CN112146909A

CN112146909A - 制冷设备故障诊断方法、装置、可读存储介质及计算设备

Info

Publication number: CN112146909A
Application number: CN202011013106.7A
Authority: CN
Inventors: 褚玉刚; 宋岩磊; 徐教权; 郝赫
Original assignee: Xinao Shuneng Technology Co Ltd
Current assignee: Xinao Shuneng Technology Co Ltd
Priority date: 2020-09-24
Filing date: 2020-09-24
Publication date: 2020-12-29

Abstract

本发明公开了一种制冷设备故障诊断方法、装置、可读存储介质及计算设备，该制冷设备故障诊断方法包括：接收制冷设备所发出的故障代码；根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法；根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。本发明通过制冷设备的故障代码获取相应的故障诊断算法，通过故障诊断算法对制冷设备进行自动诊断分析，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性的问题得到有效改善。

Description

制冷设备故障诊断方法、装置、可读存储介质及计算设备

技术领域

本发明涉及制冷技术领域，特别涉及一种制冷设备故障诊断方法、装置、可读存储介质及计算设备。

背景技术

现代化的工业及民用建筑都离不开制冷系统，制冷系统部件复杂，导致其在运行过程中故障频发，且种类繁多。故障的发生影响制冷效果的同时增加能耗、缩短设备使用寿命并带来安全隐患，因此，确保制冷系统的运行质量显得尤为重要。对制冷系统进行实时状态检测与故障诊断，不仅可以保证制冷系统的正常运行，而且能够及时发现问题并进行维修。

现有制冷系统发生故障后，只能看到故障类型，然后由有经验的服务维修人员根据故障类型进行分析排查，而且排查过程中有很多数据都无法直接查看和校核，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性都有一定局限性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题中的至少一个。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种制冷设备故障诊断方法，通过故障诊断算法，对制冷设备进行自动诊断分析，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性的问题进行改善。

本发明的第二个目的在于提出一种制冷设备故障诊断装置，通过故障诊断算法，对制冷设备进行自动诊断分析，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性的问题进行改善。

本发明的第三个目的在于提出一种可读存储介质。

本发明的第四个目的在于提出一种计算设备。

为了解决上述技术问题中的至少一个，本公开提供了一种

第一方面，本发明实施例提供了一种制冷设备故障诊断方法，该制冷设备故障诊断方法包括：

接收制冷设备所发出的故障代码；

根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法；

根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。

可选地，根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法，包括：

根据故障代码与故障信息之间预设的第一对应关系，确定所述故障代码对应的目标故障信息，所述故障信息包括故障名称；

根据故障信息与故障诊断算法之间预设的第二对应关系，确定所述目标故障信息对应的目标故障诊断算法。

可选地，该制冷设备故障诊断方法还包括：

采集所述制冷设备的运行数据，所述运行数据包括：吸气温度、吸气压力、排气温度、排气压力、冷冻水进出口温度、冷却水进出口温度、冷凝器冷凝温度、蒸发器蒸发温度、制冷剂类型和压缩机负荷。

可选地，根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因，包括：

从采集的运行数据中调用所述故障诊断算法涉及的目标运行数据；

将所述目标运行数据带入所述故障诊断算法对应的算法逻辑确定所述制冷设备的故障原因。

可选地，该制冷设备故障诊断方法还包括：

将所述故障原因发送至所述制冷设备对应的用户。

第二方面，本发明实施例提供了一种制冷设备故障诊断装置，该制冷设备故障诊断装置包括：故障代码接收模块、诊断算法获取模块和故障原因确定模块，其中，

所述故障代码接收模块，用于接收制冷设备所发出的故障代码；

所述诊断算法获取模块，用于根据所述故障代码，获取所述故障代码接收模块接收的所述故障代码相应的故障诊断算法；

所述故障原因确定模块，用于根据所述诊断算法获取模块获取的所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。

可选地，所述诊断算法获取模块包括：第一匹配单元和第二匹配单元，其中，

所述第一匹配单元，用于根据故障代码与故障信息之间预设的第一对应关系，确定所述故障代码对应的目标故障信息，所述故障信息包括故障名称；

所述第二匹配单元，用于根据故障信息与故障诊断算法之间预设的第二对应关系，确定所述目标故障信息对应的故障诊断算法。

可选地，该制冷设备故障诊断装置还包括：数据采集模块，用于采集所述制冷设备的运行数据，所述运行数据包括：吸气温度、吸气压力、排气温度、排气压力、冷冻水进出口温度、冷却水进出口温度、冷凝器冷凝温度、蒸发器蒸发温度、制冷剂类型和压缩机负荷；

