CN115325673A - 一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法 - Google Patents

一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115325673A
CN115325673A CN202211247702.0A CN202211247702A CN115325673A CN 115325673 A CN115325673 A CN 115325673A CN 202211247702 A CN202211247702 A CN 202211247702A CN 115325673 A CN115325673 A CN 115325673A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ventilation
degree
ventilator
fan
difference
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211247702.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115325673B (zh
Inventor
钱丽华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Tongshun Environmental Protection Technology Co ltd
Original Assignee
Jiangsu Tongshun Environmental Protection Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Tongshun Environmental Protection Technology Co ltd filed Critical Jiangsu Tongshun Environmental Protection Technology Co ltd
Priority to CN202211247702.0A priority Critical patent/CN115325673B/zh
Publication of CN115325673A publication Critical patent/CN115325673A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115325673B publication Critical patent/CN115325673B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F24F11/72—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure
    • F24F11/74—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity
    • F24F11/77—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity by controlling the speed of ventilators
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
    • Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Processing Of Solid Wastes (AREA)
  • Ventilation (AREA)

Abstract

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，采集垃圾分筛场地内换气扇的分布式温度、换气扇转速和基于电化学传感器测量垃圾分筛场地的空气指标，对垃圾分筛场地内各数据进行评价，得到换气扇的通风程度；根据任意两个换气扇通风程度、分布式温度和换气扇转速，得到换气扇电机工作特征的差异度，基于电机工作特征差异度对垃圾分离场地内换气扇做最大匹配对；根据换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对中换气扇的分布式温度和空气指标计算换气扇的工作强度，利用最大匹配对换气扇中传感器测量的数据实时更新。本发明可以提升室内垃圾分筛场地通风效率，实现高效通风，保证环保需求。

Description

一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法。
背景技术
当今，由于人类活动以及工厂生产制造等，每年都会产生大量的垃圾。其中，垃圾分筛场地会一直堆积大量的垃圾，这些垃圾会产生大量有害气体。夏季，垃圾分筛场地会产生大量污染气体，垃圾分筛场地内部的温度、湿度、有害气体控制在一定范围内是重中之重，对于垃圾分离场地的通风及换气对于工作人员就显得尤为重要。然而，现有的室内垃圾分筛场地的通风方式的效率较低。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法。
所采用的技术方案具体如下：
一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，包括：
采集垃圾分筛场地内换气扇的分布式温度、换气扇转速和基于电化学传感器测量垃圾分筛场地的空气指标，对垃圾分筛场地内各数据进行评价，得到换气扇的通风程度；
