CN1133851C - 检测空调异常的设备和方法 - Google Patents

Abstract

用于检测空调故障的设备和方法，该方法包括步骤：(1)在空调运行时检测来自空调压缩机的声发射信号，(2)从测得的声发射信号检测出特定部分的参数值，(3)将参数值分别与各自的基准值相比较，以便从整体上判定空调故障，最为可靠地检测出空调异常。

Description

检测空调异常的设备和方法

本发明涉及检测空调故障的设备和方法，尤其涉及用声发射方法检测空调异常的设备和方法。

空调用于将房间温度保持在一个理想状态，为压缩制冷剂它必须有一个制冷剂压缩机以转换制冷剂的相。而总体上来说给空调带来最致命影响的就是压缩机。图1是一种相关技术中的空调的户外单元。

由图1可知，底盘18上装有一个压缩机100，它位于户外单元的前壳10和后壳12之间。该压缩机中压缩后的制冷剂通过相的变化，在热交换器14中放出热量，并将其提供给户内单元(未在图中标出)。

以下参考图2、图3对相关技术的系统中的空调压缩机100进行说明。如图所示，压缩机100设有一个外壳101，其内藏有一个用于压缩制冷剂的机械装置，还包括一个蓄液器103用于将制冷剂送入压缩机中。外壳101内有一个电动机102，用于产生压缩制冷剂所需的能量，另外还有一个压缩部分，通过使用电动机产生的能量来压缩制冷剂。压缩部分包括一个带有吸入孔104的柱体105，以及处于上和下轴承106和107之间的压缩室108。压缩室108中可旋转地固定有一个偏心轴109，如图3所示。偏心轴109上装有一个旋转活塞110，用于与压缩室的内表面保持持续的接触。

在这种系统中，当给压缩机供能时，外壳101内的电动机102开始运行，并旋转偏心轴109。当旋转活塞110靠着压缩室108内壁旋转时，被弹簧112弹性安装在柱体105上的叶片111与该旋转活塞110的外径周期性地接触，从而将制冷剂从蓄液器103中吸出，通过柱体105上的吸入孔104，将其送到压缩室108中。旋转活塞110旋转时，吸出的制冷剂被压缩，并通过一个出口排到压缩机外。作为制冷循环系统基本性能所依赖的重要部件，一个有缺陷的压缩机会给整个空调带来严重的影响，实际上这种影响严重到了影响整个空调使之产生故障，因此对压缩机自身的检查非常重要。由于压缩机的故障实际上直接影响空调自身的故障，因此对压缩机的检测就成为判定空调故障的一个判断标准。然而仅仅通过外观从机械特性来确定压缩机自身缺陷并不容易，而且实际上最重要的是判定空调自身的缺陷，因此恰当检测空调缺陷的方法是仅仅在压缩机已安装到空调上时，才判断其是否存在缺陷。

现在简要回顾从整体上判断已完成的空调中的缺陷的相关技术的方法。已有的最基本的方法是将一台已完成的空调在空调生产线上使之工作于一个额定功率下，再由一个熟练工人通过视觉和听觉来检测空调的震动和噪声，由此确定空调的缺陷。然而，由于基于感觉的方法容易受到生产线的环境和检测人员的主观看法的影响，因此无法完全确保这种方法的可靠性。而由于这种基于感觉的判定方法存在的问题，目前广泛使用的一种方法是通过空调传输线上的传感设备来检测工作电流，基于测得的电流来判断空调的缺陷。

然而，这种电流检测方法也存在缺陷，那就是当处于非正常损耗状态或其他相似的情况，如材料的不平衡、部件加工的误差和/或装配误差以及其他问题，这时想要正确判定空调的故障是不可能的。这是因为电流感知方法是基于通常因素中的电流，如处于两相工作下的压缩机的低压缩、反向放电、电子噪声、反常噪声、低输出以及类似情况等。例如，当问题出自压缩机中各部件的加工或装配误差时，就无法正确地判定空调故障。为了应付这种情况，发明者提交了一份1999年6月15日公布的韩国专利申请192251，其中提出了一种使用声发射方法来判定压缩机故障的方法。而这种方法有一个使用的先决条件，即仅仅驱动压缩机，而不是空调本身，因此这种方法在判定已组装有压缩机的整个空调的故障时效率较低。

因此，本发明的目的在于克服相关技术中的问题和缺陷，提供一种使用声发射方法检测空调异常的设备和方法。

本发明的一个目的是提供使用声发射方法检测空调缺陷的方法和设备，它可以检测处于装配状态并带有压缩机的空调的缺陷。

本发明的附加特征和优点在随后的叙述中加以说明，这部分地通过叙述将是清楚明白的，也可以通过对发明进行实践来加以掌握。本发明的目的以及其他优点将会通过说明文本及权利要求书还有附图中特别指出的结构来实现和获得。

