CN115200159A - 一种空调器缺氟检测方法、检测系统和检测设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了空调器缺氟检测方法、检测系统和检测设备。其中,检测方法包括:在缺氟检测模式下,获取空调器的预存储的多组标准系统运行参数,其中,标准系统运行参数表示空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下稳定运行的系统运行参数;根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型;利用标准低压值预测修正模型判断空调器的冷媒量情况并充灌冷媒。本发明通过调用空调器中的缺氟检测模型标准参数库,能够根据不同空调器的标准系统运行参数修正标准低压值预测模型,使之与待检测的空调器相匹配,从而提高缺氟低压预测模型的兼容性,并且保持较高的预测精度。
Description
技术领域
本发明属于空调领域,尤其涉及一种空调器缺氟检测方法、检测系统和检测设备。
背景技术
当空调器出现制冷/制热量不足的情况,可以通过检测系统低压(吸气压力)来判断空调器是否处于系统缺氟状态。现阶段,通过检测系统低压来判断空调器缺氟程度的方法,大多数依靠维修人员的工作经验来判断,或通过检测空调器在缺氟状态下的系统参数,通过经验公式或者其他数学模型的方法来预测系统的缺氟量。但由于不同空调器的类型不同(壁挂式空调、柜式空调以及移动空调等),其系统参数会存在较大差异,即使是同一类型的空调器,也会因为其配置参数不同(2匹机、1.5匹机以及1匹机)和能效等级不同(1级能效、2级能效以及3级能效),其在缺氟状态下的系统参数难以通过简单的工作经验或者单一的经验公式来进行预测。在实际应用由于现有缺氟检测方法的局限性,导致了出现充氟不足或者充氟过量的事故时有发生。
有鉴于此特提出本发明。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足,提供一种空调器缺氟检测方法、检测系统和检测设备,能提高缺氟检测模型的兼容性,并且保持较高的预测精度。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种空调器缺氟检测方法,空调器设有缺氟检测模式,检测方法包括:
在缺氟检测模式下,获取空调器的预存储的多组标准系统运行参数,其中,标准系统运行参数表示空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下稳定运行的系统运行参数;
根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型;
利用标准低压值预测修正模型判断空调器的冷媒量情况并充灌冷媒。
进一步可选地,标准系统运行参数包括室外环境温度、室内环境温度、室内环境湿度和系统低压值。
进一步可选地,标准低压值预测模型采用如下公式:
P低压=αT外环+βT内环+γRH内环湿度+δ;
其中,α、β、γ、δ为标准低压值预测模型的修正系数,P低压为系统低压值,T外环为室外环境温度,T内环为室内环境温度,RH内环湿度为室内环境湿度。
进一步可选地,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,包括:
根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型的修正系数进行修正。
进一步可选地,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型的修正系数进行修正,包括:
将多组标准系统运行参数带入到标准低压值预测模型,进行线性回归处理处理,计算获得修正后的模型系数;
标准低压值预测修正模型采用如下公式:
P低压=AT外环+BT内环+CRH内环湿度+D;
式中,A、B、C和D是修正后的模型系数,P低压为系统低压值,T外环为室外环境温度,T内环为室内环境温度,RH内环湿度为室内环境湿度。
进一步可选地,室外环境温度的取值范围为大于或等于18℃且小于或等于60℃;
室内环境温度的取值范围为大于或等于18℃且小于或等于30℃;
室内环境湿度的取值范围为大于或等于30%且小于或等于100%。
进一步可选地,利用标准低压值预测修正模型判断空调器的冷媒量情况并充灌冷媒,包括:
获取缺氟检测模式的运行时长;
当运行时长大于第一预设时长时,按照预设时间间隔获取空调器的系统低压实测值及实际系统运行参数;