根据任意两个换气扇的通风程度的差异、分布式温度的相似度和换气扇转速的相似度，得到换气扇电机工作特征的差异度，基于电机工作特征的差异度对垃圾分离场地内换气扇进行匹配，获得换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对；
根据换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对中换气扇的分布式温度和空气指标计算换气扇的工作强度，利用最大匹配对中两个换气扇的工作强度的比值以及电机转速确定换气扇的电机调控程度，对换气扇中传感器测量的数据实时更新。
进一步地，所述对垃圾分筛场地内各数据进行评价，得到换气扇的通风程度，包括：
计算换气扇的分布式温度与最佳值的差
Figure DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 204952DEST_PATH_IMAGE001
=
Figure 794197DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
是温度传感器测量的换气扇的分布式温度，
Figure 384054DEST_PATH_IMAGE004
是设置好的垃圾分离场地最佳温度；
计算电化学传感器测量的室内外空气指标的差值
Figure DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 608624DEST_PATH_IMAGE005
=abs(
Figure 344367DEST_PATH_IMAGE006
)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
是电化学传感器测量的室外空气指标，
Figure 993261DEST_PATH_IMAGE008
是电化学传感器测量的室内空气指标；基于所述差
Figure 916087DEST_PATH_IMAGE001
和差值
Figure 537823DEST_PATH_IMAGE005
计算换气扇i的通风程度
Figure DEST_PATH_IMAGE009
。
进一步地，所述计算换气扇i的通风程度
Figure 534598DEST_PATH_IMAGE009
，包括：
计算换气扇i记录的数据
Figure 682289DEST_PATH_IMAGE001
的平均值mean
Figure 108723DEST_PATH_IMAGE010
=
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，并计算其标准差std(
Figure 658784DEST_PATH_IMAGE012
)=
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
计算
Figure 929972DEST_PATH_IMAGE005
的最大值与最小值的比值
Figure 750029DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 289857DEST_PATH_IMAGE009
=
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；
其中，
Figure 312783DEST_PATH_IMAGE016
表示换气扇工作强度程度。
进一步地，所述换气扇电机工作特征的差异度的获取方法具体为：
计算两个换气扇
Figure DEST_PATH_IMAGE017
电机工作特征的差异度R：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 831620DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 976906DEST_PATH_IMAGE017
在相应时间内的信息，
Figure 597506DEST_PATH_IMAGE022
表示
Figure 800954DEST_PATH_IMAGE017
在相应时间内霍尔传感器测量的电机转速数据；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示换气扇
Figure 594204DEST_PATH_IMAGE017
的通风程度的差值；
Figure 552802DEST_PATH_IMAGE024
表示换气扇
Figure 926277DEST_PATH_IMAGE017
之间的温度余弦相似度；
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示电机转速皮尔逊相似度。
进一步地，所述根据换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对中换气扇的分布式温度和空气指标计算换气扇的工作强度，包括：
对于
Figure 667837DEST_PATH_IMAGE026
两个换气扇最大匹配对，换气扇i的工作强度
Figure 958004DEST_PATH_IMAGE016
，换气扇j的工作强度
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；
进一步地，所述利用最大匹配对中两个换气扇的工作强度的比值以及电机转速确定换气扇的电机调控程度，包括：
计算匹配对换气扇工作强度的大小比φ=
Figure 16000DEST_PATH_IMAGE028
如果φ
Figure DEST_PATH_IMAGE029
1，则计算电机i的调控程度
Figure 280366DEST_PATH_IMAGE030
