CN115258189A - 用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法及系统，温度补偿调节方法包括：温度获取步骤：采集当前风道中的送风温度、进风温度及蒸发器温度；温度判断步骤：根据第一预设条件对送风温度与集中式飞机空调设备的设定温度进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前集中式飞机空调设备的冷媒水温度进行判断输出第二状态结果；温度补偿调节步骤：根据第一状态结果及第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当冷媒水温度偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度进行补偿调节，以使在调节冷媒水温度时保证送风温度维持于设定温度。

Description

用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法及系统

技术领域

本发明涉及一种温度补偿调节方法及系统，具体地说，尤其涉及一种应用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法及系统。

背景技术

飞机空调设备是在飞机发动机停车状态下，在飞机通电检查或者维修电子器件时，给飞机设备舱或座舱通风的空调设备。集中式飞机空调设备是集中分布在机场的某个地方，通过管路输送到飞机附近，然后，再为飞机进行空调保障。

空气在风机作用下，从新风口进入到风道，在风道中，依次经过降温、除湿、加热等部件处理，使得空气的温度、湿度达到飞机的需求，空气到达送风口，然后通过管路到达的供气点。集中式飞机空调设备可以减少占地空间，但存在的问题是，当集中式飞机空调设备同时为多架飞机通风，受为其他飞机供风负荷的影响，冷媒水温度容易波动。并且当冷媒水温度波动时，由于冷媒水输送距离长，冷媒水温度调节周期长，滞后严重。

因此急需开发一种克服上述缺陷的用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法及系统。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法，其中，包括：

温度获取步骤：采集当前风道中的送风温度、进风温度及蒸发器温度；

温度判断步骤：根据第一预设条件对所述送风温度与所述集中式飞机空调设备的设定温度进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前所述集中式飞机空调设备的冷媒水温度进行判断输出第二状态结果；

温度补偿调节步骤：根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当所述冷媒水温度偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度进行补偿调节，以使在调节所述冷媒水温度时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

上述的温度补偿调节方法，其中，所述温度判断步骤包括：

第一状态结果输出步骤：通过第一阈值判断所述送风温度与所述设定温度的温度差值后输出第一状态结果；

第二状态结果输出步骤：通过第二阈值判断所述冷媒水温度后输出第二状态结果。

上述的温度补偿调节方法，其中，所述温度补偿调节步骤包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值小于所述第一阈值时确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度。

上述的温度补偿调节方法，其中，所述温度补偿调节步骤包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度小于所述第二阈值时确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度。

上述的温度补偿调节方法，其中，所述温度补偿调节步骤包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度大于或等于所述第二阈值时确定所述冷媒水温度偏差超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述蒸发器温度、所述设定温度及风量通过训练后的第二神经网络模型获得所述单元式空调设备的运行参数，所述单元式空调设备根据所述运行参数启动运行，使得所述送风温度维持于所述设定温度。

上述的温度补偿调节方法，其中，所述温度补偿调节步骤还包括：

当所述冷媒水温度等于第三阈值时，控制所述单元式空调设备停止运行。

上述的温度补偿调节方法，其中，所述温度补偿调节步骤还包括：

当所述送风温度于所述设定温度相同时，记录并存储当前所述单元式空调设备的所述运行参数，根据所述运行参数对所述第二神经网络模型进行重新训练，并对所述第二神经网络模型进行更新。

本发明还提供一种用于空调设备的温度补偿调节系统，其中，包括：

温度获取单元，采集当前风道中的送风温度、进风温度及蒸发器温度；

温度判断单元，根据第一预设条件对所述送风温度与所述集中式飞机空调设备的设定温度进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前所述集中式飞机空调设备的冷媒水温度进行判断输出第二状态结果；

温度补偿调节单元，根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当所述冷媒水温度偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度进行补偿调节，以使在调节所述冷媒水温度时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

上述的温度补偿调节系统，其中，所述温度补偿调节单元包括：

控制模块，根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差是否超出预设范围，并根据判断结果控制所述单元式空调设备。

上述的温度补偿调节系统，其中，所述控制模块包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值小于所述第一阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，所述控制模块根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度小于所述第二阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，所述控制模块根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度大于或等于所述第二阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述蒸发器温度、所述设定温度及风量通过训练后的第二神经网络模型获得所述单元式空调设备的运行参数，所述控制模块根据所述运行参数控制所述单元式空调设备启动运行，使得所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述冷媒水温度等于第三阈值时，所述控制模块控制所述单元式空调设备停止运行。