为了获得这些和其他优点并依据本发明的目的，如具体和详细说明中所述，检测空调异常的方法，包括以下步骤：(1)检测空调运行时来自空调的压缩机的声发射信号，(2)由检测到的声发射信号来检测各单独部件的参数，以及(3)将检测到的参数分别与每个参数的基准值相比较，以便从整体上判定空调异常。

步骤(1)是自从空调在额定功率下运行，已运行了预定的一段时间后才执行的，这样就能确认判定的是工作于额定功率下的空调的异常。

在步骤(2)中检测到的参数是一个AE绝对平均值，它是同一频率的信号之和除以整体数据个数所得到的值，检测到的或是一个AE能量值，它是检测到的AE信号平方和的平方根。由实验可知，这些参数是判定空调异常的最基本要素，依赖这些参数的判定可以得到最可靠的结论。

本发明的其他方面，提出了一种检测空调异常的方法，它包括如下各步骤：(1)在空调运行时检测来自空调压缩机的声发射信号，(2)将AE绝对平均值与它的基准值相比较，其中AE绝对平均值是测得的声发射信号中相同频率的信号之和除以整体数据个数所得到的值，(3)如果在步骤(2)测得的AE绝对平均值处于其基准值的一个范围内，则将AE能量值与基准值相比较。其中AE能量是测得信号平方和的平方根。由此，仅仅在AE绝对平均值和AE能量值都处于基准值范围内时才能确定空调正常。

本发明的其他方面，提出了一种检测空调异常的设备，它包括一个声音传感设备，并将之在压缩机的叶片附近与压缩机相接触，以感知来自空调中压缩机的声发射信号。该设备还包括一个比较和判定部分，用于将AE绝对平均值与它的基准值相比较，以确定空调异常，其中AE绝对平均值是传感设备检测到的信号当中相同频率信号之和除以整体数据个数所得到的值。

比较和判定部分还将AE能量值与基准值相比较，以判定空调异常，其中AE能量值是测得AE信号平方和的平方根。

本发明中检测空调异常的设备可以检测到最精确的AE信号，这样就可以精确检测出空调异常。

声发射传感设备包括：一机体，具有一内凹曲面22，以适应空调压缩机的外表面形状，在该内凹曲面上装有一个传感器，用于感知压缩机产生的AE信号，机体另一侧装有手柄供使用者拿取。

手柄上有一个用于控制传感设备工作的开关。

传感设备允许用户可以轻松使用该设备，并在压缩机上准确选择希望的位置，以精确检测AE信号。

上述的一般性说明和以后的细节说明都是用作示范和解释说明的，用于提供对权利要求更深入的解释。

附图用于对发明进一步说明以便于理解，在此并入并作为详细说明书的一部分，对发明的实施例进行图解说明，并与详细说明一起解释发明的原理。

在图中：

图1是相关技术中的空调户外单元的分解透视示意图；

图2是相关技术中空调压缩机的纵向截面视图；

图3是相关技术中空调内的压缩机的横截面视图；

图4是根据本发明优选实施例的检测方法的示例说明；

图5是显示在各个检测位置测得信号的曲线图；

图6是根据本发明优选实施例的传感设备的设计图；

图7是本发明完整设备的原理框图；

图8A是显示平均值是否正常的图表；

图8B是显示能量值是否正常的图表；

图8C是显示曲线峰态值是否正常的图表；以及

图9是根据本发明优选实施例的检测异常方法的流程图。

以下对本发明优选实施例的方案进行详细说明，附图中图示了其示例。以下的说明中，如有必要，将参考图1或图2对压缩机的内部结构进行说明。

首先对用于本发明的声发射方法进行回顾，在结构体中，如果由于摩擦、破裂或泄漏等其它相似原因而产生冲击、磨损，而这对材料来说，即材料中的原子移动时，会产生高频信号。在声学方法中，通过检测和分析高频信号，可以确定结构体的异常。尽管非破坏性的测试，如果使用激光束和超声波，可以有效地检测出静态裂缝或测量距离，但通过检测声发射信号来监控和诊断状态则可以有效地判定动态过程中产生的裂缝、破损或泄漏。由于压缩机是空调中最重要的部分，因此本发明提出通过检测来自压缩机的声发射信号来判定空调缺陷。需要指出的是本发明所使用的方法是基于整个空调处于运行状态时检测到的压缩机所发出的声发射信号，而发明者的现有技术方法中，检测的仅仅是压缩机处于工作时来自压缩机的声发射信号，在这一点上二者有很大区别。也就是说，对已装配有压缩机的完成的空调中压缩机发出的声发射AE信号所做的检测，是在整个空调处于工作状态时对声发射信号进行检测的，实际上只有测得的声发射信号来自整个压缩机且此时空调正在运行，得到的结果才是有意义的。而用于检测AE信号的传感器可以是任意类型，例如PICO型AE传感器。

