CN113028593A - 空调的除霜控制方法、装置、空调、存储介质及处理器 - Google Patents

空调的除霜控制方法、装置、空调、存储介质及处理器 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种空调的除霜控制方法、装置、空调、存储介质及处理器，该方法包括：在空调的制热模式下，确定空调是否进入除霜模式；若空调进入除霜模式，则获取空调的压缩机相电流；自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息；并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度；根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量；控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使空调进行持续制热除霜。该方案，通过通过从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，以根据吸气干度对压缩机最大作功量进行可靠控制。

Description

空调的除霜控制方法、装置、空调、存储介质及处理器
技术领域
本发明属于空调技术领域，具体涉及一种空调的除霜控制方法、装置、空调、存储介质及处理器，尤其涉及一种基于多维耦合的高除霜热量控制方法、装置、空调、存储介质及处理器。
背景技术
采用热泵空调(即热泵式空调器)进行冬季制热，存在着易结霜的问题。可以利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式，对热泵空调进行持续制热除霜。在该种持续制热除霜方案中，对于除霜时压缩机作功来说，影响压缩机最大作功的主要参数为吸气干度。而相关方案中，采用吸排气压力和温度进行估算压缩机的吸气干度，结果误差大，影响对压缩机最大作功量的控制。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种空调的除霜控制方法、装置、空调、存储介质及处理器，以解决在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，采用吸排气压力和温度进行估算压缩机的吸气干度，结果误差大，影响对压缩机最大作功量的可靠控制的问题，达到通过从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，以根据吸气干度对压缩机最大作功量进行可靠控制的效果。
本发明提供一种空调的除霜控制方法，包括：在所述空调的制热模式下，确定所述空调是否进入除霜模式；若所述空调进入除霜模式，则获取所述空调的压缩机相电流；自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息；并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度；根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量；控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜。
在一些实施方式中，自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息，包括：对所述压缩机相电流进行滤波和模数转换处理，得到所述压缩机相电流的数字量；对所述压缩机相电流的数字量进行小波包分析，得到所述压缩机的带液特征信息。
在一些实施方式中，根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度，包括：对所述给定吸气干度进行PID处理，得到所述给定吸气干度的PID处理结果，作为吸气干度控制信息；利用预先构建的最佳吸入冷媒控制模块，根据所述带液特征信息和所述吸气干度控制信息，确定所述压缩机的吸气干度。
在一些实施方式中，还包括：在已确定所述压缩机的吸气干度的情况下，获取所述空调的压缩机运行频率；并获取所述空调的节流装置的开度；在所述压缩机运行频率达到设定频率的情况下，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值；根据所述压缩机的吸气干度的最优值，重新确定所述压缩机的最大作功量。
在一些实施方式中，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值，包括：以所述压缩机的吸气干度为控制变量，基于扰动搜索算法，由价值函数给出寻优补偿量和寻优变量；基于所述寻优补偿量和所述寻优变量，通过不断的扰动改变所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度，确定所述压缩机的吸气干度的当前值，直至所述压缩机的吸气干度的当前值在设定吸气干度范围内时，确定所述压缩机的吸气干度的当前值为所述压缩机的吸气干度的最优值。
在一些实施方式中，还包括：在已确定所述压缩机的吸气干度的最优值的情况下，退出对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的过程，并对所述压缩机的吸气干度的最优值进行PID处理，以保证所述压缩机的吸气干度的最优值能够跟随所述压缩机的运行过程。
与上述方法相匹配，本发明另一方面提供一种空调的除霜控制装置，包括：控制单元，被配置为在所述空调的制热模式下，确定所述空调是否进入除霜模式；获取单元，被配置为若所述空调进入除霜模式，则获取所述空调的压缩机相电流；所述控制单元，还被配置为自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息；并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度；所述控制单元，还被配置为根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量；所述控制单元，还被配置为控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜。
在一些实施方式中，所述控制单元，自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息，包括：对所述压缩机相电流进行滤波和模数转换处理，得到所述压缩机相电流的数字量；对所述压缩机相电流的数字量进行小波包分析，得到所述压缩机的带液特征信息。
在一些实施方式中，所述控制单元，根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度，包括：对所述给定吸气干度进行PID处理，得到所述给定吸气干度的PID处理结果，作为吸气干度控制信息；利用预先构建的最佳吸入冷媒控制模块，根据所述带液特征信息和所述吸气干度控制信息，确定所述压缩机的吸气干度。