综上所述，本发明相对于现有技术其功效在于：本发明为了解决集中式飞机空调设备的问题，在集中式飞机空调设备的基础上，增加单元式空调设备并进行控制，当冷媒水温度波动时，通过单元式空调设备进行补偿调节，保证送风温度满足飞机需求，并且实现高效调节，尽快使得机内的空气温度达到飞机要求。

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。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。

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一简单地介绍，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为本发明的温度补偿调节方法的流程图；

图2为本发明的温度补偿调节方法的应用流程图；

图3为本发明的温度补偿调节系统的结构示意图；

图4为图3的控制示意图；

图5为神经网络模型获得单元的结构示意图。

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、完整地说明，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。

本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。另外，在附图及实施方式中所使用相同或类似标号的元件/构件是用来代表相同或类似部分。

关于本文中所使用的“第一”、“第二”、“S1”、“S2”、…等，并非特别指称次序或顺位的意思，也非用以限定本发明，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。

关于本文中所使用的方向用语，例如：上、下、左、右、前或后等，仅是参考附图的方向。因此，使用的方向用语是用来说明并非用来限制本创作。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。

关于本文中的“多个”包括“两个”及“两个以上”；关于本文中的“多组”包括“两组”及“两组以上”。

关于本文中所使用的用语“大致”、“约”等，用以修饰任何可以微变化的数量或误差，但这些微变化或误差并不会改变其本质。一般而言，此类用语所修饰的微变化或误差的范围在部分实施例中可为20％，在部分实施例中可为10％，在部分实施例中可为5％或是其他数值。本领域技术人员应当了解，前述提及的数值可依实际需求而调整，并不以此为限。

某些用以描述本申请的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本申请的描述上额外的引导。

在换热器中，空气与冷媒水进行换热，冷媒水的温度通常为10℃，由于冷媒水(其实就是水，因为用于制冷，称为冷媒水)温度低于空气温度，从而使得风道中空气的温度降低，达到降温的目的。

请参照图1，图1为本发明的温度补偿调节方法的流程图。如图1所示，本发明的温度补偿调节方法，包括：

温度获取步骤S1：采集当前风道中的送风温度、进风温度及蒸发器温度；

温度判断步骤S2：根据第一预设条件对所述送风温度与所述集中式飞机空调设备的设定温度进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前所述集中式飞机空调设备的冷媒水温度进行判断输出第二状态结果；

温度补偿调节步骤S3：根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当所述冷媒水温度偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度进行补偿调节，以使在调节所述冷媒水温度时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

进一步地，所述温度判断步骤S2包括：

第一状态结果输出步骤：通过第一阈值判断所述送风温度与所述设定温度的温度差值后输出第一状态结果，在本步骤中，判断送风温度与设定温度的温度差值是否小于4℃后输出第一状态结果；

第二状态结果输出步骤：通过第二阈值判断所述冷媒水温度后输出第二状态结果，在本步骤中，判断冷媒水温度是否大于或等于13℃后输出第二状态结果。

需要说明的是，本发明并不对阈值的具体数值进行限制，设计人员可根据实际需求对阈值进行调整。

其中，所述温度补偿调节步骤S3包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值小于所述第一阈值时确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度d，根据所述旁通阀开度d控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀35以调节冷媒水W的流量以使所述送风温度维持于所述设定温度。具体地说，当所述第一状态结果为送风温度T1与设定温度T2的温度差值小于4℃时，其中温度差值为T1-T2，此时认为送风温度偏离设定温度(飞机所需温度)较小，第一神经网络模型根据进风温度、设定温度、风量Q、冷媒水温度T3，计算获得旁通阀开度d，根据获得的旁通阀开度控制旁通阀进行调整，旁通阀35用以调整流向换热器36的冷媒水流量，当送风温度高于飞机所需要的温度时，控制旁通阀35加大流向换热器36的冷媒水流量，反之，减小流向换热器36的冷媒水流量。

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度小于所述第二阈值时确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述进风温度、所述设定温度T2、风量Q及所述冷媒水温度T3通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度d，根据所述旁通阀开度d控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀35以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度。具体地说，当送风温度与设定温度大于4℃，并且冷媒水温度小于13℃时(正常水温度10℃)，这种情况冷媒水温度偏差较小，集中式飞机空调设备控制制冷系统运行，从而调整冷媒水温度，同时第一神经网络模型根据进风温度、设定温度、风量、冷媒水温度，计算获得旁通阀开度d，根据获得的旁通阀开度d控制旁通阀35进行调整。