需要注意的是应选择合适连接位置以使AE传感器能够获得较好的AE信号。这就应当选择一个当空调运行时，能够产生最稳定的AE信号的位置。如图4和图5所示，通过AE传感器在压缩机外壳101上的不同位置测得的AE信号结果(从图4的Nos.1到10的位置)，可知在一特定位置可以检测出最稳定的AE信号。例如，图4中在Nos.5-8位置的附近，也就是在叶片111附近检测到最稳定的AE信号。这就是说，当空调工作时，可以在压缩机的叶片111附近检测到最稳定的AE信号，这一点可以通过压缩机的结构而得到充分证明。参考图1和图2中压缩机的结构，当偏心轴109旋转而带动压缩室108中的旋转活塞110时，旋转活塞110每旋转一次都与叶片111相接触，从而发生一次碰撞。压缩机内部由此而产生的碰撞大部分转变成声音信号，这样在叶片111附近就能出现最稳定和独特的AE信号。由图4和图5可知，AE传感器置于叶片111附近可以获得最稳定和可靠的AE信号。

参照图6，对根据本发明的优选实施方案的AE传感器进行说明。图6表明了根据本发明的优选实现方案的一种传感设备的设计图。

参照图6，根据本发明首选方案的传感设备包括：一个装有AE传感器24的机体20，和其上连有的一个手柄10，供使用者拿取。装有AE传感器24的机体20有一向内凹曲的表面22，以适应压缩机的外表面形状。手柄10与机壳20之间例如用如螺栓14固定在一起，手柄10上有用于控制AE传感器24运行的开关12。这样，使用者握住手柄，将曲面22靠向压缩机的外表面，使曲面22上的传感器24置于叶片111附近的位置。应当这样制造该AE传感器，以便当空调完成组装并在额定功率下工作的状态下在生产线上移动空调过程中，AE传感器与空调中的压缩机紧密接触预定时间周期时，能检测在空调中所产生的AE信号。

以下说明用AE传感设备检测AE信号的过程，图7是说明本发明完整设备的原理框图。

如图7所示，AE传感器在叶片111附近与压缩机外壳101紧密接触，检测已在生产线上装配好的，运行中的空调所产生的AE信号。检测到的AE信号在一放大器100中被放大。需要的话可以在放大器100中设置一个滤波电路来滤出理想的信号，或另外提供一个分离的滤波装置。经过放大和滤波的AE信号被提供给比较和判定部分120，以便从整体上与基准值相比较来判定空调异常。例如，工业或个人计算机可用作比较和判定部分120。以后将会说明，比较和判定部分120具有基准值，如AE绝对平均值、AE能量值或峰态值等其他类似的值来确定异常。在空调已使用了一段预设的时间后，再对空调的AE信号进行检测是比较恰当的。也就是说，由于通常从空调在生产线上初始运行到具有一个稳态响应需要一定时间，最好是在经过一段时间的运行后当空调显示稳态响应特性后再使用AE传感器检测AE信号。从实验可知需要3到5分钟的时间来使空调产生稳态响应。然而，产生稳态响应特性所需时间随空调的容量及其操作特性变化，该时间段无法固定，即使没有变化。

以下讨论基准值，由于比较和判定由AE传感器得到的所有信号是一项量很大的工作，为了提高本发明中判定故障的效率，在判定空调缺陷的过程中，从检测出的AE信号中选择了恰当的参数，并将其与各个基准值相比较。判定空调缺陷的参数其中之一是AE信号的绝对平均值，它是一个特定频率所有信号之和与整体信号数据个数相除得到的值，该值可以表示为 $\frac{1}{N}\underset{i=0}{\overset{N}{Q}}\left|x_i\right|.$ 这种绝对平均值，表示待测信号的整体产生程度，因此被认为是最重要的参数。另一个参数是AE能量值，它是AE信号平方和的平方根，表示为 $\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N}{Q{x}_i^2}}},$ 例如，当高频信号在曲线图中被表示时，可以将AE能量值看作是整流的高频信号所组成的区域。也就是说，由于平方运算使得，当测得信号小于1时，信号会变得更小；而当测得信号大于1时，信号变得更大。因此AE能量值在作为参数描述信号的耐久度和幅度时是有意义的，并可去除太小而不能使用的信号。另外一个用于说明的参数是峰态值(Kurtosis)，它是测得的数据峰值的程度，通过将其作为参数，可以判定故障是连续的，还是突发型的缺陷，其值可如下表示： $\frac{N\underset{i=0}{\overset{N}{Q}}{(\mathrm{Ab}{s}_{\mathrm{Mean}}-x_i)}^4}{{\left(\underset{i=0}{\overset{N}{Q}}{(\mathrm{Ab}{s}_{\mathrm{Mean}}-x_i)}^2\right)}^2}$