可选地，所述故障原因确定模块包括：数据调取单元和逻辑运算单元，其中，

所述数据调取单元，用于从采集的运行数据中调用所述故障诊断算法涉及的目标运行数据；

所述逻辑运算单元，用于将所述目标运行数据带入所述故障诊断算法对应的算法逻辑确定所述制冷设备的故障原因。

可选地，该制冷设备故障诊断装置还包括：结果反馈模块，用于将所述故障原因发送至所述制冷设备对应的用户。

第三方面，本发明实施例提供了一种可读存储介质，其上具有可执行指令，当可执行指令被执行时，使得计算机执行如第一方面中所包括的操作。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器、存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行如第一方面中所包括的操作。

本发明通过故障诊断算法，对制冷设备进行自动诊断分析，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性的问题进行改善。并且附加的优点会在下面的具体实施例中给出，也会在下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

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是本发明一个实施例提供的一种制冷设备故障诊断方法的流程示意图；

图2是本发明一个实施例提供的另一种制冷设备故障诊断方法的流程示意图；

图3是本发明一个实施例提供的一种制冷设备故障诊断装置的结构框图；

图4是本发明一个实施例提供的一种制冷设备故障诊断系统示意图。

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制冷设备故障诊断方法，该方法包括以下步骤：

接收制冷设备所发出的故障代码；

根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。

对于制冷设备而言，运行过程中会出现不同的故障类型，如排气压力高、吸气压力低、排气温度高等。厂商制造在过程中不同的故障类型会设置不同的故障代码。如故障类型为排气压力高，故障代码为0001。而同一故障类型可能有多种不同的原因造成。如故障类型为排气压力高，而系统内有不凝性气体、制冷剂充注量过多、排气截止阀未开或堵塞、冷凝水出水温度过高、冷却水流量不足、冷凝器结垢等原因均能引起该故障类型的故障。

该实施例中通过制冷设备的故障代码获取相应的故障诊断算法，通过故障诊断算法对制冷设备进行自动诊断分析，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性的问题得到有效改善。

在本发明一个实施例中，根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法，包括：

在该实施例中，存有对应故障代码的故障信息，如故障名称等，同时也针对各种不同的故障信息，存储有一一对应的故障诊断算法。通过制冷设备的故障代码找到故障信息，然后调用该故障信息相应的故障诊断算法。如采集到制冷设备的故障代码的为0001，则找到该故障代码对应的故障名称排气压力高，然后调用排气压力高相应的故障诊断算法。

如图2所示，本发明一个实施例提供了一种制冷设备故障诊断方法，该制冷设备故障诊断方法包括：

S1：采集所述制冷设备的运行数据。

在该实施例中，制冷设备通过PLC、DCS、SCADA等数据采集通讯系统采集制冷设备的吸气温度、吸气压力、排气温度、排气压力、冷冻水进出口温度、冷却水进出口温度、冷凝器冷凝温度、蒸发器蒸发温度、制冷剂类型、压缩机负荷和故障代码等运行数据，并通过无线和/或有线的方式将采集到的运行数据传输给边缘计算装置，可以是边缘计算盒子。边缘计算盒子可以与云平台连接，将数据上传至云平台。

S2：接收制冷设备所发出的故障代码。

在该实施例中，边缘计算盒子接收PLC、DCS、SCADA等数据采集通讯系统采集并发送的运行数据，其中包括制冷设备所发出的故障代码，如该实施例中接收到的故障代码为0001。

S3：根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法。

在该实施例中，边缘计算盒子中存有对应故障代码的故障信息，如故障名称等。根据故障代码与故障信息之间预设的第一对应关系，确定故障代码0001对应的故障名称为排气压力高。边缘计算盒子中还存有针对各种不同的故障信息一一对应的故障诊断算法，根据故障信息与故障诊断算法之间预设的第二对应关系，进而调用排气压力高相应的故障诊断算法。

S4：根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。

在该实施例中，从采集接收的运行数据中调用排气压力高相应的故障诊断算法涉及的运行数据。针对该实施例排气压力高，引起该故障的原因有很多，如制冷设备内有不凝性气体、制冷剂充注量过多、排气截止阀未开或堵塞、冷凝水出水温度过高、冷却水流量不足、冷凝器结垢等。边缘计算盒子内置排气压力高故障诊断算法，通过物联的参数如冷凝器内实际冷凝温度与冷凝压力对应的饱和冷凝温度之间的差值来判断是否有不凝性气体，冷凝器的趋近温度(冷凝温度与冷却水出口温度之差)来判断是否结垢，通过冷却水流量计或者水泵参数或者冷却水进出口温差等条件判断是否流量不足，通过冷却水进口温度判断是否温度过高等，以此来综合分析排气压力高的故障原因。对于吸气压力低、排气温度高等其他故障和本实施例提供的排气压力高同理，边缘计算盒子内置各故障的故障诊断算法。