在一些实施方式中，还包括：所述控制单元，还被配置为在已确定所述压缩机的吸气干度的情况下，获取所述空调的压缩机运行频率；并获取所述空调的节流装置的开度；所述控制单元，还被配置为在所述压缩机运行频率达到设定频率的情况下，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值；所述控制单元，还被配置为根据所述压缩机的吸气干度的最优值，重新确定所述压缩机的最大作功量。
在一些实施方式中，所述控制单元，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值，包括：以所述压缩机的吸气干度为控制变量，基于扰动搜索算法，由价值函数给出寻优补偿量和寻优变量；基于所述寻优补偿量和所述寻优变量，通过不断的扰动改变所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度，确定所述压缩机的吸气干度的当前值，直至所述压缩机的吸气干度的当前值在设定吸气干度范围内时，确定所述压缩机的吸气干度的当前值为所述压缩机的吸气干度的最优值。
在一些实施方式中，还包括：所述控制单元，还被配置为在已确定所述压缩机的吸气干度的最优值的情况下，退出对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的过程，并对所述压缩机的吸气干度的最优值进行PID处理，以保证所述压缩机的吸气干度的最优值能够跟随所述压缩机的运行过程。
与上述装置相匹配，本发明再一方面提供一种空调，包括：以上所述的空调的除霜控制装置。
与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的空调的除霜控制方法。
与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的空调的除霜控制方法。
由此，本发明的方案，通过在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，利用该压缩机作功最大化控制模块，实现从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，为压缩机最大作功控制提供关键信息，对压缩机作功量进行控制；从而，通过从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，以根据吸气干度对压缩机最大作功量进行可靠控制。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的空调的除霜控制方法的一实施例的流程示意图；
图2为本发明的方法中自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息的一实施例的流程示意图；
图3为本发明的方法中自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息的一实施例的流程示意图；
图4为本发明的方法中控制吸气干度达到最佳值的寻优过程的一实施例的流程示意图；
图5为本发明的方法中对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的一实施例的流程示意图；
图6为本发明的空调的除霜控制装置的一实施例的结构示意图；
图7为基于多维耦合的高除霜热量控制装置的一实施例的结构示意图；
图8为压缩机带液特征的提取流程示意图；
图9为3层完全小波包分析树的结构示意图；
图10为在线寻优控制的流程示意图；
图11为PID控制器的一实施例的结构示意图。
结合附图，本发明实施例中附图标记如下：
102-控制单元；104-获取单元。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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。
根据本发明的实施例，提供了一种空调的除霜控制方法，如图1所示本发明的方法的一实施例的流程示意图。所述空调，可以是热泵空调。所述热泵空调的除霜控制方法，包括：步骤S110至步骤S150。
在步骤S110处，在所述空调的制热模式下，确定所述空调是否进入除霜模式。例如：在热泵空调在冬季进行制热时，获取热泵空调的状态参数，根据热泵空调的状态参数，判断热泵空调是否进入除霜模式，即判断热泵空调是否在利用压缩机本身热量和闪蒸的方式进行持续制热除霜。具体地，可以需读取系统(即空调系统)的运行状态，判断系统的运行状态是否为除霜模式。获取到除霜模式的标志位后，对算法进行初始化。
在步骤S120处，若所述空调进入除霜模式，则获取所述空调的压缩机相电流。例如：获取压缩机中电机如永磁同步电机的相电流，可以是利用电流传感器采集得到永磁同步电机的相电流。
在步骤S130处，自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息。并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度。
在一些实施方式中，结合图2所示本发明的方法中自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S130中自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息的具体过程，包括：步骤S210和步骤S220。
步骤S210，对所述压缩机相电流进行滤波和模数转换处理，得到所述压缩机相电流的数字量。具体地，打开采样端口(即打开A/D采样端口)，对压缩机相电流数据按一定的周期进行采样。对采样到的数据还需进行初级的滤波，滤除采样时的高频干扰，以便于接下来的信号分析。
步骤S220，对所述压缩机相电流的数字量进行小波包分析，得到所述压缩机的带液特征信息。
具体地，利用DSP处理器，基于小波分析技术，进行信号的带液特征提取。为节约计算资源和保证实时性，分析采用不完全小波包分析。不完全小波包分析需先确定所需要的目标频率阶次与位置。因此，可先进行一次完全小波包分析。这样，针对目标信息，则可简化计算过程，减少运算冗余，保证实时性。通过小波分析识别到带液特征后，还需调节压缩机运行频率和电子膨胀阀开度，以进行最佳吸气干度工作点的寻优。
在一些实施方式中，结合图3所示本发明的方法中根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S130中根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度的具体过程，包括：步骤S310和步骤S320。