依次将各实际系统运行参数输入到标准低压值预测修正模型,得到对应采集时刻的标准低压预测值,其中,标准低压预测值表示空调器在额定冷媒量下以当前运行状态运行的系统低压预测值;
将标准低压预测值与对应采集时刻的系统低压实测值进行比较;
根据比较情况判断冷媒量情况并充灌冷媒。
进一步可选地,将标准低压预测值与系统低压实测值进行比较,包括:
计算系统低压实测值与标准低压预测值的差值;
计算差值与标准低压预测值的比值;
将比值与预设阈值进行比较。
进一步可选地,预测阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值和第四预设阈值,其中,第一预设阈值小于第二预设阈值,第二预设阈值小于第三预设阈值,第三预设阈值小于第四预设阈值;
根据比较情况判断冷媒量情况并充灌冷媒,包括:
当比值小于或等于第一预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的θ%;
当比值小于或等于第二预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的λ%;
当比值小于或等于第三预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的μ%;
当比值大于第三预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的ρ%;
当比值大于第四预设阈值时,停止充灌冷媒。
进一步可选地,θ的取值范围为大于或等于10且小于或等于30;
λ的取值范围为大于或等于5且小于或等于20;
μ的取值范围为大于或等于5且小于或等于15。
进一步可选地,检测方法还包括:判断运行时长是否大于或等于第二预设时长;若是,退出缺氟检测模式。
进一步可选地,第一预设时长的取值范围为大于0且小于或等于15min;
第二预设时长的取值范围为大于或等于5min且小于或等于35min;
预设时间间隔的取值范围为大于0且小于或等于3min。
进一步可选地,检测方法还包括:通过遥控终端对空调器的多个运行参数进行设定以使空调器运行缺氟检测模式,其中,多个运行参数包括压缩机频率、内风机转速、外风机转速和运行模式。
进一步可选地,压缩机频率的设定范围为大于或等于20Hz且小于或等于90Hz;内风机转速的设定范围为多个预设内风机风档中的高风档或超高风档;运行模式包括制冷模式、制热模式。
本发明还提供了一种空调器缺氟检测系统,空调器设有缺氟检测模式,检测系统包括:
数据采集模块,在缺氟检测模式下,获取空调器的多组标准系统运行参数,其中,标准系统运行参数表示空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下的系统运行参数;
缺氟检测模块,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型;
缺氟检测模块,利用标准低压值预测修正模型判断空调器的冷媒量情况并充灌冷媒。
本发明还提供了一种空调器缺氟检测系统,其包括一个或多个处理器以及存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质,当一个或多个处理器执行程序指令时,一个或多个处理器用于实现前文任意一项的检测方法。
本发明还提供了一种检测设备,其采用前文中任一项的检测方法,或包括前文任一项的检测系统。
采用上述技术方案后,本发明与现有技术相比具有以下有益效果:本发明通过调用空调器中的缺氟检测模型标准参数库,能够根据不同空调器的标准系统运行参数修正标准低压值预测模型,使之与待检测的空调器相匹配,从而提高缺氟低压预测模型的兼容性,并且保持较高的预测精度。
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。
附图说明
附图作为本发明的一部分,用来提供对本发明的进一步的理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,但不构成对本发明的不当限定。显然,下面描述中的附图仅仅是一些实施例,对于本领域普通技术人员来说,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附图。在附图中:
图1是根据本发明实施例的空调器缺氟检测方法的流程示意图。
图2是根据本发明实施例的空调器缺氟检测方法的流程示意图。