=
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，计算电机j的调控程度
Figure 294458DEST_PATH_IMAGE032
=
Figure DEST_PATH_IMAGE033
；
计算一对电机的激励程度
Figure 127547DEST_PATH_IMAGE034
=φ
Figure DEST_PATH_IMAGE035
+
Figure 100051DEST_PATH_IMAGE036
；
根据一对电机的激励程度，调整转速低的电机，让低工作强度的换气扇i的转速增加，换气扇的工作强度变大，让高工作强度的换气扇转速减小。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
首先，采集垃圾分筛场地内换气扇的分布式温度、换气扇转速和基于电化学传感器测量测量垃圾分筛场地的空气指标，评价每个换气扇通风程度，从三个方面分析换气扇的通风程度，考虑因素较为全面，然后根据任意两个换气扇的通风程度、分布式温度和换气扇转速，得到电机工作特征差异度，通过对比换气扇工作时对应的通风程度、温度以及转速能够对两个换气扇的工作特征的差异情况进行分析，基于电机工作特征差异度对垃圾分离场地内换气扇做最大匹配对，通过最大匹配对对换气扇中传感器测量的数据实时更新，可以提升室内垃圾分筛场地通风效率，实现高效通风，保证环保需求。
附图说明
图1是本发明提供的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法的流程图。
具体实施方式
图1为本发明实施例提供的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法的流程图。
如图1所示，一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法包括如下步骤：
步骤S1：采集垃圾分筛场地内的分布式温度、换气扇转速和基于电化学传感器测量以氨气和硫化氢为代表的有害气体，评价每个换气扇通风程度：
（1）采集垃圾分筛场地内换气扇的分布式温度和换气扇转速读数。其中：
A）温度传感器安装在换气扇周围，霍尔式转速传感器安装在磁阻同步电机里，用于测量电机转速，能实时显示垃圾分离场地内部的温度T和电机转速V，设定垃圾分离场地最佳温度
Figure DEST_PATH_IMAGE037
。
B）温度传感器的实际安装位置应根据工作人员的调试的要求来具体确定，霍尔转速传感器的测量电机转速并显示的方法本案例不需赘述。
C）温度传感器每隔3s更新测量一次，电机转速每1s记录一次，系统在10min内分析一次，温度传感器共计测量200个数据供处理器进行分析，10min内温度数据
Figure 100981DEST_PATH_IMAGE038
，电机转速数据
Figure DEST_PATH_IMAGE039
。
D）实际操作中，工作人员对传感器测量数据更新时间，系统处理时间可以更改。
（2）基于电化学传感器测量垃圾分筛场地的空气指标，其中：
A）垃圾分筛场地内部由于垃圾的种类繁杂，产生氨气和硫化氢为代表的有害气体。本实施例中以测量氨气指标代表垃圾分筛场地的空气指标，测定10min内的数据供处理器分析。
B）电化学传感器安装在垃圾分筛场地内部和垃圾分筛场地外部各一个，用于对比垃圾分离场地内部空气质量。
ⅰ.电化学传感器每隔10s测量一次空气指标，符号表示为K。
ⅱ.系统10min分析一次垃圾分离场地空气指标，10min内垃圾分离场地外部测量的数据为
Figure 420229DEST_PATH_IMAGE040
垃圾分离场地内部数据
Figure DEST_PATH_IMAGE041
。
（3）对垃圾分筛场地内各数据进行评价，得到换气扇的通风程度，其中：
A）垃圾分筛场地内部温度与设置的最佳温度的差值越大，换气扇的转速越快，换气扇的通风程度U越大，室内外的空气指标相差越大，垃圾分离场地换气扇的通风程度U越大。垃圾分筛场地内温度越高，空气指标越高。
B）每个垃圾分筛场地安装一定数量的换气扇，因此，评价垃圾分离场地各个换气扇的通风程度，进而监测整个垃圾分筛场地的通风程度。
C）计算换气扇i的通风程度
Figure 340780DEST_PATH_IMAGE009
。其中：
计算换气扇的分布式温度与最佳值的差，即温度传感器测量值与最佳值的差
Figure 45038DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 847778DEST_PATH_IMAGE001
=
Figure 813460DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 417879DEST_PATH_IMAGE003
是温度传感器测量的温度，具体是温度传感器10min内测量的一系列温度，
Figure 279655DEST_PATH_IMAGE004
是设置好的垃圾分离场地最佳温度，n属于（0，200）；
Figure 100850DEST_PATH_IMAGE001
的值相差越大，换气扇的电机要加大工作功率，增加电机转速。
计算电化学传感器测量的室内外空气指标的差值
Figure 604643DEST_PATH_IMAGE005
=abs(
Figure 529481DEST_PATH_IMAGE006
)；其中，
Figure 811426DEST_PATH_IMAGE007
是电化学传感器测量的室外空气指标，
Figure 621382DEST_PATH_IMAGE008
是电化学传感器测量的室内空气指标；式中n属于（0，60）。
根据10min内测量的数据及上面的计算，得到当前换气扇i的通风程度评价