步骤S310，对所述给定吸气干度进行PID处理，得到所述给定吸气干度的PID处理结果，作为吸气干度控制信息。
步骤S320，利用预先构建的最佳吸入冷媒控制模块，根据所述带液特征信息和所述吸气干度控制信息，确定所述压缩机的吸气干度。
具体地，吸气干度识别与控制模块，在电机控制系统的基础上进行构建，主要由带液特征量提取模块、吸气干度PID控制模块和最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块组成。最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块负责对提取到的带液状态特征量和吸气干度控制信息进行综合处理，实现压缩机带液状态识别、吸气干度控制和最佳吸气干度工作点在线寻优的三大功能。
在步骤S140处，根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量。例如：根据设定吸气干度与设定作功量之间的对应关系，在压缩机的吸气干度为最佳值的情况下，确定得到的压缩机的作功量为最大作功量。
在步骤S150处，控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜，以实现对所述空调的外机的除霜。
由此，通过从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，以得到准确且可靠的吸气干度，为压缩机最大作功控制提供关键信息，进而，对压缩机作功量进行控制，能够在保证压缩机可靠运行的前提下，为除霜提供足够的热量。
在一些实施方式中，还包括：控制吸气干度达到最佳值的寻优过程。
下面结合图4所示本发明的方法中控制吸气干度达到最佳值的寻优过程的一实施例流程示意图，进一步说明控制吸气干度达到最佳值的寻优过程的具体过程，包括：步骤S410至步骤S430。
步骤S410，在所述空调已进入除霜模式的情况下，在已确定所述压缩机的吸气干度的情况下，获取所述空调的压缩机运行频率。例如：获取压缩机中电机如永磁同步电机的运行频率，可以是利用频率传感器采集得到永磁同步电机的运行频率。并获取所述空调的节流装置的开度。例如：获取由开度传感器采集到的节流装置如电子膨胀阀的开度，该开度可以用电子膨胀阀的步数step表示。
步骤S420，在所述压缩机运行频率达到设定频率的情况下，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值。
在一些实施方式中，步骤S420中基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值的具体过程，参见以下示例性说明。
下面结合图5所示本发明的方法中对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S420中对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的具体过程，包括：步骤S510和步骤S520。
步骤S510，以所述压缩机的吸气干度为控制变量，基于扰动搜索算法，由价值函数给出寻优补偿量和寻优变量。
步骤S520，基于所述寻优补偿量和所述寻优变量，通过不断的扰动改变所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度，确定所述压缩机的吸气干度的当前值，直至所述压缩机的吸气干度的当前值在设定吸气干度范围内时，确定所述压缩机的吸气干度的当前值为所述压缩机的吸气干度的最优值。
具体地，寻优基于扰动搜索算法，由价值函数(即一种反映集合中元素间序关系的函数)给定寻优补偿和寻优变量。通过不断的扰动改变频率(即压缩机频率)和开度(即电子膨胀阀开度)，并实时检测吸气干度状态，以逐渐逼近最佳工作点，当寻优结果满足要求时，则退出寻优程序，以此实现频率和开度的双维度寻优。
步骤S430，根据所述压缩机的吸气干度的最优值，重新确定所述压缩机的最大作功量。进而，控制所述压缩机按重新确定的最大作功量运行，以在所述压缩机按重新确定的最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜，以实现对所述空调的外机的除霜。
具体地，寻优过程需要知道系统的吸气干度为控制目标，当程序识别出吸气干度并传递给在线寻优模块后，则进行在线寻优模式。空调外机在除霜时主要有两个阶段：第一阶段为化霜初期的大量回液阶段，第二阶段为冰水混合物阶段。当处于第一阶段时，系统状态不稳定，需控制流量在一个相对较低的水平，以防止液击，此时无法进行寻优，该阶段约存在1分钟左右。之后随着频率的升高，系统状态也逐渐稳定，达到第二阶段，此时可进行在线寻优。
由此，在使所述空调进行持续制热除霜的过程中，进行压缩机运行频率和电子膨胀阀双维度在线寻优，使吸气干度达到最优值，使压缩机系统处于最大作功状态，为除霜提供足够的热量，并保证室内舒适性。
在一些实施方式中，还包括：控制吸气干度达到最佳值的跟随过程，具体包括：在已确定所述压缩机的吸气干度的最优值的情况下，退出对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的过程，并对所述压缩机的吸气干度的最优值进行PID处理，以保证所述压缩机的吸气干度的最优值能够跟随所述压缩机的运行过程。
例如：退出寻优后，运行频率保持不变，由PID算法控制吸气干度S，以保证跟随系统状态。这样，通过先寻优后PID控制相结合的方式，可较快地搜索到最佳吸气干度工作点，并可防止单一采用PID控制可能产生的超调问题，防止压缩机出现液击。
由此，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，提出了基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，在保证压缩机可靠运行的前提下，提升压缩机频率及阀开度，大幅提升循环流量和压缩机作功量。
经大量的试验验证，采用本实施例的技术方案，通过在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，利用该压缩机作功最大化控制模块，实现从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，为压缩机最大作功控制提供关键信息，对压缩机作功量进行控制。从而，通过从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，以根据吸气干度对压缩机最大作功量进行可靠控制。
根据本发明的实施例，还提供了对应于空调的除霜控制方法的一种空调的除霜控制装置。参见图6所示本发明的装置的一实施例的结构示意图。所述空调，可以是热泵空调。所述热泵空调的除霜控制装置，包括：控制单元102和获取单元104。