图3是根据本发明实施例的空调器缺氟检测方法的流程示意图。
图4是根据本发明实施例的空调器缺氟检测方法的流程示意图。
图5是根据本发明实施例的空调器缺氟检测方法的流程示意图。
图6是根据本发明实施例的空调器缺氟检测系统的示意框图。
需要说明的是,这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“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。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“接触”、“连通”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。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。
为解决空调器缺氟检测中低压预测模型兼容性和精确度的技术问题,本发明实施例提供了一种空调器缺氟检测方法。相关实施例中的空调器设有缺氟检测模式,缺氟检测模式具体是指开启空调器后,由检测人员通过遥控器等智能终端设置空调器运行参数,包括压缩机频率、内风机风挡、外风机风档、运行模式等,使之运行在缺氟检测模式。
下面结合附图,对本发明实施例的空调器缺氟检测方法进一步说明。
图1是根据本发明实施例的空调器缺氟检测方法的流程示意图。参照图1,该检测方法包括步骤S1~S3,其中:
S1,在缺氟检测模式下,获取空调器的预存储的多组标准系统运行参数,其中,标准系统运行参数表示空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下稳定运行的系统运行参数;
本发明实施例还提供了一种空调器缺氟检测模型标准参数库,该标准参数库具体是指空调器出厂前,通过实验测试的方法,测试标准冷媒充灌量的条件下,空调器在额定工况下稳定运行的系统运行参数。当执行缺氟检测时,空调器缺氟检测模型标准参数库将相关参数调出到标准低压值预测模型,完成缺氟预测模型匹配。
进一步可选地,标准系统运行参数包括室外环境温度、室内环境温度、室内环境湿度和系统低压值。
额定工况可以根据不同的T外环温、T内环温和RH内环湿度的组合,细分为工况1、工况2、工况3等;
额定工况中T外环温的取值范围为大于或等于18℃且小于或等于60℃,优选值为18℃、21℃、24℃、27℃、30℃、33℃、36℃、39℃、42℃、45℃、48℃、51℃、54℃、57℃和60℃;
额定工况中T内环温的取值范围为大于或等于18℃且小于或等于30℃,优选值为18℃、20℃、22℃、24℃、26℃、28℃、和30℃;
额定工况中RH内环湿度的取值范围为大于或等于30%且小于或等于100%,优选值为30%、45%、60%、75%和90%;
额定工况中P低压是空调器在运行额定测试工况下,系统稳定状态下的低压值;
额定工况系统稳定状态指的是空调开机运行时间t1后的状态,运行时间t1的取值范围是10~30min,优选值为20min。
S2,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型;
标准低压值预测模型存储在检测仪缺氟检测模块中,缺氟检测模块是设置在检测仪中的功能模块,当空调器运行缺氟检测模式,检测仪将启动缺氟检测模块。
进一步可选地,标准低压值预测模型由T外环温、T内环温、RH内环湿度和P低压组成,将T外环温、T内环温和RH内环湿度设为自变量,P低压设为因变量,建立数学模型:
P低压=αT外环+βT内环+γRH内环湿度+δ;
其中,α、β、γ、δ为标准低压值预测模型的修正系数,不具备物理意义,只作为数学模型的构成形式;P低压为系统低压值,T外环为室外环境温度,T内环为室内环境温度,RH内环湿度为室内环境湿度。
进一步可选地,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,包括:
根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型的修正系数进行修正。
进一步可选地,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型的修正系数进行修正,包括:
将多组标准系统运行参数带入到标准低压值预测模型,进行线性回归处理处理,计算获得修正后的模型系数;
标准低压值预测修正模型采用如下公式:
P低压=AT外环+BT内环+CRH内环湿度+D;
式中,A、B、C和D是修正后的模型系数,P低压为系统低压值,T外环为室外环境温度,T内环为室内环境温度,RH内环湿度为室内环境湿度。
标准低压值预测模型框架的具体实施步骤,当检测仪接入到空调器,空调器运行缺氟检测模式,此时,缺氟检测模块将调用空调器缺氟检测模型标准参数库,获取参数库中储存的数据,将相关数据带入到标准低压值预测模型,进行线性回归处理,计算获得修正后的模型系数A、B、C和D。
S3,利用标准低压值预测修正模型判断空调器的冷媒量情况。
通过采集空调器在缺氟检测模式下运行过程中的T外环温、T内环温、RH内环湿度,用以检测空调器的缺氟状态,并为冷媒充灌提供控制方法。
进一步可选地,结合图2的控制流程图,步骤S3包括步骤S31~S35,其中:
S31,获取缺氟检测模式的运行时长;
S32,当运行时长大于第一预设时长时,按照预设时间间隔获取空调器的系统低压实测值及实际系统运行参数;
从空调器进入缺氟检测模式开始记录运行时长,当运行时间达到第一预设时长,第一预设时长的取值范围为大于0且小于或等于15min,当运行时长达到第一预设时长时,数据采集模块开始执行数据采集指令,按照预设时间间隔△t采集系统的运行参数(记为实际系统运行参数),系统的运行参数包括:T外环温、T内环温和RH内环湿度。
S33,依次将各实际系统运行参数输入到标准低压值预测修正模型,得到对应采集时刻的标准低压预测值,其中,标准低压预测值表示空调器在额定冷媒量下以当前运行状态运行的系统低压预测值;
检测仪的缺氟检测模块将数据采集模块采集到的系统运行参数发送给标准低压预测修正模型,计算模块将计算得到的标准低压预测值输出。
具体地,缺氟检测模块的计算模块由于需要调用数据采集模块的数据,因此其计算过程也由三个阶段组成;
缺氟检测模块的计算模块计算过程的第1阶段,从空调器进入缺氟检测模式开始计时,当运行时长达到第一预设时长,此时缺氟检测模块的计算模块获取数据采集模块将采集到的系统运行参数,并将计算得到的预测标准低压值输出,维修人员根据这个预测标准低压值P′与低压实测值P判断第一次为空调器充灌的冷媒量;
预测标准低压值P′指的是将数据采集模块采集到的系统运行参数代入到标准低压预测修正模型中,由缺氟检测模块的计算模块计算得到的标准低压预测值,单位为MPa;
低压实测值P指的是通过压力计或压力采集设备采集到的空调器低压(吸气压力)值,单位为MPa。
S34,将标准低压预测值与对应采集时刻的系统低压实测值进行比较;
S35,根据比较情况判断冷媒量情况。
进一步可选地,结合图3的控制流程图,S34包括S341~S343,其中:
S341,计算系统低压实测值与标准低压预测值的差值;
S342,计算差值与标准低压预测值的比值;
S343,将比值与预设阈值进行比较。
进一步可选地,预测阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值和第四预设阈值,其中,第一预设阈值小于第二预设阈值,第二预设阈值小于第三预设阈值,第三预设阈值小于第四预设阈值。
可以理解地,预设阈值包括但不限于上述四个阈值。
进一步可选地,结合图4的控制流程图,S35包括S351~S355,其中:
S351,当比值小于或等于第一预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的θ%;
S352,当比值小于或等于第二预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的λ%;
S353,当比值小于或等于第三预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的μ%;
S354,当比值大于第三预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的ρ%;
S355,当比值大于第四预设阈值时,停止充灌冷媒。
判断依据为:(1)当(P-P′)/P′≤-15%,第一次充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的θ%,θ的取值范围为大于或等于10且小于或等于30,优选值为20;当(P-P′)/P′≤-10%,第一次充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的λ%,λ的取值范围为大于或等于5且小于或等于20,优选值为15;当(P-P′)/P′≤-5%,第一次充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的μ%,μ的取值范围为大于或等于5且小于或等于15,优选值为10;