S5：将所述故障原因发送至所述制冷设备对应的用户。

在该实施例中，经过上述故障诊断分析得到故障原因之后，可以通过APP或者PC端发送故障原因给相关人员。也可以经过云平台进行数据推送，将故障原因发送给相关人员。

本发明利用边缘计算盒子，通过内置故障诊断算法，对制冷设备排气压力高、吸气压力低等各种古战进行自动诊断分析，得到故障原因并反馈给相关人员。

如图3所示，本发明实施例提供了一种制冷设备故障诊断装置，该制冷设备故障诊断装置包括：故障代码接收模块、诊断算法获取模块和故障原因确定模块，其中，

在本发明一个实施例中，所述诊断算法获取模块包括：第一匹配单元和第二匹配单元，其中，

在本发明一个实施例中，该制冷设备故障诊断装置还包括：数据采集模块，用于采集所述制冷设备的运行数据，所述运行数据包括：吸气温度、吸气压力、排气温度、排气压力、冷冻水进出口温度、冷却水进出口温度、冷凝器冷凝温度、蒸发器蒸发温度、制冷剂类型和压缩机负荷；

在本发明一个实施例中，所述故障原因确定模块包括：数据调取单元和逻辑运算单元，其中，

在本发明一个实施例中，该制冷设备故障诊断装置还包括：结果反馈模块，用于将所述故障原因发送至所述制冷设备对应的用户。

上述装置内的各模块和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。

如图4所示，本发明实施例提供了一种制冷设备故障诊断系统，该制冷设备故障诊断系统包括：具有PLC、DCS、SCADA等数据采集通讯系统的制冷设备、边缘计算盒子和云平台。

上述系统内除了制冷设备、边缘计算盒子和云平台之外还可以包括用户接收故障原因的移动终端，系统内制冷设备、边缘计算盒子和云平台以及用户移动终端之间的信息交互、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。

应当理解，这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被该机器执行时，该机器变成实践本发明的设备。

在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的该程序代码中的指令，执行本发明的各种方法。

以示例而非限制的方式，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在计算机可读介质的范围之内。

应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面发明的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员应当理解在本文所发明的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中发明的所有特征以及如此发明的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中发明的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

此外，所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此，具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外，装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子：该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。

如在此所使用的那样，除非另行规定，使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例，并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。

尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的发明是说明性的，而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims

1.一种制冷设备故障诊断方法，其特征在于，该制冷设备故障诊断方法包括：

接收制冷设备所发出的故障代码；

根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。

2.根据权利要求1所述制冷设备故障诊断方法，其特征在于，根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法，包括：

3.根据权利要求1或2所述制冷设备故障诊断方法，其特征在于，该制冷设备故障诊断方法还包括：

4.根据权利要求3所述制冷设备故障诊断方法，其特征在于，根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因，包括：

5.根据权利要求1或2所述制冷设备故障诊断方法，其特征在于，该制冷设备故障诊断方法还包括：

将所述故障原因发送至所述制冷设备对应的用户。

6.一种制冷设备故障诊断装置，其特征在于，该制冷设备故障诊断装置包括：故障代码接收模块、诊断算法获取模块和故障原因确定模块，其中，

7.根据权利要求6所述制冷设备故障诊断装置，其特征在于，所述诊断算法获取模块包括：第一匹配单元和第二匹配单元，其中，

8.根据权利要求6或7所述制冷设备故障诊断装置，其特征在于，该制冷设备故障诊断装置还包括：数据采集模块，用于采集所述制冷设备的运行数据，所述运行数据包括：吸气温度、吸气压力、排气温度、排气压力、冷冻水进出口温度、冷却水进出口温度、冷凝器冷凝温度、蒸发器蒸发温度、制冷剂类型和压缩机负荷；

和/或，

所述故障原因确定模块包括：数据调取单元和逻辑运算单元，其中，

9.一种可读存储介质，其特征在于，其上具有可执行指令，当可执行指令被执行时，使得计算机执行如权利要求1-5中的任一项所包括的操作。

10.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行如权利要求1-5中的任一项所包括的操作。