其中，控制单元102，被配置为在所述空调的制热模式下，确定所述空调是否进入除霜模式。该控制单元102的具体功能及处理参见步骤S110。例如：在热泵空调在冬季进行制热时，获取热泵空调的状态参数，根据热泵空调的状态参数，判断热泵空调是否进入除霜模式，即判断热泵空调是否在利用压缩机本身热量和闪蒸的方式进行持续制热除霜。具体地，可以需读取系统(即空调系统)的运行状态，判断系统的运行状态是否为除霜模式。获取到除霜模式的标志位后，对算法进行初始化。
获取单元104，被配置为若所述空调进入除霜模式，则获取所述空调的压缩机相电流。该获取单元104的具体功能及处理参见步骤S120。例如：获取压缩机中电机如永磁同步电机的相电流，可以是利用电流传感器采集得到永磁同步电机的相电流。
所述控制单元102，还被配置为自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息。并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S130。
在一些实施方式中，所述控制单元102，自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息，包括：
所述控制单元102，具体还被配置为对所述压缩机相电流进行滤波和模数转换处理，得到所述压缩机相电流的数字量。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S210。具体地，打开采样端口(即打开A/D采样端口)，对压缩机相电流数据按一定的周期进行采样。对采样到的数据还需进行初级的滤波，滤除采样时的高频干扰，以便于接下来的信号分析。
所述控制单元102，具体还被配置为对所述压缩机相电流的数字量进行小波包分析，得到所述压缩机的带液特征信息。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S220。
具体地，利用DSP处理器，基于小波分析技术，进行信号的带液特征提取。为节约计算资源和保证实时性，分析采用不完全小波包分析。不完全小波包分析需先确定所需要的目标频率阶次与位置。因此，可先进行一次完全小波包分析。这样，针对目标信息，则可简化计算过程，减少运算冗余，保证实时性。通过小波分析识别到带液特征后，还需调节压缩机运行频率和电子膨胀阀开度，以进行最佳吸气干度工作点的寻优。
在一些实施方式中，所述控制单元102，根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度，包括：
所述控制单元102，具体还被配置为对所述给定吸气干度进行PID处理，得到所述给定吸气干度的PID处理结果，作为吸气干度控制信息。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S310。
所述控制单元102，具体还被配置为利用预先构建的最佳吸入冷媒控制模块，根据所述带液特征信息和所述吸气干度控制信息，确定所述压缩机的吸气干度。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S320。
具体地，吸气干度识别与控制模块，在电机控制系统的基础上进行构建，主要由带液特征量提取模块、吸气干度PID控制模块和最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块组成。最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块负责对提取到的带液状态特征量和吸气干度控制信息进行综合处理，实现压缩机带液状态识别、吸气干度控制和最佳吸气干度工作点在线寻优的三大功能。
所述控制单元102，还被配置为根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S140。例如：根据设定吸气干度与设定作功量之间的对应关系，在压缩机的吸气干度为最佳值的情况下，确定得到的压缩机的作功量为最大作功量。
所述控制单元102，还被配置为控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜，以实现对所述空调的外机的除霜。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S150。
由此，通过从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，以得到准确且可靠的吸气干度，为压缩机最大作功控制提供关键信息，进而，对压缩机作功量进行控制，能够在保证压缩机可靠运行的前提下，为除霜提供足够的热量。
在一些实施方式中，还包括：控制吸气干度达到最佳值的寻优过程，具体如下：
所述获取单元104，还被配置为在所述空调已进入除霜模式的情况下，在已确定所述压缩机的吸气干度的情况下，获取所述空调的压缩机运行频率。例如：获取压缩机中电机如永磁同步电机的运行频率，可以是利用频率传感器采集得到永磁同步电机的运行频率。并获取所述空调的节流装置的开度。例如：获取由开度传感器采集到的节流装置如电子膨胀阀的开度，该开度可以用电子膨胀阀的步数step表示。该获取单元104的具体功能及处理还参见步骤S410。
所述控制单元102，还被配置为在所述压缩机运行频率达到设定频率的情况下，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S420。
在一些实施方式中，所述控制单元102，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值，包括：
所述控制单元102，具体还被配置为以所述压缩机的吸气干度为控制变量，基于扰动搜索算法，由价值函数给出寻优补偿量和寻优变量。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S510。
所述控制单元102，具体还被配置为基于所述寻优补偿量和所述寻优变量，通过不断的扰动改变所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度，确定所述压缩机的吸气干度的当前值，直至所述压缩机的吸气干度的当前值在设定吸气干度范围内时，确定所述压缩机的吸气干度的当前值为所述压缩机的吸气干度的最优值。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S520。
具体地，寻优基于扰动搜索算法，由价值函数(即一种反映集合中元素间序关系的函数)给定寻优补偿和寻优变量。通过不断的扰动改变频率(即压缩机频率)和开度(即电子膨胀阀开度)，并实时检测吸气干度状态，以逐渐逼近最佳工作点，当寻优结果满足要求时，则退出寻优程序，以此实现频率和开度的双维度寻优。