图8A到图8C是用于确定前述参数正常与否的示例曲线图。根据通过许多次重复实验所获得数据可以固定用于判定参数正常与否的基准值。对上述参数的操作可以在图7所示的比较和判定部分进行。

参照图9，对使用上述参数的检测空调异常的方法的步骤进行说明。

在信号经过一个需要的处理过程后，接收到AE传感器检测的信号时，比较和判定部分120通过计算得出参数值，然后将其与各个基准值相比较。首先，步骤202中，将AE绝对平均值与基准值相进行比较，如前述说明，由于绝对平均值被判定大于基准值，该结果暗示来自空调的信号之和大于预先设置的基准值，这样就很有可能是压缩机存在故障。于是在步骤204中，峰态值与基准值相比较，如果步骤204中判定，比较结果是峰态值大于基准值，则实际上处理过程前进到步骤206来判定压缩机存在故障。在这个示例中，回顾步骤206所判定的结果，可知峰态值是高峰态的突发型。如果步骤204确定，比较结果是峰态值小于基准值，则处理过程前进到步骤304来判定压缩机异常。并且，如对判决结果作解释，由于能量值处于一种非必需的低噪声已去除的状态，如果步骤302中判定能量值大于基准值，则在步骤304中判定压缩机为异常。根据上述解释的相同理由，可知实际上压缩机在步骤304中被判定为异常，则暗示异常是持续的。如果步骤302中判定能量值低于基准值，则在步骤306中判定空调为正常。

总之，可知上述判定方法基于以下情况。只要AE绝对平均值落到一个正常范围中(不超过基准值)，且能量值不超过基准值，则可判定压缩机工作正常。并且，各参数的基准值可以从多次试验得到的数据中确定。

前面已经说明，本发明用于检测空调异常的设备和方法可以在空调已完全装配好的状态下检测，这就能将产品货运时产生的故障减至最少，以提高产品的可靠性。

对本领域的熟练的技术人员来说，在不超出本发明的宗旨和范围的情况下对本发明中检测空调故障的方法和设备进行各种修改和变化是显而易见的，因此在本发明的权利要求范围内对发明所进行的各种修改和变化，都落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种检测空调异常的方法，包括以下各步骤：

(1)在空调运行时检测空调压缩机发出的声发射信号；

(2)从测得的声发射信号检测出特定部件的参数；

(3)将检测出的参数值与各自基准值进行比较，以便从整体上判定空调是否异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1)是在空调已在额定功率下运行了一段预设的时间后执行的。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：步骤(2)中检测出的参数是AE绝对平均值，它是同一频率所有信号之和被整体数据个数除得到的值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：步骤(2)中所测参数是AE能量值，它是测得的AE信号平方和的平方根。

5.一种检测空调异常的方法，包括以下各步骤：

(1)在空调运行时检测空调压缩机发出的声发射信号；

(2)将AE平均值与基准值相比较，其中AE绝对平均值是检测出的声发射信号中相同频率信号之和被整体数据个数除得到的值；

(3)若步骤(2)中判定AE绝对平均值处于基准值范围内，则将AE能量值与一基准值相比较，其中AE能量值是测得信号的平方和的平方根；

由此当AE绝对平均值和AE能量值均处于各自基准值范围内时，则判定空调工作正常。

6.一种检测空调异常的设备，它包括：

一个在压缩机的叶片附近与压缩机紧密接触的声音传感设备，用于感知空调压缩机发出的声发射信号；

一个用于对AE绝对平均值和基准值进行比较，并判定空调异常的比较和判定部分，其中AE绝对平均值为传感器检测出的信号中同一频率的信号之和被整体数据个数除得到的值。

7.根据权利要求6中所述设备，其特征在于：比较和判定部分还将AE能量值和基准值进行比较，以判定空调异常，其中AE能量值是测得AE能量信号的平方和的平方根。

8.根据权利要求6所述的设备，其特征在于：其声音传感设备包括：

带有向内凹曲表面的机体，以便与空调压缩机的外侧形状相符合，一个安装在向内凹曲的表面上的检测压缩机产生的AE信号的传感器，一个连接于机体一侧便于使用者拿取的手柄。

9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于：手柄上有一个用于控制传感设备运作的开关。

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