Figure 397708DEST_PATH_IMAGE009
。
其中，计算换气扇i的通风程度
Figure 475254DEST_PATH_IMAGE009
，包括：
换气扇i这段时间内温度数据
Figure 692215DEST_PATH_IMAGE001
200个，记录的换气扇转速
Figure 973155DEST_PATH_IMAGE030
120个，
Figure 333598DEST_PATH_IMAGE005
这段时间内的数据数量有60个。
计算换气扇i记录的数据
Figure 704799DEST_PATH_IMAGE001
的平均值mean
Figure 951716DEST_PATH_IMAGE010
=
Figure 798580DEST_PATH_IMAGE011
，并计算其标准差std(
Figure 916709DEST_PATH_IMAGE012
)=
Figure 703268DEST_PATH_IMAGE013
，表示垃圾分筛场地内温度浮动程度。标准差越大，垃圾分筛场地温度浮动越大，换气扇工作越强，通风程度
Figure 262032DEST_PATH_IMAGE009
越大。
计算
Figure 517564DEST_PATH_IMAGE005
的最大值与最小值的比值
Figure 954231DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 611608DEST_PATH_IMAGE009
=
Figure 999995DEST_PATH_IMAGE015
；
其中，
Figure 742823DEST_PATH_IMAGE016
表示换气扇工作强度程度，换气扇工作强度程度越大，垃圾分离场地通风程度越大。
因此，得出垃圾分离场地内换气扇i在10min内的通风程度评价
Figure 52074DEST_PATH_IMAGE009
。
每10min计算一次垃圾分筛场地所有换气扇的通风程度评价，并且对所有换气扇的评价进行归一化，使其值域位于（0，1），称为换气扇通风程度评价系数
Figure 829537DEST_PATH_IMAGE009
。
对通风程度评价系数，所算的值越接近于1，表明这个换气扇通风程度越大，所算的值越接近于0，表明这个换气扇通风程度越小。
步骤S2：根据换气扇通风程度系数、换气扇转速和换气扇温度传感器测的温度，得到电机工作特征差异度，基于电机工作特征差异度对垃圾分离场地内换气扇做最大匹配对：
计算两个换气扇
Figure 231569DEST_PATH_IMAGE017
电机工作特征的差异度R；
Figure 946846DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 476048DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 91706DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 163173DEST_PATH_IMAGE017
在相应时间（比如10min）内的信息，
Figure 146173DEST_PATH_IMAGE022
表示
Figure 462754DEST_PATH_IMAGE017
在相应时间内霍尔传感器测量的电机转速数据；
Figure 683650DEST_PATH_IMAGE023
表示换气扇
Figure 194528DEST_PATH_IMAGE017
的通风程度的差值；
Figure 117354DEST_PATH_IMAGE024
表示换气扇
Figure 988358DEST_PATH_IMAGE017
之间的温度余弦相似度；
Figure 77143DEST_PATH_IMAGE025
表示电机转速皮尔逊相似度。其中，本案例中皮尔逊系数的取值范围是
Figure 991879DEST_PATH_IMAGE042
，越接近于1，越相似。
Figure DEST_PATH_IMAGE043
的值域范围
Figure 841148DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 233952DEST_PATH_IMAGE023
表示换气扇
Figure 849348DEST_PATH_IMAGE017
的通风程度的差值，差值越大，他们之间的电机工作特征的差异度
Figure 216875DEST_PATH_IMAGE043
越大，值越接近于1。这一时刻，换气扇
Figure 114293DEST_PATH_IMAGE017
之间的
Figure 77832DEST_PATH_IMAGE024
温度余弦相似度越大，他们之间的差异度
Figure 393407DEST_PATH_IMAGE043
越小，其值越接近于0。
Figure 649945DEST_PATH_IMAGE017
之间
Figure 2035DEST_PATH_IMAGE025
电机转速皮尔逊相似度越大，它们之间的差异度
Figure 736642DEST_PATH_IMAGE043
越小，其值越接近于0。
由此，可以计算出所有的换气扇电机工作特征的差异度R，工作特征的差异度R值越接近1，说明两个换气扇之间的工作特征差异越大，反之越小。
确定所有换气扇电机工作特征的差异度R最大匹配对。
A）基于K
Figure DEST_PATH_IMAGE045
M算法对工作特征的差异度R进行最大分配，得到工作特征差异度最大的匹配对，由此知道每对匹配对中各个换气扇的工作强度大小。
B）这样得到的匹配对，可以看出两个换气扇的工作特征差异性。并且形成换气扇工作特征差异度大小的匹配关系。