所述控制单元102，还被配置为根据所述压缩机的吸气干度的最优值，重新确定所述压缩机的最大作功量。进而，控制所述压缩机按重新确定的最大作功量运行，以在所述压缩机按重新确定的最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜，以实现对所述空调的外机的除霜。该控制单元102的具体功能及处理还参见步骤S430。
具体地，寻优过程需要知道系统的吸气干度为控制目标，当程序识别出吸气干度并传递给在线寻优模块后，则进行在线寻优模式。空调外机在除霜时主要有两个阶段：第一阶段为化霜初期的大量回液阶段，第二阶段为冰水混合物阶段。当处于第一阶段时，系统状态不稳定，需控制流量在一个相对较低的水平，以防止液击，此时无法进行寻优，该阶段约存在1分钟左右。之后随着频率的升高，系统状态也逐渐稳定，达到第二阶段，此时可进行在线寻优。
由此，在使所述空调进行持续制热除霜的过程中，进行压缩机运行频率和电子膨胀阀双维度在线寻优，使吸气干度达到最优值，使压缩机系统处于最大作功状态，为除霜提供足够的热量，并保证室内舒适性。
在一些实施方式中，还包括：控制吸气干度达到最佳值的跟随过程，具体包括：所述控制单元102，还被配置为在已确定所述压缩机的吸气干度的最优值的情况下，退出对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的过程，并对所述压缩机的吸气干度的最优值进行PID处理，以保证所述压缩机的吸气干度的最优值能够跟随所述压缩机的运行过程。
例如：退出寻优后，运行频率保持不变，由PID算法控制吸气干度S，以保证跟随系统状态。这样，通过先寻优后PID控制相结合的方式，可较快地搜索到最佳吸气干度工作点，并可防止单一采用PID控制可能产生的超调问题，防止压缩机出现液击。
由此，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，提出了基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，在保证压缩机可靠运行的前提下，提升压缩机频率及阀开度，大幅提升循环流量和压缩机作功量。
由于本实施例的装置所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图5所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，利用该压缩机作功最大化控制模块，基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，对压缩机作功量进行控制，能够实现从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，为压缩机最大作功控制提供关键信息，可以实现对压缩机最大作功量的可靠控制。
根据本发明的实施例，还提供了对应于空调的除霜控制装置的一种空调。该空调可以包括：以上所述的空调的除霜控制装置。
热量可以自发地从高温物体传递到低温物体中去，但不能自发地沿相反方向进行。热泵是一种充分利用低品位热能的高效节能装置。热泵的工作原理就是以逆循环方式迫使热量从低温物体流向高温物体的机械装置，它仅消耗少量的逆循环净功，就可以得到较大的供热量，可以有效地把难以应用的低品位热能利用起来达到节能目的。
在普通空调器的基础上，安装一个四通换向阀，改变阀的操作，可以使原来空调器的蒸发器和冷凝器的功能互相对换，从而把冷却室内空气的功能改变为加热室内空气的功能。把这种冬季可以从室外较低空气中抽取热量，用来加热室内空气，夏季可把室内空气的热量除去，传送到室外的空气调节器叫做热泵式空调器。
在长江流域，采用热泵空调(即热泵式空调器)进行冬季制热，存在着易结霜的问题。当空调(即热泵式空调器)的外机冷凝器结霜较厚时，会影响换热能力，使换热器(即外机冷凝器)的导热热阻增大，空气流通面积减少，影响空调整机的制热效果。
为了除去空调外机冷凝器上结的霜，相关方案中，空调普遍采用逆向循环除霜，即除霜过程中，空调转为制冷模式运行，导致室内侧的蒸发器温度迅速下降，使房间内的温度降低；再次启动还需重新升温，严重影响了用户使用舒适度。
针对逆循环除霜带来的诸多问题，业内已进行了大量研究，以提高用户体验及系统可靠性。
一些方案中，采用蓄热除霜方式，即通过相变储热器对系统的冷凝余热进行回收，四通阀换向时，让相变蓄热器代替蒸发器进行换热，以实现整个除霜过程，但此除霜方式，需要增加相变蓄热器，这将增加空调制造成本。
另一些方案中，采用热气旁通除霜技术，即在空调室外机系统增加一个旁通阀，进入化霜时打开旁通阀，直接把排气侧的高温气态冷媒旁通到冷凝器实现化霜，进而解决了制冷除霜压缩机停机和四通阀换向的问题，使室内制热舒适性有一定的提升，但由于高温冷媒几乎全部从旁通流路直接通向冷凝器，蒸发器中的高温冷媒补充不足，导致内部冷媒温度下降，影响室内舒适性；另外，直接把排气侧的高温气态冷媒旁通到冷凝器，无法建立高低压差，导致除霜后期排气温度迅速下降，且增加旁路会提高空调成本。
还有一些方案中，利用压缩机本身热量和闪蒸的方式，可以不从室内侧吸取热量，使室内侧在除霜周期内的温度波动控制在较小的范围内。而该种持续制热除霜方案影响压缩机最大作功的主要参数为吸气干度，对于除霜时压缩机作功来说，轻微的带液状态有利于压缩机发挥出最大作功能力。但与此同时，若带液过多时，可能会使压缩机产生液击。液击轻则使压缩机的零部件产生磨损，重则损坏压缩机无法工作。因此，如何稳定可靠的识别和控制吸气干度，是在持续制热除霜过程中首先需要解决的问题。
在一些实施方式中，本发明的方案，提出一种基于多维耦合的高除霜热量控制技术，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，提出了基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，在保证压缩机可靠运行的前提下，提升压缩机频率及阀开度，大幅提升循环流量和压缩机作功量。可靠性是压缩机能够稳定运行的前提，在保证其能稳定运行的情况下，频率越高，压缩冷媒的能力就越高，同时阀的开度越大，冷媒流量就越高，相应地压缩机做功量就越大。但是由于“稳定运行”这个先要条件的约束，频率和开度不能无限的放大，这就需要寻找到最优的频率和开度，以实现压缩机最大作功量。
其中，小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、傅里叶分析(即Fourier分析)、样条分析、数值分析的完美结晶；信号和信息处理专家认为，小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。