其中，第一神经网络模型的获取，是对集中式飞机空调设备在不同工况下进行测试，通过测得的实验数据训练得到的。具体的，是在不同的进风温度、风量、冷媒水温度、旁通阀开度，测试出风温度，测试得到的数据，80％作为训练样本，20％作为测试样本。以风量、进风温度、出风温度、冷媒水温度为输入量，旁通阀开度为输出量，利用训练样本训练神经网络。训练完成后，利用训练样本测试神经网络模型准确性。

在本发明的另一实施例中，测试第一神经网络模型符合要求后，也可将第一神经网络模型嵌入集中式飞机空调设备。

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度大于或等于所述第二阈值时确定所述冷媒水温度偏差超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述蒸发器温度、所述设定温度及风量通过训练后的第二神经网络模型获得所述单元式空调设备的运行参数，所述单元式空调设备根据所述运行参数启动运行，使得所述送风温度维持于所述设定温度。具体地说，当送风温度与设定温度的温度差值大于或等于4℃，并且冷媒水温度大于或等于13℃时，这种情况下冷媒水偏差比较大，冷媒水温度波动大，调整周期长，因此，在冷媒水温度调整周期内，控制单元式空调设备介入，第二神经网络模型根据蒸发器38的进风温度即蒸发器温度、设定温度和风量计算得到单元式空调运行的运行参数，其中运行参数包括压缩机频率、膨胀阀开度及冷凝风机转速等，按照计算获得的运行参数控制单元式空调设备启动运行，从而在调节所述冷媒水温度时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

其中，第二神经网络模型的获取是对单元式空调设备在不同工况下进行测试，通过测得的实验数据训练得到的。具体的，是在不同的蒸发器进风温度即进入到单元式空调的温度、风量、压缩机频率、冷凝风机转速、膨胀阀开度，测试出风温度，测试得到的数据，80％作为训练样本，20％作为测试样本。以风量、蒸发器的进风温度、出风温度为输入量，压缩机频率、冷凝风机转速、膨胀阀开度为输出量，利用训练样本训练神经网络。训练完成，利用训练样本测试神经网络模型准确性。

在本发明的另一实施例中，测试第二神经网络模型符合要求后，也可将第二神经网络模型嵌入单元式空调设备。

在本实施例中，所述温度补偿调节步骤S3还包括：

当所述送风温度于所述设定温度相同时，记录并存储当前所述单元式空调设备的所述运行参数，根据所述运行参数对所述第二神经网络模型进行训练。

具体地说，由于神经网络模型预测的有一定的误差，因此可以控制单元控制运行参数微调整，具体地，可以进行压缩机频率上下3Hz调整，冷凝风机转速上下100转调整，膨胀阀开度上下10步调整。通过微调，使得出风温度等于设定温度，当出风温度等于设定温度时，记录此时单元式空调的运行参数，对第二神经网络模型重新训练和更新。

在本实施例中，所述温度补偿调节步骤S3还包括：

当所述冷媒水温度等于第三阈值时，控制所述单元式空调设备停止运行。

具体地说，单元式空调启动运行，同时集中式飞机空调设备对冷媒水温度进行调整，判断冷媒水温度是否达到正常温度10℃，如果没有达到，根据运行参数继续控制单元式空调设备运行，如果达到，控制单元式空调设备停止运行，停止运行后，集中式飞机空调设备继续保持运行。

需要说明的是，在本实施例中第一神经网络模型及第二神经网络模型为BP神经网络，BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该神经网络的主要特点是信号从前向后传递，而误差从后往前传递。输入信号从输入层从前向后传递，隐含层对信号进行处理，并传递给下一隐含层，直到传递至输出层为止。在传递过程中，下一层的神经元状态只受前一层神经元状态的影响。对输出层输出的信号进行判断，如果输出信号与期望值的误差不能达到设定误差，则误差转入反向传播，根据误差预测调整网络权值和阈值，并进行下一次计算，直到BP神经网络预测输出与实际值的误差达到期望误差。

请参照图2，图2为本发明的温度补偿调节方法的应用流程图。以下结合图2具体说明本发明温度补偿调节方法的工作过程。其中，单元式空调设备包括膨胀阀21、冷凝器22及压缩机23，集中式飞机空调设备包括膨胀阀31、冷凝器32、压缩机33、蒸发器34、旁通阀35、换热器36、风道37、蒸发器38及风机39。

第一和第二神经网络模型是依托测试数据获得的，下面以第一神经网络模式获得方式为例进行说明。在实验室内，进风温度从11℃～53℃，每隔3℃为一个测试点，共取15个测试点；风量从800m3/h到1200m3/h，每隔50m3/h，取一个测试点，共取9个测试点，冷媒水温度从6℃～14℃，每1℃为一个测试点，共取9个测试点，旁通阀开度从50～300步，每隔5步,为一个测试点，共取51个测试点，测试工况共计15*9*9*51＝61965个工况点，测试每个工况下的出风温度，记录所有的输入参数和输出参数。然后选取61965中的80％样本点，即49572作为训练样本，剩余的12393作为测试样本。通过训练样本训练神经网络模型，然后通过验证样本点验证训练得到的神经网络模型是否准确。验证模型准确可靠后，以下为使用阶段。

空调启动后，首先检测进风温度、出风温度、设定温度、风量、冷媒水温度、阀开度等参数。当进风温度35℃，设定给飞机的送风温度为15℃，风量1000m3/h，实际出风温度为20℃，冷媒水温度15℃，阀开度150步，此时，首先，判断实际出风温度和设定温度之间的温差，温差为5℃，大于4℃，然后判断冷媒水温度大于13℃，此时单元式空调介入。第二神经网络模型根据蒸发器38的进风温度20℃、风量1000m³/h、设定温度15℃计算得出压缩机频率、冷凝风机转速、膨胀阀开度，然后以此参数运行。同时，集中式飞机空调设备调整运行参数，进而调整冷媒水温度，使得冷媒水温度降低，当冷媒水温度未达到要求之前，单元式空调运行，当冷媒水温度达到10摄氏度时，单元式空调退出，停止运行，集中式飞机空调设备正常运行。

请参照图3-图4，图3为本发明的温度补偿调节系统的结构示意图，图4为图3的控制示意图。如图3-图4所示，本发明的温度补偿调节系统包括：温度获取单元、温度判断单元12及温度补偿调节单元，温度获取单元采集当前风道39中的送风温度T1、进风温度T4及蒸发器温度；温度判断单元12根据第一预设条件对所述送风温度T1与所述集中式飞机空调设备的设定温度T2进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前所述集中式飞机空调设备的冷媒水温度T3进行判断输出第二状态结果；温度补偿调节单元根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当所述冷媒水温度T3偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度T1进行补偿调节，以使在调节所述冷媒水温度T时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

其中，温度获取单元包括三个温度传感器111、112、113，温度传感器111检测进风温度，温度传感器112检测蒸发器38的进风温度即蒸发器温度，温度传感器113检测送风温度。

在本实施例中，所述温度补偿调节单元13包括：控制模块131，控制模块131根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差是否超出预设范围，并根据判断结果控制所述单元式空调设备2。

进一步地，所述控制模块131包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值小于所述第一阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型1311获得旁通阀开度，所述控制模块根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度小于所述第二阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，所述控制模块根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度大于或等于所述第二阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述蒸发器温度、所述设定温度及风量通过训练后的第二神经网络模型1312获得所述单元式空调设备的运行参数，所述控制模块根据所述运行参数控制所述单元式空调设备启动运行，使得所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述冷媒水温度等于第三阈值时，所述控制模块控制所述单元式空调设备停止运行。

其中，请参照图5，图5为神经网络模型获得单元的结构示意图。在本发明的一实施例中，温度补偿调节系统还包括神经网络模型获得单元，神经网络模型获得单元包括训练样本输入模块141、模型训练模块142、模型验证模块143及模型嵌入模块144，样本输入模块141选取测试工况中全部工况点的80％样本点作为训练样本，模型训练模块142根据训练样本对神经网络模型进行训练，模型验证模块143通过剩余的20％样本点作为测试样本对训练完成的神经网络模型进行验证，当验证模型准确可靠后通过模型嵌入模块144嵌入控制模块131。

在本发明的另一实施例中，也可通过模型嵌入模块144将验证后的第一和第二神经网络模型分别嵌入集中式飞机空调设备及单元式空调设备。

综上所述，本发明在集中式飞机空调设备的基础上，增加单元式空调设备并进行控制，当冷媒水温度波动时，通过单元式空调设备进行补偿调节，保证送风温度满足飞机需求，并且实现高效调节，尽快使得机内的空气温度达到飞机要求。

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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种用于集中式飞机空调设备的温度补偿调节方法，其特征在于，包括：

温度获取步骤：采集当前风道中的送风温度、进风温度及蒸发器温度；

温度判断步骤：根据第一预设条件对所述送风温度与所述集中式飞机空调设备的设定温度进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前所述集中式飞机空调设备的冷媒水温度进行判断输出第二状态结果；

温度补偿调节步骤：根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当所述冷媒水温度偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度进行补偿调节，以使在调节所述冷媒水温度时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

2.如权利要求1所述的温度补偿调节方法，其特征在于，所述温度判断步骤包括：

第一状态结果输出步骤：通过第一阈值判断所述送风温度与所述设定温度的温度差值后输出第一状态结果；

第二状态结果输出步骤：通过第二阈值判断所述冷媒水温度后输出第二状态结果。

3.如权利要求2所述的温度补偿调节方法，其特征在于，所述温度补偿调节步骤包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值小于所述第一阈值时确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度。

4.如权利要求2所述的温度补偿调节方法，其特征在于，所述温度补偿调节步骤包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度小于所述第二阈值时确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度。

5.如权利要求2所述的温度补偿调节方法，其特征在于，所述温度补偿调节步骤包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度大于或等于所述第二阈值时确定所述冷媒水温度偏差超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述蒸发器温度、所述设定温度及风量通过训练后的第二神经网络模型获得所述单元式空调设备的运行参数，所述单元式空调设备根据所述运行参数启动运行，使得所述送风温度维持于所述设定温度。

6.如权利要求5所述的温度补偿调节方法，其特征在于，所述温度补偿调节步骤还包括：

当所述冷媒水温度等于第三阈值时，控制所述单元式空调设备停止运行。

7.如权利要求5所述的温度补偿调节方法，其特征在于，所述温度补偿调节步骤还包括：

当所述送风温度于所述设定温度相同时，记录并存储当前所述单元式空调设备的所述运行参数，根据所述运行参数对所述第二神经网络模型进行重新训练，并对所述第二神经网络模型进行更新。

8.一种用于空调设备的温度补偿调节系统，其特征在于，包括：

温度获取单元，采集当前风道中的送风温度、进风温度及蒸发器前进风温度；

温度判断单元，根据第一预设条件对所述送风温度与所述集中式飞机空调设备的设定温度进行判断输出第一状态结果，以及根据第二预设条件对当前所述集中式飞机空调设备的冷媒水温度进行判断输出第二状态结果；

温度补偿调节单元，根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差，当所述冷媒水温度偏差超出预设范围时，控制单元式空调设备对送风温度进行补偿调节，以使在调节所述冷媒水温度时保证所述送风温度维持于所述设定温度。

9.如权利要求8所述的温度补偿调节系统，其特征在于，所述温度补偿调节单元包括：

控制模块，根据所述第一状态结果及所述第二状态结果判断冷媒水温度偏差是否超出预设范围，并根据判断结果控制所述单元式空调设备。

10.如权利要求9所述的温度补偿调节系统，其特征在于，所述控制模块包括：

当所述第一状态结果为所述温度差值小于所述第一阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，所述控制模块根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度小于所述第二阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差未超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述进风温度、所述设定温度、风量及所述冷媒水温度通过训练后的第一神经网络模型获得旁通阀开度，所述控制模块根据所述旁通阀开度控制所述集中式飞机空调设备的旁通阀以调节冷媒水流量以使所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述第一状态结果为所述温度差值大于或等于所述第一阈值，且所述冷媒水温度大于或等于所述第二阈值时所述控制模块确定所述冷媒水温度偏差超出所述预设范围，则调节所述冷媒水温度同时根据所述蒸发器温度、所述设定温度及风量通过训练后的第二神经网络模型获得所述单元式空调设备的运行参数，所述控制模块根据所述运行参数控制所述单元式空调设备启动运行，使得所述送风温度维持于所述设定温度；

当所述冷媒水温度等于第三阈值时，所述控制模块控制所述单元式空调设备停止运行。

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