CN114688067B - 压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备 - Google Patents

压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备。其中，该方法包括：采集压缩机的运行数据；基于压力数据计算压缩机的喘振压比；基于运行数据计算压缩机的波动指数；其中，波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数；基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子；其中，加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子；基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。该方式中，可以动态确定压缩机的加权因子和喘振因子，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振，可以提高喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。

Description

压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及空调器的技术领域，尤其是涉及一种压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备。
背景技术
离心式压缩机具有喘振的特点，喘振时压缩机偏离设计工况边界，会出现剧烈震动，噪声加剧，不仅影响机组稳定运行，严重时更可能损坏压缩机。为防止喘振的发生，需要控制压缩机运行在喘振曲线边界外，但喘振边界曲线测试的过程中，多以喘振声音或电流表数据波动等人为经验选择喘振点，不同的实验员和工况的偏差都会带来不同的喘振边界曲线的测试结果，拟合得到的压缩机喘振边界曲线本身的精确度和同工况一致性较差，需要提供一种更加科学的自动压缩机的喘振检测方法。
压缩机喘振发生的判定没有国际统一的标准，尤其针对不同工况或不同速度和导叶开度情况下的弱喘振判断尤其困难，但作为喘振检测的目的意义在于防止机组喘振，如果在机组刚进入喘振时即一定程度的临界点(弱喘)就能采取防喘措施，在提高喘振检测准确度的同时，可提高机组防喘能力。
然而，现有技术中，压缩机的喘振监测多以固定阈值判断喘振是否发生，如果阈值设置过低，则检测结果存在一定的误检率；如果阈值设置过高，则检测结果存在一定漏检率，即弱喘振检测有效性降低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备，以动态确定压缩机的加权因子和喘振因子，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振，可以提高喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。
第一方面，本发明实施例提供了一种压缩机的喘振检测方法，方法包括：采集压缩机的运行数据；其中，运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据；基于压力数据计算压缩机的喘振压比；基于运行数据计算压缩机的波动指数；其中，波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数；基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子；其中，加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子；基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。
在本申请较佳的实施例中，上述采集压缩机的运行数据的步骤，包括：通过动态滑窗采集压缩机的运行数据。
在本申请较佳的实施例中，上述基于压力数据计算压缩机的喘振压比的步骤，包括：将多个时刻的吸气压力数据除以该时刻的排气压力数据，得到压缩机的多个瞬时压比；基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率；基于压比波动率和预先设定的压比波动率阈值，确定压缩机的喘振压比。
在本申请较佳的实施例中，上述基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率的步骤，包括：通过以下算式基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率：Npr＝Sum[(Xi-B)2]/(N×σ)；其中，Npr为压缩机的压比波动率，Sum为求和计算，Xi为第i个时刻的瞬时压比，B为多个瞬时压比的平均值，N为多个瞬时压比的数量；σ为预先设定的压比波动率系数。
在本申请较佳的实施例中，上述基于压比波动率和预先设定的压比波动率阈值，确定压缩机的喘振压比的步骤，包括：如果压比波动率大于或等于预先设定的压比波动率阈值，将压比波动率对应时刻的瞬时压比作为压缩机的喘振压比；如果压比波动率小于压比波动率阈值，保持压缩机的喘振压比不变。