从而，本发明的方案，能够解决以空调系统的吸气干度为系统参数时，相关方案中采用吸排气压力和温度进行估算的方式，结果误差大，难以实时监测的问题；实现从压缩机相电流中提取带液特征信息，对吸气干度进行实时监测，为压缩机最大作功控制提供关键信息。进而，本发明的方案，也能够解决吸气干度的控制不能存在过大的超调，并且需对频率和开度进行双维度的寻优与控制，而相关方案中的控制方式难以实现的问题；能够进行压缩机运行频率和电子膨胀阀双维度在线寻优，使吸气干度达到最优值，使压缩机系统处于最大作功状态，为除霜提供足够的热量，并保证室内舒适性。
下面结合图7至图10所示的例子，对本发明的方案的具体实现过程进行示例性说明。
图7为基于多维耦合的高除霜热量控制装置的一实施例的结构示意图。如图7所示，基于多维耦合的高除霜热量控制装置，主要可分为三部分：电机控制系统、控制负载、以及吸气干度识别与控制模块。
在图7所示的例子中，电机控制系统，采用基于无位置传感器的电机驱动控制方案。在电机控制系统中，能够基于给定d轴电流Id*、给定转速Wr*、转速观测模块观测得到的观测转速Wr、以及最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块反馈的反馈转速△Wr*，经比较器、比例积分调节模块(即PI调节器)、空间矢量脉宽调制模块(即SVPWM模块)、坐标变化模块(如Clark-Park模块)，对电机进行控制。其中，clark变换，是将abc变换到静止的αβαβ坐标系下。Park变换，是将abc变换到旋转的dqdq坐标系下。
在图7所示的例子中，控制负载，为压缩机和电子膨胀阀。压缩机中的电机，可以采用永磁同步电机(PMSM)。
在图7所示的例子中，吸气干度识别与控制模块，在电机控制系统的基础上进行构建，主要由带液特征量提取模块、吸气干度PID控制模块和最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块组成。最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块负责对提取到的带液状态特征量和吸气干度控制信息进行综合处理，实现压缩机带液状态识别、吸气干度控制和最佳吸气干度工作点在线寻优的三大功能。正常的波形与轻微带液状态的压缩机相电流波形会有稍微的相移，通过一种小波分析的方法提取到一段相电流波形的带液状态特征量，然后如图7所示传送到OSRQC模块，并且结合吸气干度控制信息，寻优得到的最优频率和阀开度，利用价值函数计算出最优吸气干度，从而实现压缩机带液状态识别、吸气干度控制。
其中，Clark-Park模块的输入参数，经模数转换模块(即A/D模块)、小波分析(即Wavelet Analysis)模块和特征量提取模块后，得到第一特征S1，输入至OSRQC模块的第一输入端。控制负载输出的惨状，经A/D模块后，得到第二特征S2，输入至OSRQC模块的第二输入端。给定的吸气干度S*经PID模块后，输入至OSRQC模块的第三输入端。OSRQC模块的第一输出端，连接至电子膨胀阀。OSRQC模块的第二输出端，输出反馈转速△Wr*。OSRQC模块的第三输出端，经反馈的吸气干度S的计算模块后输出至比较器，比较器基于给定的吸气干度S*和反馈的吸气干度S进行比较后，输出至PID模块。反馈的吸气干度S的计算模块，具体是计算得到反馈的吸气干度S＝S1+δ(S1-S2)。S1表示压缩机相电流的特征量，S2表示压缩机频率和电子膨胀阀开度，δ表示压缩机吸气干度的偏差修正系数。
在本发明的方案中，压缩机相电流特征的提取过程由系统自主运行，软件架构采用模块化形式。压缩机带液特征有很多种状态，如冷媒量、相电流波形、压缩机力矩大小等，压缩机相电流特征只是压缩机带液特征其中的一个表征量。
软件架构采用的模块，主要可以包括：主控模块、数据采集模块、数据分析模块。其中，主控模块：开始、是否为除霜运行、初始化、打开A/D端口、等待转换、是否触发中断、设定小波基函数、设置分析频段范围、生成初始小波包树、是否达到目标阶数、提取标频段、FFT、下一阶段计算、输出结果、结束。数据采集模块：读取A/D数据。数据分析模块：判断采样点是否满足要求，并进行滤波控制。
图8为压缩机带液特征的提取流程示意图，能够作为软件架构的功能示意图。图8中，等待转换、是否触发中断、采样点是否满足要求，这些都是程序当中设置的条件转换。比如：等待转换，在程序当中可以设置为当满足计数>500时，即设定了一个延迟，程序将进入下一阶段，在本例中为是否触发中断。
如图8所示，压缩机带液特征的提取流程，包括：
步骤11、程序首先需读取系统(即空调系统)的运行状态，判断系统的运行状态是否为除霜模式。这里的运行状态，是指空调当前处于除霜、最大风挡运行、最小风挡运行等运行状态。程序当中会设定一个标志位，当系统进入除霜模式时，该标志位就会从0变成1，程序就可以通过这个标志位判断系统的运行状态是否为除霜模式。
步骤12、获取到除霜模式的标志位后，对算法进行初始化，并打开采样端口(即打开A/D采样端口)，对压缩机相电流数据按一定的周期进行采样。
步骤13、对采样到的数据还需进行初级的滤波，滤除采样时的高频干扰，以便于接下来的信号分析。
信号的带液特征提取基于小波分析技术。小波顾名思义即为一个很小的波，设有ψ(t)∈L2(R)，其傅立叶变换为
Figure BDA0002999261740000171
若满足下列条件：
Figure BDA0002999261740000172
Figure BDA0002999261740000173
此时，称ψ(t)为一个小波基。在分析过程中，需对小波基进行变换，因此将小波基ψ(t)引入经伸缩因子a和平移因子b后得：
Figure BDA0002999261740000181
则式(3)称为小波基函数，是经过对小波基进行伸缩和平移得到的，通过改变a和b的值则可改变小波基函数的时频特性。
对于任意的输入信号f(t)∈L2(R)其连续小波变换为：
Figure BDA0002999261740000182
即f(t)与小波基函数的内积(即点积)为小波变换的结果，也就是f(t)通过小波变换将时频信息映射到了时频平面，Wf(a,b)是一个二维平面，反映了信号在b时刻
Figure BDA0002999261740000183
频率位置的幅值。小波变换的逆变换为：
Figure BDA0002999261740000184
式(5)中
Figure BDA0002999261740000185
为逆变换系数。由于小波基ψ(t)生成的小波基函数ψa,b(t)在小波变换中对被分析的信号起着观测窗的作用，所以ψ(t)还应该满足一般函数的约束条件：
Figure BDA0002999261740000186
因此，
Figure BDA0002999261740000187
是一个连续函数。则为了满足逆变换条件，
Figure BDA0002999261740000188
在原点需为0，即：
Figure BDA0002999261740000189
为了使信号重构的实现在数值上是稳定的，除了逆变换条件外，还要求小波基ψ(t)的傅立叶变换满足稳定性条件：