缺氟检测模块的计算模块计算过程的第一阶段,从空调器进入缺氟检测模式开始计时,当运行时间在t2~t3内,在该阶段由于数据采集模块按△t的时间间隔采集此时系统的运行参数,因此缺氟检测模块的计算模块也安装△t的时间间隔获取系统运行参数,并输出计算得到的预测标准低压值,此时维修人员可以根据逐次计算得到的预测标准低压值P′与低压实测值P的差值进行判断并充灌冷媒;
第二阶段的判断,其依据为:当(P-P′)/P′>-5%,充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的ρ%,ρ的取值范围为大于或等于2且小于或等于8,优选值为5;当(P-P′)/P′>-2%,此时可以停止充灌冷媒。
进一步可选地,当判定可以停止充灌冷媒且运行时长未达到第二预设时长时,退出缺氟检测模式。
进一步可选地,结合图2的控制流程图,检测方法还包括如下步骤:
判断运行时长是否大于或等于第二预设时长;若是,退出缺氟检测模式。
当从空调器进入缺氟检测模式,且在缺氟检测模式下运行时长达到第二预设时长,一方面为了防止系统在缺氟状态下运行导致系统参数的波动而影响了预测模型的计算准确度,另一方面也为了保护空调元器件,此时请强制退出缺氟检测模式。
进一步可选地,第一预设时长的取值范围为大于0且小于或等于15min,优选值为5min,第二预设时长的取值范围为大于或等于5min且小于或等于35min,优选值为25min;
预设时间间隔的取值范围为大于0且小于或等于3min,优选值为1min。
进一步可选地,检测方法还包括:通过遥控终端对空调器的多个运行参数进行设定以使空调器运行缺氟检测模式,其中,多个运行参数包括压缩机频率、内风机转速、外风机转速和运行模式。
进一步可选地,
压缩机频率的设定范围为大于或等于20Hz且小于或等于90Hz;
内风机转速的设定范围为多个预设内风机风档中的高风档或超高风档;
运行模式包括制冷模式、制热模式。
具体地,空调器缺氟检测控制模式具体指的是开启空调器后,由检测人员通过遥控器设置空调器运行参数,包括压缩机频率、内风机风挡、外风机风档、运行模式等;
压缩机频率,通过遥控器设定空调压缩机频率,使压缩机按目标频率值运行,压缩机运行频率范围为20Hz~90Hz之间,该目标频率值优选80Hz/60Hz/40Hz之一;
内风机风挡,通过遥控器设定空调内风机风档,该风档优选超强档或高风档;
外风机风挡,通过遥控器设定空调外风机风档,该风档优选自由模式;
运行模式,通过遥控器设定空调运行模式,该运行模式优选制冷模式或制热模式。
本发明实施例还提供了一种空调器缺氟检测系统,空调器设有缺氟检测模式。图3是根据本发明实施例的空调器缺氟检测系统的示意框图。图4是根据本发明实施例的空调器缺氟检测系统的控制流程图。
下面结合图5和图6对本发明实施例的空调器缺氟检测系统进一步说明。
参照图6,本发明实施例的空调器缺氟检测系统600包括:
数据采集模块602,在缺氟检测模式下,获取空调器的多组标准系统运行参数,其中,标准系统运行参数表示空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下的系统运行参数。
具体地,本发明实施例提供了一种空调器缺氟检测模式。通过用户端对空调器压缩机频率、外风机风档、内风机风档以及运行模式进行设置,使空调器进入缺氟检测模式。
压缩机频率,通过遥控器设定空调压缩机频率,使压缩机按目标频率值运行,压缩机运行频率范围为10Hz~90Hz之间,该目标频率值优选75Hz/60Hz/30Hz之一;
内风机风挡,通过遥控器设定空调内风机风档,该风档优选超强档/高风档;
外风机风挡,通过遥控器设定空调外风机风档,该风档优选自由模式;
运行模式,通过遥控器设定空调运行模式,该运行模式优选制冷/制热模式。
本发明实施例还提出一种空调器缺氟检测模型标准参数库,该数据库具体指的是在空调器出厂前,通过实验测试的方法,测试标准冷媒充灌量的条件下,记录空调器在额定工况下运行缺氟检测模式的系统参数。
空调器缺氟检测模型标准参数库是用来储存空调器在额定工况下运行缺氟检测模式系统参数的数据库,当执行缺氟检测时,空调器缺氟检测模型标准参数库将相关参数调出到标准低压值预测模型框架,完成缺氟预测模型匹配;
