调健康状态评估模型以所述空调运行状态监测数据为输入，以空调健康状态评估数值为输出的评估模型；

空调运行状态监测数据获取模块，用于获取当前空调运行状态监测数据；所述当前空调运行状态监测数据包括：空调运行参数和工作状态参数；

空调健康状态评估数值确定模块，用于利用所述空调健康状态评估模型，根据所述当前空调运行状态监测数据得到当前空调健康状态评估数值；

估计值获取模块，用于获取对应于当前空调正常运行状态下的估计值；

偏差值确定模块，用于确定所述当前空调健康状态评估数值与所述估计值间的偏差值；

空调运行状态确定模块，用于获取判断阈值，并根据所述偏差值与判断阈值间的关系，确定空调运行状态。

6.根据权利要求5所述的一种空调健康状态分析系统，其特征在于，所述系统还包括：

专家评估指标获取模块，用于获取与所述空调运行状态监测数据相对应的专家评估指标；

指标权重确定模块，用于采用德尔菲法和层次分析法，根据所述专家评估指标确定各所述专家评估指标间的指标权重；

空调健康状态评估数值确定模块，用于根据所述权重确定所述空调健康状态评估数值；

空调健康状态评估模型构建模块，用于根据所述空调运行状态监测数据与所述所述空调运行状态监测数据相对应的所述空调健康状态评估数值构建所述空调健康状态评估模型。

7.根据权利要求5所述的一种空调健康状态分析系统，其特征在于，所述系统还包括：

预处理模块，用于对当前空调运行状态监测数据进行预处理。

8.根据权利要求5所述的一种空调健康状态分析系统，其特征在于，所述空调运行状态确定模块具体包括：

报警阈值获取单元，用于获取报警阈值；

第一判断结果确定单元，用于判断所述偏差值与判断阈值间的差值与所述报警阈值间的关系，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述差值大于等于所述报警阈值，则发出故障报警，并根据所述当前空调健康状态评估数值确定空调运行故障原因；

若所述第一判断结果为所述差值小于所述报警阈值，则返回“获取当前空调运行状态监测数据”的步骤。

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