Figure BDA00029992617400001810
步骤14、在实际应用中，通常需要在数字控制器上进行实现，例如应用在DSP处理器只能处理离散信号，连续小波变换无法在其中进行应用，因此需将连续小波变换进行离散化。连续小波的离散是针对尺度因子a和平移因子b的。通常可取
Figure BDA0002999261740000191
这里j∈Z假定a0＞1，则对应的离散小波基函数为：
Figure BDA0002999261740000192
为节约计算资源和保证实时性，分析采用不完全小波包分析。不完全小波包分析需先确定所需要的目标频率阶次与位置。因此，可先进行一次完全小波包分析。图9为3层完全小波包分析树的结构示意图，3层完全小波包分析如图9所示。设确定目标信息为n阶m，则需提取的信息可表示为Sn m。
这样，针对目标信息，则可简化计算过程，减少运算冗余，保证实时性。通过小波分析识别到带液特征后，还需调节压缩机运行频率和电子膨胀阀开度，以进行最佳吸气干度工作点的寻优。
图10为在线寻优控制的流程示意图。如图10所示，在线寻优控制的流程，包括：
步骤21、寻优过程需要知道系统的吸气干度为控制目标，当程序识别出吸气干度并传递给在线寻优模块后，则进行在线寻优模式。
具体地，空调外机在除霜时主要有两个阶段：第一阶段为化霜初期的大量回液阶段，第二阶段为冰水混合物阶段。
当处于第一阶段时，系统状态不稳定，需控制流量在一个相对较低的水平，以防止液击，此时无法进行寻优，该阶段约存在1分钟左右。之后随着频率的升高，系统状态也逐渐稳定，达到第二阶段，此时可进行在线寻优。
寻优基于扰动搜索算法，由价值函数(即一种反映集合中元素间序关系的函数)给定寻优补偿和寻优变量。通过不断的扰动改变频率(即压缩机频率)和开度(即电子膨胀阀开度)，并实时检测吸气干度状态，以逐渐逼近最佳工作点，当寻优结果满足要求时，则退出寻优程序，以此实现频率和开度的双维度寻优。这里，扰动搜索算法：当系统产生波动时其反馈回来的控制信息将与标准信息产生偏差，则通过该偏差的算法处理后，则可以将系统校正回目标运行状态。
价值函数，可以包括：
Figure BDA0002999261740000201
上式中，J(k)为k时刻的搜索步长，J(k+1)为k时刻下一周期的搜索步长，S(k)为k时刻的吸气干度，C(k)为工况状态函数，f(k)为频率修正函数，α、β、δ为寻优权值。为防止搜索步长过小或过大，还需对搜索步长进行限幅处理，使a≤J(k+1)≤b，a，b为常数，且b>a。
步骤22、退出寻优后，运行频率保持不变，由PID算法控制吸气干度S，以保证跟随系统状态。
其中，PID控制是最早发展起来的控制策略之一，具有算法简单，鲁棒性好和可靠性高的特点，被广泛应用于工业过程控制。
在图10所示的例子中，给定的寻优步长为k，给定的变量为吸气干度的变量△S＝S(k)-S(k-1)，f为压缩机的频率，△f为压缩机的频率修正值，step为电子膨胀阀的步数(与电子膨胀阀的开度相对应)，△step为电子膨胀阀的步数修正值，S为吸气干度的反馈值，S*为吸气干度的给定值，ε为吸气干度的变化量。
图11为PID控制器的一实施例的结构示意图。PID控制器由比例单元、积分单元和微分单元组成，结构框图如图11所示。其中，r(t)为给定值，e(t)为控制偏差，u(t)为控制输出，c(t)为实际输出值。PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值r(t)和实际输出值c(t)构成控制偏差。
e(t)＝r(t)-c(t) (10)。
将式(10)中的控制偏差e(t)与比例环节P，积分环节I和微分环节D通过线性组合构成控制量输出，对被控对象进行控制，故称为PID控制器。其控制规律为：
Figure BDA0002999261740000202
其中，TI为积分时间，TD为积分时间和微分时间，Kp为比例系数。PID控制器在各校正环节在控制过程中都对输出值产生影响。
本发明的方案，通过先寻优后PID控制相结合的方式，可较快地搜索到最佳吸气干度工作点，并可防止单一采用PID控制可能产生的超调问题，防止压缩机出现液击。其中，基于小波分析技术，其识别精度和准确性与基于系统参数计算的方式来说效果更优，应用了扰动搜索方法，实现了频率和开度的双维度在线寻优。
由于本实施例的空调所实现的处理及功能基本相应于前述图6所示的装置的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，利用该压缩机作功最大化控制模块，基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，对压缩机作功量进行控制，能够进行压缩机运行频率和电子膨胀阀双维度在线寻优，使压缩机系统处于最大作功状态，为除霜提供足够的热量。
根据本发明的实施例，还提供了对应于空调的除霜控制方法的一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的空调的除霜控制方法。
由于本实施例的存储介质所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图5所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，利用该压缩机作功最大化控制模块，基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，对压缩机作功量进行控制，能够使使压缩机系统处于最大作功状态，为除霜提供足够的热量，保证室内舒适性。
根据本发明的实施例，还提供了对应于空调的除霜控制方法的一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的空调的除霜控制方法。
由于本实施例的处理器所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图5所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过在利用热泵空调中压缩机本身热量和闪蒸的方式对热泵空调进行持续制热除霜的过程中，基于小波分析技术，构建以最佳吸入冷媒控制(即OSRQC)模块为核心的压缩机作功最大化控制模块，利用该压缩机作功最大化控制模块，基于相电流、吸气干度、循环流量的多参数耦合控制技术，对压缩机作功量进行控制，能够在保证压缩机可靠运行的前提下，提升压缩机频率及阀开度，大幅提升循环流量和压缩机作功量，为除霜提供足够的热量。
综上，本领域技术人员容易理解的是，在不冲突的前提下，上述各有利方式可以自由地组合、叠加。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种空调的除霜控制方法，其特征在于，包括：
在所述空调的制热模式下，确定所述空调是否进入除霜模式；
若所述空调进入除霜模式，则获取所述空调的压缩机相电流；