空调器缺氟检测模型标准参数库的参数包括:T外环温、T内环温、RH内环湿度和P低压;
额定工况可以根据不同的T外环温、T内环温和RH内环湿度的组合,细分为工况1、工况2、工况3等;
额定工况中T外环温的取值范围为18℃~60℃,优选值为18℃、21℃、24℃、27℃、30℃、33℃、36℃、39℃、42℃、45℃、48℃、51℃、54℃、57℃和60℃;
额定工况中T内环温的取值范围为18℃~30℃,优选值为18℃、20℃、22℃、24℃、26℃、28℃、和30℃;
额定工况中RH内环湿度的取值范围为30%~100%,优选值为30%、45%、60%、75%和90%;
额定工况中P低压是空调器在运行额定测试工况下,系统稳定状态下的低压值;
额定工况系统稳定状态指的是空调开机运行时间t1后的状态,运行时间t1的取值范围是10~30min,优选值为20min。
缺氟检测模块604,根据多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型。
标准低压值预测模型是储存在检测仪缺氟检测模块中的数据处理框架;
缺氟检测模块是设置在检测仪中的功能模块,当空调器运行缺氟检测模式,检测仪将启动缺氟检测模块;
标准低压值预测模型框架由T外环温、T内环温、RH内环湿度和P低压组成,将T外环温、T内环温和RH内环湿度设为自变量,P低压设为因变量,建立数学模型:
P低压=αT外环+βT内环+γRH内环湿度+δ
式中,α、β、γ、δ作为标准低压值预测模型的修正系数,不具备物理意义,只作为数学模型的构成形式;P低压为系统低压值,T外环为室外环境温度,T内环为室内环境温度,RH内环湿度为室内环境湿度。
标准低压值预测模型的具体实施步骤,当检测仪接入到空调器,空调器运行缺氟检测模式,此时,缺氟检测模块将调用空调器缺氟检测模型标准参数库,获取参数库中储存的数据,基于标准低压值预测模型框架,计算获得修正后的α、β、γ、δ。
缺氟检测模块604,利用标准低压值预测修正模型判断空调器的冷媒量情况并充灌冷媒。检测仪缺氟检测模式,共涉及3个步骤:
步骤1,检测仪执行缺氟检测模式后,其缺氟检测模块开始运行,首先调用标准低压值预测模型框架,然后从空调器的缺氟检测模型标准参数库调用标准冷媒额定低压参数,通过计算获得标准低压值预测修正模型:
P低压=AT外环+BT内环+CRH内环湿度+D
式中,A、B、C和D是基于标准低压值预测模型框架α、β、γ、δ通过调用空调标准冷媒额定低压参数修正后得到的标准低压值预测修正模型对应的模型系数,不具备物理意义,只作为数学模型的构成形式;
步骤2,由三个控制阶段组成;空调器缺氟检测系统600包括时间模块606;
基于时间模块606的第一控制阶段,从空调器进入缺氟检测模式开始计时,当运行时间达到t2,t2的取值范围为0~15min,优选值为5min,t2当达到优选值时,数据采集模块采集此时系统的运行参数;
基于时间模块606的第二控制阶段,当从空调器进入缺氟检测模式,且运行时间达到t2时,数据采集模块开始执行第二阶段数据采集指令;
第二阶段指的是空调器运行缺氟检测模式且运行时间在t2~t3范围内,t3的取值范围为5~35min,优选值为25min;
第二阶段数据采集指令指的是空调器运行缺氟检测模式且运行时间在t2~t3范围内,此时数据采集模块按△t的时间间隔采集此时系统的运行参数,△t的取值范围为0~3min,优选值为1min;
系统的运行参数包括:T外环温、T内环温和RH内环湿度;
基于时间模块606的第三控制阶段,当从空调器进入缺氟检测模式,且运行时间达到t3,一方面为了防止系统在缺氟状态下运行导致系统参数的波动而影响了预测模型的计算准确度,另一方面也为了保护空调元器件,此时请强制退出缺氟检测模式。
步骤3,检测仪的缺氟检测模块将数据采集模块采集到的系统运行参数发送给标准低压预测修正模型,然后缺氟检测模块的计算模块将执行计算,并将计算得到的预测标准低压值输出;
缺氟检测模块的计算模块由于需要调用数据采集模块的数据,因此其计算过程也由3个阶段组成;
缺氟检测模块604的计算模块计算过程的第1阶段,从空调器进入缺氟检测模式开始计时,当运行时间达到t2,此时缺氟检测模块的计算模块获取数据采集模块将采集到的系统运行参数,并将计算得到的预测标准低压值输出,维修人员根据这个预测标准低压值P′与低压实测值P判断第一次为空调器充灌的冷媒量;
预测标准低压值P′指的是将数据采集模块采集到的系统运行参数代入到标准低压预测修正模型中,由缺氟检测模块的计算模块计算得到的标准低压预测值,单位为MPa;