C）根据大小的匹配关系，决定两个换气扇的大的转速参照和大的换气扇工作强度参照，以此调整每个换气扇工作强度。
D）本案例中，由于传感器测量误差等原因，所有的换气扇都有一定的差异度，因此，所有的换气扇都有匹配对。
基于电机工作特征差异度R匹配对中换气扇的实时温度、电机转速确定一个换气扇电机调控程度。具体如下：
A）基于K
Figure 63981DEST_PATH_IMAGE045
M算法对R做了最大匹配对，并且匹配对的两个换气扇的实时信息是已知的。
B）根据实时匹配对确定大小关系，大小关系指换气扇的工作强度大小，确定了换气扇的工作强度大小，对换气扇进行速度调控。
C）确定匹配对中换气扇调控程度的大小：
对于
Figure 225840DEST_PATH_IMAGE026
两个换气扇最大匹配对，换气扇i的工作强度
Figure 114162DEST_PATH_IMAGE016
，换气扇j的工作强度
Figure 337945DEST_PATH_IMAGE027
。
计算匹配对换气扇工作强度的大小比φ=
Figure 362533DEST_PATH_IMAGE046
。如果φ
Figure 462339DEST_PATH_IMAGE029
1，说明换气扇
Figure DEST_PATH_IMAGE047
的工作强度大，φ
Figure 962590DEST_PATH_IMAGE048
1，说明换气扇
Figure 537534DEST_PATH_IMAGE047
的工作强度小。Φ=1，则匹配对的工作程度相同，不需要执行下列操作，本例以换气扇i的工作强度大。
如果φ
Figure 931476DEST_PATH_IMAGE029
1，则计算电机i的调控程度
Figure 936603DEST_PATH_IMAGE030
=
Figure 533938DEST_PATH_IMAGE031
，其值越大，计算电机j的调控程度
Figure 679617DEST_PATH_IMAGE032
=
Figure 678797DEST_PATH_IMAGE033
，匹配对中每个换气扇调控程度越大。
计算一对电机的激励程度
Figure 383054DEST_PATH_IMAGE034
=φ
Figure 451373DEST_PATH_IMAGE035
+
Figure 885897DEST_PATH_IMAGE036
，其值越大，每个换气扇的调控程度越大。根据一对换气扇的激励程度
Figure 490316DEST_PATH_IMAGE034
调整每个换气扇的工作强度。
根据一对电机的激励程度，设置相关程序，调整转速低的电机，让低工作强度的换气扇i的转速增加，换气扇的工作强度变大，让高工作强度的换气扇转速减小。由此，实现了每个换气扇转速的自动增加或者减小。随着时间推移，重复上述步骤。
至此，得到匹配对中每个换气扇的自动调控程度，系统实现了对垃圾分筛场地所有换气扇的高效控制。
步骤S3：对换气扇中传感器测量的数据实时更新：
温度传感器、电化学传感器测量数据每10min对上10min的数据进行覆盖，电机转速实时记录，完成换气扇转速的高效控制。
设置垃圾分筛场地最佳温度
Figure 866939DEST_PATH_IMAGE004
设置，据此设置几个可调的最佳温度。
保证垃圾分筛场地内的有害气体一直处于较低的水平。
更新匹配对，实现所有换气扇中电机的转速实时调控，每个换气扇的调控程度也已计算出，进而实现所有换气扇的高效控制。
建立中央处理器把垃圾分筛场地所有换气扇连成一个大的系统，大的系统由每个换气扇小系统连接起来，以此可以监控整个垃圾分筛场地的环境质量状况。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，其特征在于，包括：
采集垃圾分筛场地内换气扇的分布式温度、换气扇转速和基于电化学传感器测量垃圾分筛场地的空气指标，对垃圾分筛场地内各数据进行评价，得到换气扇的通风程度；
根据任意两个换气扇的通风程度的差异、分布式温度的相似度和换气扇转速的相似度，得到换气扇电机工作特征的差异度，基于电机工作特征的差异度对垃圾分离场地内换气扇进行匹配，获得换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对；
根据换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对中换气扇的分布式温度和空气指标计算换气扇的工作强度，利用最大匹配对中两个换气扇的工作强度的比值以及电机转速确定换气扇的电机调控程度，对换气扇中传感器测量的数据实时更新。
2.根据权利要求1所述的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，其特征在于，所述对垃圾分筛场地内各数据进行评价，得到换气扇的通风程度，包括：
计算换气扇的分布式温度与最佳值的差
Figure DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure 192906DEST_PATH_IMAGE002
=
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
是温度传感器测量的换气扇的分布式温度，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
是设置好的垃圾分离场地最佳温度；
计算电化学传感器测量的室内外空气指标的差值
Figure DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 140134DEST_PATH_IMAGE010
=abs(
Figure DEST_PATH_IMAGE012