自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息；并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度；
根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量；
控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜。
2.根据权利要求1所述的空调的除霜控制方法，其特征在于，自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息，包括：
对所述压缩机相电流进行滤波和模数转换处理，得到所述压缩机相电流的数字量；
对所述压缩机相电流的数字量进行小波包分析，得到所述压缩机的带液特征信息。
3.根据权利要求1所述的空调的除霜控制方法，其特征在于，根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度，包括：
对所述给定吸气干度进行PID处理，得到所述给定吸气干度的PID处理结果，作为吸气干度控制信息；
利用预先构建的最佳吸入冷媒控制模块，根据所述带液特征信息和所述吸气干度控制信息，确定所述压缩机的吸气干度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的空调的除霜控制方法，其特征在于，还包括：
在已确定所述压缩机的吸气干度的情况下，获取所述空调的压缩机运行频率；并获取所述空调的节流装置的开度；
在所述压缩机运行频率达到设定频率的情况下，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值；
根据所述压缩机的吸气干度的最优值，重新确定所述压缩机的最大作功量。
5.根据权利要求4所述的空调的除霜控制方法，其特征在于，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值，包括：
以所述压缩机的吸气干度为控制变量，基于扰动搜索算法，由价值函数给出寻优补偿量和寻优变量；
基于所述寻优补偿量和所述寻优变量，通过不断的扰动改变所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度，确定所述压缩机的吸气干度的当前值，直至所述压缩机的吸气干度的当前值在设定吸气干度范围内时，确定所述压缩机的吸气干度的当前值为所述压缩机的吸气干度的最优值。
6.根据权利要求4所述的空调的除霜控制方法，其特征在于，还包括：
在已确定所述压缩机的吸气干度的最优值的情况下，退出对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的过程，并对所述压缩机的吸气干度的最优值进行PID处理，以保证所述压缩机的吸气干度的最优值能够跟随所述压缩机的运行过程。
7.一种空调的除霜控制装置，其特征在于，包括：包括：
控制单元，被配置为在所述空调的制热模式下，确定所述空调是否进入除霜模式；
获取单元，被配置为若所述空调进入除霜模式，则获取所述空调的压缩机相电流；
所述控制单元，还被配置为自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息；并根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度；
所述控制单元，还被配置为根据所述压缩机的吸气干度，确定所述压缩机的最大作功量；
所述控制单元，还被配置为控制所述压缩机按最大作功量运行，以在所述压缩机按最大作功量运行的情况下，利用所述压缩机本身的热量和闪蒸的方式，使所述空调进行持续制热除霜。
8.根据权利要求7所述的空调的除霜控制装置，其特征在于，所述控制单元，自所述压缩机相电流中提取压缩机的带液特征信息，包括：
对所述压缩机相电流进行滤波和模数转换处理，得到所述压缩机相电流的数字量；
对所述压缩机相电流的数字量进行小波包分析，得到所述压缩机的带液特征信息。
9.根据权利要求7所述的空调的除霜控制装置，其特征在于，所述控制单元，根据所述带液特征信息和给定吸气干度，确定所述压缩机的吸气干度，包括：
对所述给定吸气干度进行PID处理，得到所述给定吸气干度的PID处理结果，作为吸气干度控制信息；
利用预先构建的最佳吸入冷媒控制模块，根据所述带液特征信息和所述吸气干度控制信息，确定所述压缩机的吸气干度。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的空调的除霜控制装置，其特征在于，还包括：
所述控制单元，还被配置为在已确定所述压缩机的吸气干度的情况下，获取所述空调的压缩机运行频率；并获取所述空调的节流装置的开度；
所述控制单元，还被配置为在所述压缩机运行频率达到设定频率的情况下，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值；
所述控制单元，还被配置为根据所述压缩机的吸气干度的最优值，重新确定所述压缩机的最大作功量。
11.根据权利要求10所述的空调的除霜控制装置，其特征在于，所述控制单元，基于所述压缩机的吸气干度，对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理，以得到所述压缩机的吸气干度的最优值，包括：
以所述压缩机的吸气干度为控制变量，基于扰动搜索算法，由价值函数给出寻优补偿量和寻优变量；
基于所述寻优补偿量和所述寻优变量，通过不断的扰动改变所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度，确定所述压缩机的吸气干度的当前值，直至所述压缩机的吸气干度的当前值在设定吸气干度范围内时，确定所述压缩机的吸气干度的当前值为所述压缩机的吸气干度的最优值。
12.根据权利要求10所述的空调的除霜控制装置，其特征在于，还包括：
所述控制单元，还被配置为在已确定所述压缩机的吸气干度的最优值的情况下，退出对所述压缩机运行频率和所述节流装置的开度进行寻优处理的过程，并对所述压缩机的吸气干度的最优值进行PID处理，以保证所述压缩机的吸气干度的最优值能够跟随所述压缩机的运行过程。
13.一种空调，其特征在于，包括：如权利要求7至12中任一项任一所述的空调的除霜控制装置。
14.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任一项所述的空调的除霜控制方法。
15.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任一项所述的空调的除霜控制方法。
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