低压实测值P指的是通过压力计或压力采集设备采集到的空调器低压(吸气压力)值,单位为MPa;
的判断,其依据为:(1)当(P-P′)/P′≤-15%,第一次充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的θ%,θ的取值范围为10~30,优选值为20;当(P-P′)/P′≤-10%,第一次充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的λ%,λ的取值范围为5~20,优选值为15;当(P-P′)/P′≤-5%,第一次充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的μ%,μ的取值范围为5~15,优选值为10;
缺氟检测模块的计算模块计算过程的第1阶段,从空调器进入缺氟检测模式开始计时,当运行时间在t2~t3内,在该阶段由于数据采集模块按△t的时间间隔采集此时系统的运行参数,因此缺氟检测模块的计算模块也安装△t的时间间隔获取系统运行参数,并输出计算得到的预测标准低压值,此时维修人员可以根据逐次计算得到的预测标准低压值P′与低压实测值P的差值进行判断并充灌冷媒;
第二阶段的判断,其依据为:当(P-P′)/P′>-5%,充灌的冷媒量可参考空调额定冷媒量的ρ%,ρ的取值范围为2~8,优选值为5;当(P-P′)/P′>-2%,此时可以停止充灌冷媒
缺氟检测模块的计算模块计算过程的第1阶段,从空调器进入缺氟检测模式开始计时,且运行时间达到t3,此时系统强制退出缺氟检测模式。
本发明实施例还提供了一种空调器缺氟检测系统,其包括一个或多个处理器以及存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质,当一个或多个处理器执行程序指令时,一个或多个处理器用于实现前文任意一项的检测方法。
本发明实施例还提供了一种检测设备,其采用前文中任一项的检测方法,或包括前文中任一项的检测系统。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明方案的范围内。
Claims (14)
1.一种空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述空调器设有缺氟检测模式,检测方法包括:
在所述缺氟检测模式下,获取所述空调器的预存储的多组标准系统运行参数,其中,所述标准系统运行参数表示所述空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下稳定运行的系统运行参数;
根据所述多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型;
利用标准低压值预测修正模型判断所述空调器的冷媒量情况。
2.根据权利要求1所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述系统运行参数包括室外环境温度、室内环境温度、室内环境湿度和空调器的系统低压值。
3.根据权利要求2所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述标准低压值预测模型采用如下公式:
P低压=αT外环+βT内环+γRH内环湿度+δ;
其中,α、β、γ、δ为标准低压值预测模型的修正系数,P低压为所述系统低压值,T外环为所述室外环境温度,T内环为所述室内环境温度,RH内环湿度为所述室内环境湿度。
4.根据权利要求3所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述根据所述多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,包括:
根据所述多组标准系统运行参数对所述标准低压值预测模型的修正系数进行修正。
5.根据权利要求4所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述根据所述多组标准系统运行参数对所述标准低压值预测模型的修正系数进行修正,包括:
将所述多组标准系统运行参数带入到所述标准低压值预测模型,进行线性回归处理处理,计算获得修正后的模型系数;
所述标准低压值预测修正模型采用如下公式:
P低压=AT外环+BT内环+CRH内环湿度+D;