)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
是电化学传感器测量的室外空气指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
是电化学传感器测量的室内空气指标；基于所述差
Figure 658971DEST_PATH_IMAGE002
和差值
Figure 276028DEST_PATH_IMAGE010
计算换气扇i的通风程度
Figure DEST_PATH_IMAGE018
。
3.根据权利要求2所述的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，其特征在于，所述计算换气扇i的通风程度
Figure 67267DEST_PATH_IMAGE018
，包括：
计算换气扇i记录的数据
Figure 677240DEST_PATH_IMAGE002
的平均值mean
Figure DEST_PATH_IMAGE020
=
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，并计算其标准差std(
Figure DEST_PATH_IMAGE024
)=
Figure DEST_PATH_IMAGE026
；
计算
Figure 860703DEST_PATH_IMAGE010
的最大值与最小值的比值
Figure DEST_PATH_IMAGE028
；
Figure 429088DEST_PATH_IMAGE018
=
Figure DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示换气扇工作强度程度。
4.根据权利要求1所述的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，其特征在于，所述换气扇电机工作特征的差异度的获取方法具体为：
计算两个换气扇
Figure DEST_PATH_IMAGE034
电机工作特征的差异度R：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
表示
Figure 737316DEST_PATH_IMAGE034
在相应时间内的信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示
Figure 432870DEST_PATH_IMAGE034
在相应时间内霍尔传感器测量的电机转速数据；
Figure DEST_PATH_IMAGE044
表示换气扇
Figure 847671DEST_PATH_IMAGE034
的通风程度的差值；
Figure DEST_PATH_IMAGE046
表示换气扇
Figure 603269DEST_PATH_IMAGE034
之间的分布式温度的余弦相似度；
Figure DEST_PATH_IMAGE048
表示电机转速皮尔逊相似度。
5.根据权利要求1所述的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，其特征在于，所述根据换气扇电机工作特征差异度的最大匹配对中换气扇的分布式温度和空气指标计算换气扇的工作强度，包括：
对于
Figure DEST_PATH_IMAGE050
两个换气扇最大匹配对，换气扇i的工作强度
Figure 900258DEST_PATH_IMAGE032
，换气扇j的工作强度
Figure DEST_PATH_IMAGE052
。
6. 根据权利要求1所述的一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法，其特征在于，所述利用最大匹配对中两个换气扇的工作强度的比值以及电机转速确定换气扇的电机调控程度，包括：
对于
Figure 133924DEST_PATH_IMAGE050
两个换气扇最大匹配对，计算匹配对换气扇工作强度的大小比φ=
Figure DEST_PATH_IMAGE054
如果φ
Figure DEST_PATH_IMAGE056
1，则计算电机i的调控程度
Figure DEST_PATH_IMAGE058
=
Figure DEST_PATH_IMAGE060
，计算电机j的调控程度
Figure DEST_PATH_IMAGE062
=
Figure DEST_PATH_IMAGE064
；
计算一对电机的激励程度
Figure DEST_PATH_IMAGE066
=φ
Figure DEST_PATH_IMAGE068
+
Figure DEST_PATH_IMAGE070
；
根据一对电机的激励程度，调整转速低的电机，让低工作强度的换气扇i的转速增加，换气扇的工作强度变大，让高工作强度的换气扇转速减小。
CN202211247702.0A 2022-10-12 2022-10-12 一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法 Active CN115325673B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211247702.0A CN115325673B (zh) 2022-10-12 2022-10-12 一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211247702.0A CN115325673B (zh) 2022-10-12 2022-10-12 一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115325673A true CN115325673A (zh) 2022-11-11