在本申请较佳的实施例中，上述基于运行数据计算压缩机的波动指数的步骤，包括：通过以下算式基于运行数据计算压缩机的波动指数：Nb_p＝Sum[(Xi_p-Ai_p)2]/3σ_p；Nb_c＝Sum[(Xi_c-Ai_c)2]/3σ_c；Nb_w＝Sum[(Xi_w-Ai_w)2]/3σ_w；其中，Nb_p为排气压力波动指数，Xi_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据，Ai_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据的平均值，σ_p为预先设定的排气压力波动指数判断阈值；Nb_c为电流波动指数，Xi_c为第i个动态滑窗内的电流数据，Ai_c为第i个动态滑窗内的电流数据的平均值，σ_c为预先设定的电流波动指数判断阈值；Nb_w为功率波动指数，Xi_w为第i个动态滑窗内的功率数据，Ai_w为第i个动态滑窗内的功率数据的平均值，σ_w为预先设定的功率波动指数判断阈值。
在本申请较佳的实施例中，上述基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子的步骤，包括：基于排气压力波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子；基于波动指数确定压缩机的喘振因子。
在本申请较佳的实施例中，上述基于排气压力波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子的步骤，包括：对多个时刻的排气压力波动指数和喘振压比进行拟合，得到排气压力波动指数和喘振压比随时间变化的关系曲线；基于关系曲线确定排气压力波动阈值；如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，通过以下算式确定压缩机的加权因子：b＝n×a，a＝c，其中，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子，n为预先设定的第一倍率系数，并且n＞1，a+b+c＝1；如果目标时刻的排气压力波动指数大于排气压力波动阈值，通过以下算式确定压缩机的加权因子：a＝m×b，b＝c，其中，m为预先设定的第二倍率系数，并且m＞1。
在本申请较佳的实施例中，上述基于关系曲线确定排气压力波动阈值的步骤，包括：从关系曲线中确定排气压力波动指数和喘振压比呈线性相关的第一曲线；将第一曲线的起始点对应的排气压力波动指数作为排气压力波动阈值。
在本申请较佳的实施例中，上述基于波动指数确定压缩机的喘振因子的步骤，包括：如果波动指数大于或等于喘振因子阈值，压缩机的喘振因子为第一值；如果波动指数小于喘振因子阈值，压缩机的喘振因子为第二值。
在本申请较佳的实施例中，上述法还包括：如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，将预先设定的目标阈值作为喘振因子阈值；如果目标时刻的排气压力波动指数大于排气压力波动阈值，将第一曲线中目标时刻的排气压力波动指数作为喘振因子阈值。
在本申请较佳的实施例中，上述基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振的步骤，包括：基于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数；如果喘振指数大于或等于预设的喘振阈值，压缩机发生喘振；如果喘振指数小于喘振阈值，压缩机没有发生喘振。
在本申请较佳的实施例中，上述于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数的步骤，包括：通过下述算式基于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数：F＝s1×a+s2×b+s3×c；其中，F为压缩机的喘振指数，s1为排气压力喘振因子，s2为电流喘振因子，s3为功率喘振因子，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子。
第二方面，本发明实施例还提一种压缩机的喘振检测装置，装置包括：运行数据采集模块，用于采集压缩机的运行数据；其中，运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据；喘振压比计算模块，用于基于压力数据计算压缩机的喘振压比；波动指数计算模块，用于基于运行数据计算压缩机的波动指数；其中，波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数；加权因子和喘振因子确定模块，用于基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子；其中，加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子；压缩机喘振检测模块，用于基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，该存储器存储有能够被该处理器执行的计算机可执行指令，该处理器执行该计算机可执行指令以实现上述压缩机的喘振检测方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述压缩机的喘振检测方法。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备，可以基于压力数据计算压缩机的喘振压比，基于运行数据计算压缩机的波动指数，基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子，并且基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。该方式中，可以动态确定压缩机的加权因子和喘振因子，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振，可以提高喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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方式，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为本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种压缩机的喘振检测方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种喘振压比的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测方法的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种排气压力波动指数和喘振压比随时间变化的关系曲线的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测装置的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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，下面将结合附图对本发明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。
目前，压缩机喘振发生的判定没有国际统一的标准，尤其针对不同工况或不同速度和导叶开度情况下的弱喘振判断尤其困难，但作为喘振检测的目的意义在于防止机组喘振，如果在机组刚进入喘振时即一定程度的临界点(弱喘)就能采取防喘措施，在提高喘振检测准确度的同时，可提高机组防喘能力。
然而，现有技术中，压缩机的喘振监测多以固定阈值判断喘振是否发生，如果阈值设置过低，则检测结果存在一定的误检率；如果阈值设置过高，则检测结果存在一定漏检率，即弱喘振检测有效性降低。基于此，本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备，可以动态确定压缩机的加权因子和喘振因子，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振，可以提高喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种压缩机的喘振检测方法进行详细介绍。
实施例一：
本发明实施例提供一种压缩机的喘振检测方法，参见图1所示的一种压缩机的喘振检测方法的流程图，该压缩机的喘振检测方法包括如下步骤：
步骤S102，采集压缩机的运行数据；其中，运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据。
压缩机是一种将低压气体提升为高压气体的从动的流体机械，是制冷系统的心脏。它从吸气管吸入低温低压的制冷剂气体，通过电机运转带动活塞对其进行压缩后，向排气管排出高温高压的制冷剂气体，为制冷循环提供动力。本发明实施例中的压缩机可以为冷水机组的压缩机，冷水机组可以是离心式冷水机组。
压缩机的运行数据即压缩机在运行中需要的数据，包括：压力数据(包括吸气压力数据和排气压力数据)、电流数据和功率数据，分别表征压缩机运行中的压力(吸气压力和排气压力)、电流和功率。
具体地，为了统一量纲，可以将运行数据转化为百分比数据，即使用喘振时该分量(分量包括吸气压力、排气压力数电流和功率)的波动指数大小(百分比数据)，而不是分量波动绝对值，有利于抓取特征的普遍性而不随实验对象变化而改变。具体地，可以使用压力量程，满载电流，满载功率作为计算百分比数据时的分母。
步骤S104，基于压力数据计算压缩机的喘振压比。
压比即压缩比，压缩机的喘振压比可以指滑动检测压缩机瞬时压比求得的波动率。例如：可以检测多个时刻的压缩机的瞬时压比(即该时刻的吸气压力除以排气压力)，根据一定的计算方式，可以根据瞬时压比计算得到喘振压比。
步骤S106，基于运行数据计算压缩机的波动指数；其中，波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数。
压缩机的波动指数可以表征压缩机在一定时间内某一分量的波动情况。具体地，可以使用动态滑窗采集压缩机的运行数据，之后可以计算每个动态滑窗内的各个分量的波动指数，即排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数。其中，采用动态滑窗采样数据的意义在于保持时域内所有采集数据点的连续性波动特征，防止单位采样段与段之间的数据波动被耦合滤掉。
步骤S108，基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子；其中，加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子。
本实施例中可以通过加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数。其中，压缩机的喘振因子可以表征某一分量的喘振情况，其中，一般可以通过阈值来确定压缩机的喘振因子。如果运行波动指数大于某一阈值，则喘振因子为某一值，如果运行波动指数小于该阈值，则喘振因子为另一值。压缩机的加权因子可以表征某一分量对喘振的影响程度，某一分量的加权因子越高，则该分量对喘振的影响程度越大。
步骤S110，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。
本实施例中可以通过加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数。如果喘振指数较大，则可以认为压缩机发生喘振；如果喘振指数较小，则可以认为压缩机没有发生喘振。其中，加权因子和喘振因子均不是人为设定，而是根据波动指数和喘振压比计算得到，加权因子和喘振因子可以基于压缩机的运行数据动态变化，计算得到的喘振指数更为精确，可以提高压缩机喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。
本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测方法，可以基于压力数据计算压缩机的喘振压比，基于运行数据计算压缩机的波动指数，基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子，并且基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。该方式中，可以动态确定压缩机的加权因子和喘振因子，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振，可以提高喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。
实施例二：
本发明实施例提供了另一种压缩机的喘振检测方法，该方法在上述实施例的基础上实现，参见图2所示的另一种压缩机的喘振检测方法的流程图，本实施例中的压缩机的喘振检测方法包括如下步骤：
步骤S202，采集压缩机的运行数据；其中，运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据。
具体地，可以通过动态滑窗采集压缩机的运行数据。其中，动态滑窗的周期为预先设定的采样点数与单点采样周期的乘积，采样点数大于或等于3。
对于运行数据的采集，普通的采样手段是普通连续分段采样，然而，普通连续分段采样具有数据波动耦合性风险，即单位采样段与段之间的数据波动容易被耦合滤掉。而动态滑窗采样数据可以保持时域内所有采集数据点的连续性波动特征，没有数据波动耦合性风险。
步骤S204，基于压力数据计算压缩机的喘振压比。
具体地，可以将多个时刻的吸气压力数据除以该时刻的排气压力数据，得到压缩机的多个瞬时压比；基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率；基于压比波动率和预先设定的压比波动率阈值，确定压缩机的喘振压比。
例如，通过动态滑窗采集的方式采集了t1时刻、t2时刻和t3时刻(t1＜t2＜t3)的吸气压力数据和排气压力数据，分别将上述三个时刻的吸气压力数据除以该时刻的排气压力数据，就可以得到上述三个时刻的瞬时压比。
具体地，可以通过以下算式基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率：Npr＝Sum[(Xi-B)2]/(N×σ)；其中，Npr为压缩机的压比波动率，Sum为求和计算，Xi为第i个时刻的瞬时压比，B为多个瞬时压比的平均值，N为多个瞬时压比的数量；σ为预先设定的压比波动率系数。其中，σ的取值范围可以是0.2-0.5。
计算得多个压比波动率之后，可以通过下述步骤确定压缩机的喘振压比：如果压比波动率大于或等于预先设定的压比波动率阈值，将压比波动率对应时刻的瞬时压比作为压缩机的喘振压比；如果压比波动率小于压比波动率阈值，保持压缩机的喘振压比不变。
以压比波动率阈值为1举例，如果t1时刻、t2时刻和t3时刻的压比波动率分别为1.6、0.6、1.2，可以参见图3所示的一种喘振压比的示意图，可以看出，图3中实线为喘振压比变化过程，正方形为t1时刻、t2时刻和t3时刻的瞬时压比。由于t1时刻、t3时刻的压比波动率大于压比波动率阈值，t2时刻的压比波动率小于压比波动率阈值，则喘振压比在t1时刻、t3时刻发生突变。
步骤S206，基于运行数据计算压缩机的波动指数；其中，波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数。
具体地，可以通过以下算式基于运行数据计算压缩机的波动指数：
Nb_p＝Sum[(Xi_p-Ai_p)2]/3σ_p；Nb_c＝Sum[(Xi_c-Ai_c)2]/3σ_c；Nb_w＝Sum[(Xi_w-Ai_w)2]/3σ_w。
其中，Nb_p为排气压力波动指数，Xi_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据，Ai_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据的平均值，σ_p为预先设定的排气压力波动指数判断阈值；
Nb_c为电流波动指数，Xi_c为第i个动态滑窗内的电流数据，Ai_c为第i个动态滑窗内的电流数据的平均值，σ_c为预先设定的电流波动指数判断阈值；
Nb_w为功率波动指数，Xi_w为第i个动态滑窗内的功率数据，Ai_w为第i个动态滑窗内的功率数据的平均值，σ_w为预先设定的功率波动指数判断阈值。
综上，本发明实施例可以通过上述算式对每个动态滑窗内的每个分量的波动指数进行计算，举例来说，第3个动态滑窗内的排气压力百分比数据分比为0.2、1、1.8，平均值为1，假设排气压力波动指数判断阈值为0.7，则排气压力波动指数可以为：
Nb_p＝Sum[(Xi_p-Ai_p)2]/3σ_p＝[(0.2-1)2+(1-1)2+(1.8-1)2]/(3×0.7)＝0.610。
步骤S208，基于排气压力波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子。
具体地，可以对多个时刻的排气压力波动指数和喘振压比进行拟合，得到排气压力波动指数和喘振压比随时间变化的关系曲线；基于关系曲线确定排气压力波动阈值；如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，通过以下算式确定压缩机的加权因子：b＝n×a，a＝c，其中，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子，n为预先设定的第一倍率系数，并且n＞1，a+b+c＝1；如果目标时刻的排气压力波动指数大于排气压力波动阈值，通过以下算式确定压缩机的加权因子：a＝m×b，b＝c，其中，m为预先设定的第二倍率系数，并且m＞1。
参见图4所示的一种压缩机的喘振检测方法的示意图，首先采集压缩机的运行数据。计算压缩机的喘振压比和波动指数，之后根据目标时刻的排气压力波动指数与排气压力波动阈值的对应关系分两种情况计算加权因子和喘振因子。
具体地，可以参见图5所示的一种排气压力波动指数和喘振压比随时间变化的关系曲线的示意图，显著喘振时压缩机的排气压力、电流、功率的波动指数与在一定喘振压比范围内(图5中的Pr1-Pr2)呈线性相关性，压力较电流和功率相比，压力的显著性更强；压缩机弱喘振时，波动率和喘振压比无关联，电流较压力和功率相比，电流显著性更强。
如图5所示，可以从关系曲线中确定排气压力波动指数和喘振压比呈线性相关的第一曲线(即图5中的斜线为第一曲线)；将第一曲线的起始点对应的排气压力波动指数作为排气压力波动阈值。
如果压力波动指数高于第一曲线的起始点A1(即有效下限值)，则排气压力、电流、功率判断加权因子分别取a、b、c，a＝m×b，b＝c，其中，m为预先设定的第二倍率系数，m＞1，m的取值范围为可以2-3，并且a+b+c＝1。
如果压力波动指数低于第一曲线的起始点A1(即有效下限值)，则压力、电流、功率判断加权因子分别取a、b、c，b＝n×a，a＝c，其中，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子，n为预先设定的第一倍率系数，n＞1，n的取值范围为可以2-3，并且a+b+c＝1。
步骤S210，基于波动指数确定压缩机的喘振因子。
如图4所示，如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，将预先设定的目标阈值作为喘振因子阈值；如果目标时刻的排气压力波动指数大于排气压力波动阈值，将第一曲线中目标时刻的排气压力波动指数作为喘振因子阈值。
也就是说，如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，目标阈值可以取0.2-A1。如果目标时刻的排气压力波动指数打于排气压力波动阈值，可以将图5所示的第一曲线中目标时刻的排气压力波动指数作为喘振因子阈值。
在确定喘振因子阈值之后，如果波动指数大于或等于喘振因子阈值，压缩机的喘振因子为第一值；如果波动指数小于喘振因子阈值，压缩机的喘振因子为第二值。其中，各个分量的第一值可以均为1，各个分量的第二值可以均为0。
步骤S212，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。
具体地，可以基于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数；如果喘振指数大于或等于预设的喘振阈值，压缩机发生喘振；如果喘振指数小于喘振阈值，压缩机没有发生喘振。
其中，可以通过下述算式基于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数：F＝s1×a+s2×b+s3×c；其中，F为压缩机的喘振指数，s1为排气压力喘振因子，s2为电流喘振因子，s3为功率喘振因子，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子。
其中，a、b、c分别为前述步骤S208计算得到排气压力、电流、功率在喘振判断中的加权因子，s1、s2、s3分别为前述步骤S210计算得到排气压力、电流、功率在喘振判断中的喘振因子，可以看出，上述算式中的加权因子都可以动态计算得到的，对于喘振检测具有更好的准确率。
喘振指数F计算后需要与喘振阈值f1进行对比，如果喘振指数大于或等于预设的喘振阈值，压缩机发生喘振；如果喘振指数小于喘振阈值，压缩机没有发生喘振。其中，f1的取值范围可以是0.5-1.0。
实施例三：
对应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种压缩机的喘振检测装置，参见图6所示的一种压缩机的喘振检测装置的结构示意图，该压缩机的喘振检测装置包括：
运行数据采集模块61，用于采集压缩机的运行数据；其中，运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据；
喘振压比计算模块62，用于基于压力数据计算压缩机的喘振压比；
波动指数计算模块63，用于基于运行数据计算压缩机的波动指数；其中，波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数；
加权因子和喘振因子确定模块64，用于基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子；其中，加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子；
压缩机喘振检测模块65，用于基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。
本发明实施例提供的一种压缩机的喘振检测装置，可以基于压力数据计算压缩机的喘振压比，基于运行数据计算压缩机的波动指数，基于波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子和喘振因子，并且基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振。该方式中，可以动态确定压缩机的加权因子和喘振因子，基于加权因子和喘振因子确定压缩机是否发生喘振，可以提高喘振检测的准确率，降低误检率和漏检率。
上述运行数据采集模块，用于通过动态滑窗采集压缩机的运行数据。
上述喘振压比计算模块，用于将多个时刻的吸气压力数据除以该时刻的排气压力数据，得到压缩机的多个瞬时压比；基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率；基于压比波动率和预先设定的压比波动率阈值，确定压缩机的喘振压比。
上述喘振压比计算模块，用于通过以下算式基于多个瞬时压比计算压缩机的压比波动率：Npr＝Sum[(Xi-B)2]/(N×σ)；其中，Npr为压缩机的压比波动率，Sum为求和计算，Xi为第i个时刻的瞬时压比，B为多个瞬时压比的平均值，N为多个瞬时压比的数量；σ为预先设定的压比波动率系数。
上述喘振压比计算模块，用于如果压比波动率大于或等于预先设定的压比波动率阈值，将压比波动率对应时刻的瞬时压比作为压缩机的喘振压比；如果压比波动率小于压比波动率阈值，保持压缩机的喘振压比不变。
上述波动指数计算模块，用于通过以下算式基于运行数据计算压缩机的波动指数：Nb_p＝Sum[(Xi_p-Ai_p)2]/3σ_p；Nb_c＝Sum[(Xi_c-Ai_c)2]/3σ_c；Nb_w＝Sum[(Xi_w-Ai_w)2]/3σ_w；其中，Nb_p为排气压力波动指数，Xi_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据，Ai_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据的平均值，σ_p为预先设定的排气压力波动指数判断阈值；Nb_c为电流波动指数，Xi_c为第i个动态滑窗内的电流数据，Ai_c为第i个动态滑窗内的电流数据的平均值，σ_c为预先设定的电流波动指数判断阈值；Nb_w为功率波动指数，Xi_w为第i个动态滑窗内的功率数据，Ai_w为第i个动态滑窗内的功率数据的平均值，σ_w为预先设定的功率波动指数判断阈值。
上述加权因子和喘振因子确定模块，用于基于排气压力波动指数和喘振压比确定压缩机的加权因子；基于波动指数确定压缩机的喘振因子。
上述加权因子和喘振因子确定模块，用于对多个时刻的排气压力波动指数和喘振压比进行拟合，得到排气压力波动指数和喘振压比随时间变化的关系曲线；基于关系曲线确定排气压力波动阈值；如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，通过以下算式确定压缩机的加权因子：b＝n×a，a＝c，其中，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子，n为预先设定的第一倍率系数，并且n＞1，a+b+c＝1；如果目标时刻的排气压力波动指数大于排气压力波动阈值，通过以下算式确定压缩机的加权因子：a＝m×b，b＝c，其中，m为预先设定的第二倍率系数，并且m＞1。
上述加权因子和喘振因子确定模块，用于从关系曲线中确定排气压力波动指数和喘振压比呈线性相关的第一曲线；将第一曲线的起始点对应的排气压力波动指数作为排气压力波动阈值。
上述加权因子和喘振因子确定模块，用于如果波动指数大于或等于喘振因子阈值，压缩机的喘振因子为第一值；如果波动指数小于喘振因子阈值，压缩机的喘振因子为第二值。
上述加权因子和喘振因子确定模块，还用于如果目标时刻的排气压力波动指数小于或等于排气压力波动阈值，将预先设定的目标阈值作为喘振因子阈值；如果目标时刻的排气压力波动指数大于排气压力波动阈值，将第一曲线中目标时刻的排气压力波动指数作为喘振因子阈值。
上述压缩机喘振检测模块，用于基于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数；如果喘振指数大于或等于预设的喘振阈值，压缩机发生喘振；如果喘振指数小于喘振阈值，压缩机没有发生喘振。
上述压缩机喘振检测模块，用于通过下述算式基于加权因子和喘振因子计算压缩机的喘振指数：F＝s1×a+s2×b+s3×c；其中，F为压缩机的喘振指数，s1为排气压力喘振因子，s2为电流喘振因子，s3为功率喘振因子，a为排气压力加权因子，b为电流加权因子，c为功率加权因子。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的压缩机的喘振检测装置的具体工作过程，可以参考前述的压缩机的喘振检测方法的实施例中的对应过程，在此不再赘述。
实施例四：
本发明实施例还提供了一种电子设备，用于运行上述压缩机的喘振检测方法；参见图7所示的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括存储器100和处理器101，其中，存储器100用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器101执行，以实现上述压缩机的喘振检测方法。
进一步地，图7所示的电子设备还包括总线102和通信接口103，处理器101、通信接口103和存储器100通过总线102连接。
其中，存储器100可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口103(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线102可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器100，处理器101读取存储器100中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述压缩机的喘振检测方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
本发明实施例所提供的压缩机的喘振检测方法、装置和电子设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和/或装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种压缩机的喘振检测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集压缩机的运行数据；其中，所述运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；所述压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据；
基于所述压力数据计算所述压缩机的喘振压比；
基于所述运行数据计算所述压缩机的波动指数；其中，所述波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数；
基于所述波动指数和所述喘振压比确定所述压缩机的加权因子和喘振因子；其中，所述加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，所述喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子；
基于所述加权因子和所述喘振因子确定所述压缩机是否发生喘振；
采集压缩机的运行数据的步骤，包括：通过动态滑窗采集压缩机的运行数据；
基于所述运行数据计算所述压缩机的波动指数的步骤，包括：通过以下算式基于所述运行数据计算所述压缩机的波动指数：
Nb_p=Sum[(Xi_p-Ai_p)2]/3σ_p；
Nb_c=Sum[(Xi_c-Ai_c)2]/3σ_c；
Nb_w=Sum[(Xi_w-Ai_w)2]/3σ_w；
其中，Nb_p为排气压力波动指数，Xi_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据，Ai_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据的平均值，σ_p为预先设定的排气压力波动指数判断阈值；Nb_c为电流波动指数，Xi_c为第i个动态滑窗内的电流数据，Ai_c为第i个动态滑窗内的电流数据的平均值，σ_c为预先设定的电流波动指数判断阈值；Nb_w为功率波动指数，Xi_w为第i个动态滑窗内的功率数据，Ai_w为第i个动态滑窗内的功率数据的平均值，σ_w为预先设定的功率波动指数判断阈值；
基于所述波动指数和所述喘振压比确定所述压缩机的加权因子和喘振因子的步骤，包括：基于所述排气压力波动指数和所述喘振压比确定所述压缩机的加权因子；基于所述波动指数确定所述压缩机的喘振因子。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述压力数据计算所述压缩机的喘振压比的步骤，包括：
将多个时刻的所述吸气压力数据除以该时刻的所述排气压力数据，得到所述压缩机的多个瞬时压比；
基于多个所述瞬时压比计算所述压缩机的压比波动率；
基于所述压比波动率和预先设定的压比波动率阈值，确定所述压缩机的喘振压比。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于多个所述瞬时压比计算所述压缩机的压比波动率的步骤，包括：
通过以下算式基于多个所述瞬时压比计算所述压缩机的压比波动率：Npr=Sum[(Xi-B)2]/(N×σ)；
其中，Npr为所述压缩机的压比波动率，Sum为求和计算，Xi为第i个时刻的所述瞬时压比，B为多个所述瞬时压比的平均值，N为多个所述瞬时压比的数量；σ为预先设定的压比波动率系数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述压比波动率和预先设定的压比波动率阈值，确定所述压缩机的喘振压比的步骤，包括：
如果所述压比波动率大于或等于预先设定的压比波动率阈值，将所述压比波动率对应时刻的瞬时压比作为所述压缩机的喘振压比；
如果所述压比波动率小于所述压比波动率阈值，保持所述压缩机的喘振压比不变。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述排气压力波动指数和所述喘振压比确定所述压缩机的加权因子的步骤，包括：
对多个时刻的所述排气压力波动指数和所述喘振压比进行拟合，得到所述排气压力波动指数和所述喘振压比随时间变化的关系曲线；
基于所述关系曲线确定排气压力波动阈值；
如果目标时刻的所述排气压力波动指数小于或等于所述排气压力波动阈值，通过以下算式确定所述压缩机的加权因子：b=n×a，a=c，其中，a为所述排气压力加权因子，b为所述电流加权因子，c为所述功率加权因子，n为预先设定的第一倍率系数，并且n＞1，a+b+c=1；
如果目标时刻的所述排气压力波动指数大于所述排气压力波动阈值，通过以下算式确定所述压缩机的加权因子：a=m×b，b=c，其中，m为预先设定的第二倍率系数，并且m＞1，a+b+c=1。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述关系曲线确定排气压力波动阈值的步骤，包括：
从所述关系曲线中确定所述排气压力波动指数和所述喘振压比呈线性相关的第一曲线；
将所述第一曲线的起始点对应的所述排气压力波动指数作为排气压力波动阈值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述波动指数确定所述压缩机的喘振因子的步骤，包括：
如果所述波动指数大于或等于喘振因子阈值，所述压缩机的喘振因子为第一值；
如果所述波动指数小于所述喘振因子阈值，所述压缩机的喘振因子为第二值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果目标时刻的所述排气压力波动指数小于或等于所述排气压力波动阈值，将预先设定的目标阈值作为所述喘振因子阈值；
如果目标时刻的所述排气压力波动指数大于所述排气压力波动阈值，将所述第一曲线中所述目标时刻的排气压力波动指数作为所述喘振因子阈值。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述加权因子和所述喘振因子确定所述压缩机是否发生喘振的步骤，包括：
基于所述加权因子和所述喘振因子计算所述压缩机的喘振指数；
如果所述喘振指数大于或等于预设的喘振阈值，所述压缩机发生喘振；
如果所述喘振指数小于所述喘振阈值，所述压缩机没有发生喘振。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，基于所述加权因子和所述喘振因子计算所述压缩机的喘振指数的步骤，包括：
通过下述算式基于所述加权因子和所述喘振因子计算所述压缩机的喘振指数：
F=s1×a+ s2×b + s3×c；
其中，F为压缩机的喘振指数，s1为所述排气压力喘振因子，s2为所述电流喘振因子，s3为所述功率喘振因子，a为所述排气压力加权因子，b为所述电流加权因子，c为所述功率加权因子。
11.一种压缩机的喘振检测装置，其特征在于，所述装置包括：
运行数据采集模块，用于采集压缩机的运行数据；其中，所述运行数据包括：压力数据、电流数据和功率数据；所述压力数据包括吸气压力数据和排气压力数据；
喘振压比计算模块，用于基于所述压力数据计算所述压缩机的喘振压比；
波动指数计算模块，用于基于所述运行数据计算所述压缩机的波动指数；其中，所述波动指数包括：排气压力波动指数、电流波动指数和功率波动指数；
加权因子和喘振因子确定模块，用于基于所述波动指数和所述喘振压比确定所述压缩机的加权因子和喘振因子；其中，所述加权因子包括排气压力加权因子、电流加权因子和功率加权因子，所述喘振因子包括：排气压力喘振因子、电流喘振因子和功率喘振因子；
压缩机喘振检测模块，用于基于所述加权因子和所述喘振因子确定所述压缩机是否发生喘振；
所述运行数据采集模块，用于通过动态滑窗采集压缩机的运行数据；
所述波动指数计算模块，用于通过以下算式基于所述运行数据计算所述压缩机的波动指数：
Nb_p=Sum[(Xi_p-Ai_p)2]/3σ_p；
Nb_c=Sum[(Xi_c-Ai_c)2]/3σ_c；
Nb_w=Sum[(Xi_w-Ai_w)2]/3σ_w；
其中，Nb_p为排气压力波动指数，Xi_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据，Ai_p为第i个动态滑窗内的排气压力数据的平均值，σ_p为预先设定的排气压力波动指数判断阈值；Nb_c为电流波动指数，Xi_c为第i个动态滑窗内的电流数据，Ai_c为第i个动态滑窗内的电流数据的平均值，σ_c为预先设定的电流波动指数判断阈值；Nb_w为功率波动指数，Xi_w为第i个动态滑窗内的功率数据，Ai_w为第i个动态滑窗内的功率数据的平均值，σ_w为预先设定的功率波动指数判断阈值；
所述加权因子和喘振因子确定模块，用于基于所述排气压力波动指数和所述喘振压比确定所述压缩机的加权因子；基于所述波动指数确定所述压缩机的喘振因子。
12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至10任一项所述的压缩机的喘振检测方法。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至10任一项所述的压缩机的喘振检测方法。
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