式中,A、B、C和D是所述修正后的模型系数,P低压为所述系统低压值,T外环为所述室外环境温度,T内环为所述室内环境温度,RH内环湿度为所述室内环境湿度。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述利用标准低压值预测修正模型判断所述空调器的冷媒量情况,包括:
获取所述缺氟检测模式的运行时长;
当所述运行时长大于第一预设时长时,按照预设时间间隔获取所述空调器的系统低压实测值及实际系统运行参数;
将各所述实际系统运行参数输入到所述标准低压值预测修正模型,得到对应采集时刻的标准低压预测值,其中,所述标准低压预测值表示所述空调器在额定冷媒量下以当前运行状态运行的系统低压预测值;
将所述标准低压预测值与对应采集时刻的系统低压实测值进行比较;
根据比较情况判断冷媒量情况。
7.根据权利要求6所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述将所述标准低压预测值与对应采集时刻的系统低压实测值进行比较,包括:
计算所述系统低压实测值与所述标准低压预测值的差值;
计算所述差值与所述标准低压预测值的比值;
将所述比值与预设阈值进行比较。
8.根据权利要求7所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述预测阈值包括第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值和第四预设阈值,其中,所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值,所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值,所述第三预设阈值小于所述第四预设阈值;
所述根据比较情况判断冷媒量情况,包括:
当所述比值小于或等于所述第一预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的θ%;
当所述比值小于或等于所述第二预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的λ%;
当所述比值小于或等于所述第三预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的μ%;
当所述比值大于所述第三预设阈值时,充灌的冷媒量为额定冷媒量的ρ%;
当所述比值大于所述第四预设阈值时,停止充灌冷媒。
9.根据权利要求6所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述检测方法还包括:
判断所述运行时长是否大于或等于第二预设时长;
若是,退出所述缺氟检测模式。
10.根据权利要求6所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,所述检测方法还包括:
通过遥控终端对所述空调器的多个运行参数进行设定以使所述空调器运行所述缺氟检测模式,其中,所述多个运行参数包括压缩机频率、内风机转速、外风机转速和运行模式。
11.根据权利要求10所述的空调器缺氟检测方法,其特征在于,
所述压缩机频率的设定范围为大于或等于20Hz且小于或等于90Hz;
所述内风机转速的设定范围为多个预设内风机风档中的高风档或超高风档;
所述运行模式包括制冷模式、制热模式。
12.一种空调器缺氟检测系统,其特征在于,所述空调器设有缺氟检测模式,检测系统包括:
数据采集模块,在所述缺氟检测模式下,获取所述空调器的多组标准系统运行参数,其中,所述标准系统运行参数表示所述空调器在额定冷媒量的条件下运行在额定工况下的系统运行参数;
缺氟检测模块,根据所述多组标准系统运行参数对标准低压值预测模型进行修正,得到标准低压值预测修正模型;
所述缺氟检测模块,利用标准低压值预测修正模型判断所述空调器的冷媒量情况并充灌冷媒。
13.一种空调器缺氟检测系统,其特征在于,其包括一个或多个处理器以及存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质,当所述一个或多个处理器执行所述程序指令时,所述一个或多个处理器用于实现根据权利要求1-11任意一项所述的检测方法。
14.一种检测设备,其特征在于,其采用权利要求1-11中任一项所述的检测方法,或包括权利要求13或12所述的检测系统。
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