CN115325673B CN115325673B (zh) 2022-12-27

Family

ID=83914191

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211247702.0A Active CN115325673B (zh) 2022-10-12 2022-10-12 一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115325673B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060032245A1 (en) * 2004-08-11 2006-02-16 Lawrence Kates Method and apparatus for monitoring refrigerant-cycle systems
JP2019219086A (ja) * 2018-06-18 2019-12-26 大和ハウス工業株式会社 建物換気システム及び建物換気制御方法
CN113530589A (zh) * 2021-07-29 2021-10-22 西安重装韩城煤矿机械有限公司 一种煤矿掘进工作面按需供风的智能局部通风系统及方法
CN114688064A (zh) * 2020-12-31 2022-07-01 广东创富电气有限公司 智能换气扇控制系统及控制方法
CN114942155A (zh) * 2022-07-22 2022-08-26 光久良热控科技(江苏)有限公司 一种大功率照明灯具中散热器状态实时监测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060032245A1 (en) * 2004-08-11 2006-02-16 Lawrence Kates Method and apparatus for monitoring refrigerant-cycle systems
JP2019219086A (ja) * 2018-06-18 2019-12-26 大和ハウス工業株式会社 建物換気システム及び建物換気制御方法
CN114688064A (zh) * 2020-12-31 2022-07-01 广东创富电气有限公司 智能换气扇控制系统及控制方法
CN113530589A (zh) * 2021-07-29 2021-10-22 西安重装韩城煤矿机械有限公司 一种煤矿掘进工作面按需供风的智能局部通风系统及方法
CN114942155A (zh) * 2022-07-22 2022-08-26 光久良热控科技(江苏)有限公司 一种大功率照明灯具中散热器状态实时监测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115325673B (zh) 2022-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109740175B (zh) 一种面向风电机组功率曲线数据的离群点判别方法
CN110070282B (zh) 一种基于综合关联度的低压台区线损影响因素分析方法
CN107944175B (zh) 一种考虑风湍流强度的风机真实功率曲线获取方法
CN108709287B (zh) 一种空调系统冷负荷预测方法及冷水机组群控的策略
CN105894391B (zh) 基于scada运行数据提取的风电机组转矩控制性能评估方法
CN111400845B (zh) 风电机组的发电性能评估方法和装置
CN115962551B (zh) 用于楼宇自动控制的智能空调控制系统和方法
CN116992246B (zh) 一种矿井下风流参数智能感知方法及系统
CN105202703A (zh) 室内换热器冷凝水的检测方法及系统和空调器
CN116542395B (zh) 一种低碳楼宇监测系统及方法
CN112070353A (zh) 一种精确检测数据中心能效的方法及系统
CN117930730B (zh) 一种基于传感器网络的建筑能耗实时监控系统
CN115325673B (zh) 一种垃圾分筛场地换气扇智能控制方法
WO2018188430A1 (zh) 在线检测空调制热能效比和制热量的方法
CN116882079A (zh) 一种水泵特性曲线自适应校准及预测方法
CN115540275A (zh) 建筑热负荷的分析方法、装置和电子设备
WO2018188519A1 (zh) 空调制热能效比及制热量在线检测方法
Casillas Curation of ground-truth validated benchmarking datasets for fault detection & diagnostics tools
CN117420866B (zh) 一种基于人工智能的自适应机房环境监控及调节系统
CN111738556B (zh) 一种基于机头微气候评估风机发电能力的方法
CN118096419A (zh) 一种环境变量监测与控制的农排终端系统及控制方法
CN115276231B (zh) 一种基于800v交直流汇流设备的智能调控系统
CN115563451A (zh) 建筑热容的分析方法、装置和电子设备
CN116146514A (zh) 基于轴流风机的流体动力状态调整方法
CN114776619A (zh) 一种电站轴流式风机运行状态下实际失速线标定方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant