CN115854484A - 制冷剂泄露检测方法、装置、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种制冷剂泄露检测方法、装置、系统、设备及存储介质,方法包括:获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;当空调系统处于第一可检测状态,且空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;或当空调系统处于不可检测状态,则将空调系统调整至第二可检测状态,且当空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于温度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定。本申请的实施例,实现了任意空调系统,在线远程检测制冷剂的泄露状态。
Description
技术领域
本申请属于空调制冷技术领域,尤其涉及一种制冷剂泄露检测方法、装置、系统、设备及存储介质。
背景技术
制冷剂泄漏是制冷空调系统常见故障之一。该故障不仅会导致空调系统运行性能衰减恶化,同时也造成大气环境污染。多联机系统的制冷剂管路通常复杂而冗长,所以其制冷剂泄的风险较大。目前,多联机系统的制冷剂泄露检测通常每年检测一次:专业的维保工程师控制机组运行到特定工况,测量特定参数,通过对比测量值与阈值,判断制冷剂是否泄漏;但是,这样的定期检测无法及时探测并阻止制冷剂泄露,并且这样的检测操作成本较高,还会影响客户使用空调的体验。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本申请的一个目的在于提出一种制冷剂泄露检测方法、装置、系统、设备及存储介质。
为了解决上述技术问题,本申请的实施例提供如下技术方案:
一种制冷剂泄露检测方法,包括:
获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;
当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;
或当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,且当所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定。
可选的,所述获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态,包括:
获取所述空调系统的配置参数,并基于所述配置参数分别计算获得冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量;其中,所述储液器包括所述冷凝器、蒸发器以及液管;
将所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和与预设充注量进行比对;
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和大于等于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述第一可检测状态;或
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和小于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述不可检测状态。
可选的,在所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集之前,还包括:
对所述空调系统的压缩机的第一实时转速进行监测,并获得所述第一实时转速的多个第一突变点;
获取每两个相邻的所述第一突变点之间的多个所述第一实时转速;
根据多个所述第一实时转速,计算获得第一变异系数;
将所述第一变异系数与变异系数阈值进行比较;
若所述第一变异系数小于所述变异系数阈值,则确定所述空调系统处于所述第一稳定状态。
可选的,所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,包括:
获取所述空调系统的第一实时运行数据集以及膨胀阀开度测量值集;其中,所述第一实时运行数据集包括多个所述第一实时运行参数;所述膨胀阀开度测量值集包括第一膨胀阀开度测量值、第二膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度测量值;
基于第一预测模型,对所述第一实时运行数据集进行计算,获得膨胀阀开度预测值集;其中,所述膨胀阀开度预测值集包括第一膨胀阀开度预测值、第二膨胀阀开度预测值以及第三膨胀阀开度预测值;其中,所述膨胀开度检测数据集包括膨胀开度测量值集以及膨胀开度预测值集。
可选的,所述基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一膨胀阀开度测量值以及第一膨胀阀开度预测值,获得第一偏差;基于所述第二膨胀阀开度测量值以及第二膨胀阀开度预测值,获得第二偏差;基于所述第三膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度预测值,获得第三偏差;
基于第一偏差、第二偏差以及第三偏差,确定目标偏差;
将所述目标偏差与第一确定阈值进行比对,且当所述目标偏差大于所述第一确定阈值,则确定所述空调系统处于第一泄露状态。
可选的,所述当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,包括:
当所述空调系统处于所述不可检测状态,则为所述空调系统的气液分离器安装N个传感器,用于将所述空调系统调整值所述第二可检测状态;其中,多个所述传感器分别安装在所述气液分离器的不同位置区间,N为正整数。
可选的,所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,包括:
当N=3,获取所述空调运行系统的第二实时运行数据集以及温度测量值集;其中,所述第二实时运行数据集包括多个第二实时运行数据,温度测量值集包括第一温度测量值、第二温度测量值以及第三温度测量值,且所述第一温度测量值基于第一传感器获得,所述第二温度测量值基于第二传感器获得,所述第三温度测量值基于第三传感器获得;
基于第二预测模型,对所述第二实时运行数据集进行计算,获得温度预测值集;其中,所述温度预测值集包括第一温度预测值、第二温度预测值以及第三温度预测值;所述温度检测数据集包括温度测量值集以及温度预测集。
可选的,所述基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一温度预测值以及第一温度测量值,计算获得第一差值;基于所述第二温度预测值以及第二温度测量值,计算获得第二差值;基于所述第三温度预测值以及第三温度测量值,计算获得第三差值;
基于第一差值、第二差值以及第三差值,计算获得目标差值;
将所述目标差值与第二确定阈值进行比对,若所述目标差值大于所述第二确定阈值,则确定所述空调系统处于第二泄露状态。
本申请的实施例还提供一种制冷剂泄露检测装置,包括:
判断模块,用于获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;
第一确定模块,用于若当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;
第二确定模块,用于或当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,且当所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定。
本申请的实施例还提供一种空调系统,包括:
储液器,所述储液器包括冷凝器、蒸发器以及液管,用于根据所述冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量,判断空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一检测状态或不可检测状态;
气液分离器,所述气液分离器与所述蒸发器连接;若所述空调系统处于所述不可检测状态,则所述气液分离器还设有N个传感器;其中,N为正整数。
本申请的实施例还提供一种电子设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的方法。
本申请的实施例,具有如下技术效果:
本申请的上述技术方案,实现了对不同的空调系统匹配不同的制冷剂的泄露状态的检测方法,具有较强的通用性,应用范围广泛;此外,本申请的实施例,在确定当前的空调系统处于稳定运行状态之后,获得稳定有效的实时运行数据,并基于实时有效的实时运行数据对当前的空调系统的制冷剂的泄露状态进行确定,既不影响机组运行,又可以实时准确地进行故障的判断。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种空调系统的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种制冷剂泄露检测方法的流程示意图;
图3是本申请实施例提供的一种制冷剂泄露检测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
为了便于本领域的技术人员对实施例的理解,对部分用语进行解释:
Pettitt方法:一种与MK方法相似的非参数检验方法。
如图1所示,本申请的实施例还提供一种空调系统,包括:
储液器,所述储液器包括冷凝器、蒸发器以及液管,用于根据所述冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量,判断空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一检测状态或不可检测状态;
气液分离器,所述气液分离器与所述蒸发器连接;若所述空调系统处于所述不可检测状态,则所述气液分离器还设有N个传感器;其中,N为正整数。
本申请一可选的实施例,如图1所示,空调系统还包括压缩机、第一膨胀阀(EXVA)、第二膨胀阀(EXVi)以及第三膨胀阀(EXVC);
具体的,压缩机的第二端与冷凝器的第一端连接,冷凝器的第二端与第一膨胀阀(EXVA)的第一端连接,第一膨胀阀(EXVA)的第二端与液管的第一端连接,液管的第二端分别与第二膨胀阀(EXVi)的第一端以及第三膨胀阀(EXVC)的第一端连接;第二膨胀阀(EXVi)的第二端与蒸发器的第一端连接,第三膨胀阀(EXVC)的第二端与气液分离器的第一端连接;
蒸发器的第二端与气液分离器的第二端连接,气液分离器的第三端与压缩机的第二端连接。
本申请一可选的实施例,空调系统设有自带传感器或电信号进行制冷剂的泄露状态的检测;也即,当空调系统处于第一可检测状态的时候,则基于自带传感器或电信号进行制冷剂的泄露状态的检测,但是,当空调系统处于不可检测状态的时候,也即基于空调系统的自带传感器或电信号无法再进行制冷剂的泄露状态的检测;此时,为了继续实现对制冷剂的泄露状态的检测,本申请的实施例,为气液分离器安装多个用于测量温度的传感器,用于实现基于传感器获得温度检测数据集,并对制冷剂的泄露状态的确定。
本申请一可选的实施例,当N=3,也即为气液分离器共安装3个传感器,分别为第一传感器、第二传感器以及第三传感器;其中,根据实际需要,第一传感器可以安装在气液分离器的底部的外壁面上;第二传感器可以安装在气液分离器的中部的外壁面上;第三传感器可以安装在气液分离器的上部的外壁面上;其中,第一传感器用于获得第一温度测量值,第二传感器用于获得第二温度测量值,第三传感器用于获得第三温度测量值。
如图2所示,本申请的实施例提供一种制冷剂泄露检测方法,应用于如图1所示的空调系统,包括:
步骤S21:获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;
本申请一可选的实施例,所述获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态,包括:
获取所述空调系统的所述配置参数,并基于所述配置参数分别计算获得冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量;其中,所述储液器包括所述冷凝器、蒸发器以及液管;
将所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和与预设充注量进行比对;
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和大于等于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述第一可检测状态;或
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和小于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述不可检测状态。
本申请的实施例,为了实现任意空调系统,都能基于空调系统的实时运行数据,在线远程并准确地判断制冷剂的泄露状态,在对制冷剂的泄露状态进行确定之前,首先对空调系统的检测状态进行确定,用于确定空调系统的当前状态是否适合进行制冷剂的泄露状态的确定。
具体的,获取空调系统的配置参数;其中,配置参数包括压缩机运行在最高的转速以及空调系统对应的设定状态参数;其中,设定状态参数包括设定高压值、设定低压值以及设定过热度值等;
然后,基于空调系统的上述配置参数,分别计算获得冷凝器的第一储液量mcond、蒸发器的第二储液量m_evap以及液管的第三储液量m_HL;其中,本申请的实施例假设液管内的制冷剂为纯液态;
获得冷凝器的第一储液量mcond、蒸发器的第二储液量m_evap以及液管的第三储液量m_HL之和:mcond+m_evap+m_HL;
预设预设充注量M,本申请的实施例不对M进行具体的限定;
进一步地,当(mcond+m_evap+m_HL)max≥M,则可以确定当前的空调系统无法基于自带传感器或电信号对制冷剂的泄露状态进行检测,也即当前的空调系统处于不可检测状态。
本申请一可选的实施例,对于空调系统的检测状态的判断,还可以基于气液分离器与蒸发器的内容积比进行判断;
具体的,根据实际需要预设内容积比阈值,例如:[2,3];
将内容积比与内容积比阈值进行比对,若内容积比超出了内容积比阈值的范围,则表明当前的空调系统处于不可检测状态,因此需要对气液分离器安装多个用于测量温度的传感器,用于将当前的空调系统从不可检测状态调整至第二可检测状态。
步骤S22:当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;
本申请一可选的实施例,在所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集之前,还包括:
对所述空调系统的压缩机的第一实时转速进行监测,并获得所述第一实时转速的多个第一突变点;
获取每两个相邻的所述第一突变点之间的多个所述第一实时转速;
根据多个所述第一实时转速,计算获得第一变异系数;
将所述第一变异系数与变异系数阈值进行比较;
若所述第一变异系数小于所述变异系数阈值,则确定所述空调系统处于所述第一稳定状态。
本申请的实施例,无论在对制冷剂的泄露状态进行确定之前,首先要保证用于确定泄露状态的数据为有效数据,也即当前的空调系统处于稳定运行状态;
具体的,当确定当前的空调系统处于第一检测状态,则需要确定当前的空调系统是否运行稳定,若当前的空调系统运行稳定,则可以直接获得膨胀阀开度检测数据集,反之,若当前的空调系统运行不稳定,则首先需要对空调系统的运行状态进行监测,直至空调系统运行稳定为止。
进一步地,对空调系统的压缩机的第一实时转速进行监测,并基于Pettitt方法获得第一实时转速的多个第一突变点;在每两个第一突变点之间设有多个第一实时转速,根据这两个相邻第一突变点之间的多个第一实时转速,计算获得变异系数COV;
COV=STD/MEAN;
其中,STD为两个相邻第一突变点之间的多个第一实时转速的标准差;MEAN为相同的两个相邻第一突变点之间的多个第一实时转速的平均值。
根据实际需要,预设变异系数阈值δ;本申请的实施例不对δ进行具体的限定;
当COV<δ,则可以确定当前的空调系统运行稳定,可以进行膨胀阀开度检测数据集的获取。
本申请一可选的实施例,按照时序,再获得一个第一突变点,之后基于Pettitt方法继续对下一个第一突变点进行确定,并基于这两个相邻的第一突变点计算获得对应的COV,重复上述步骤,直至COV<δ为止。
本申请一可选的实施例,对于当前的空调系统是否处于稳定运行状态的判断,还可以基于单位根检验方法(ADF);其中,单位根检验方法(ADF)用于判断序列中是否存在单位根;若序列稳定或平稳,就不存在单位根;若序列不稳定或不平稳,则存在单位根;
具体的,单位根检验方法(ADF)的H0假设就是存在单位根,如果得到的显著性检验统计量小于三个置信度(10%,5%,1%),则对应有(90%,95,99%)的把握来拒绝原假设(存在单位根),也即当前的空调系统处于稳定运行状态,可以获得第一实时运行数据。
本申请一可选的实施例,所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,包括:
获取所述空调系统的第一实时运行数据集以及膨胀阀开度测量值集;其中,所述第一实时运行数据集包括多个所述第一实时运行参数;所述膨胀阀开度测量值集包括第一膨胀阀开度测量值、第二膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度测量值;
基于第一预测模型,对所述第一实时运行数据集进行计算,获得膨胀阀开度预测值集;其中,所述膨胀阀开度预测值集包括第一膨胀阀开度预测值、第二膨胀阀开度预测值以及第三膨胀阀开度预测值;其中,所述膨胀开度检测数据集包括膨胀开度测量值集以及膨胀开度预测值集。
本申请的实施例,当确定空调系统处于第一稳定状态之后,则可以基于测量获得膨胀阀开度测量值集;其中,可以基于现有技术的测量方法测量分别获得第一膨胀阀对应的第一膨胀阀开度测量值,第二膨胀阀对应的第二膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀对应的第三膨胀阀开度测量值,本申请的实施例对此不做具体的限定。
本申请一可选的实施例,对于膨胀阀开度预测值集,则可以基于预设的第一预测模型基于获得的第一实时运行数据集进行获得;
具体的,本申请的实施例,第一预测模型可以基于多变量线性回归方程,神经网络模型,随机森林模型等之间的任何一种实现,本申请的实施例不做具体的限定。
进一步地,在获得第一实时运行数据集之后,可以将第一实时运行数据集输入至第一预测模型,并输出第一膨胀阀开度预测值/第二膨胀阀开度预测值/第三膨胀阀开度预测值;对于第一预测模型,可以在将第一实时运行数据集输入至第一预测模型之前,获取历史运行数据集,并将历史运行数据集输入至第一初始预测模型,用于对第一初始预测模型进行多次训练,并最终获得第一预测模型,且为了提高第一预测模型的输出值的精准度,在第一预测模型的运行初期,可以基于实时运行数据对第一预测模型进行数据标定或者进行修正,然后再分别输出第一膨胀阀开度预测值、第二膨胀阀开度预测值以及第三膨胀阀开度预测值。
其中,可以基于如下公式计算获得第一膨胀阀开度预测值/第二膨胀阀开度预测值/第三膨胀阀开度预测值;
第一膨胀阀开度预测值/第二膨胀阀开度预测值/第三膨胀阀开度预测值=
f(CompSPD,ODF,IDFs,Peco,Pe,Pc,T4,T5,T6B,T7C1);
其中,CompSPD为压缩机的实时转速;ODF为室内风机的转速;IDFs为各个是室内风机的转速;Peco为压缩机的中间压力;Pe为压缩机的吸气压力;Pc为压缩机的排气压力;T4为室外温度;T5为室内膨胀阀前温度;T6B为经济器辅侧的出口温度;T7C1为压缩机的排气温度。
本申请一可选的实施例,所述基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一膨胀阀开度测量值以及第一膨胀阀开度预测值,获得第一偏差;基于所述第二膨胀阀开度测量值以及第二膨胀阀开度预测值,获得第二偏差;基于所述第三膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度预测值,获得第三偏差;
基于第一偏差、第二偏差以及第三偏差,确定目标偏差;
将所述目标偏差与第一确定阈值进行比对,且当所述目标偏差大于所述第一确定阈值,则确定所述空调系统处于第一泄露状态。
本申请的实施例,基于第一预测模型分别输出第一膨胀阀开度预测值、第二膨胀阀开度预测值以及第二膨胀阀开度预测值;基于上述算法,测量获得第一膨胀阀开度测量值、第二膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度测量值;然后将对应的项分别做差,获得多个偏差,并计算每个偏差的绝对值,对三个绝对值加权求平均偏差,也即目标偏差,并将目标偏差与第一确定阈值进行比对,获得比对结果,并基于比对结果,确定当前的空调系统的制冷剂的泄露状态;
具体的,将第一膨胀阀开度预测值与第一膨胀阀开度测量值进行做差,获得第一偏差,然后获得第一偏差的绝对值α;
将第二膨胀阀开度预测值与第二膨胀阀开度测量值进行做差,获得第二偏差,然后获得第二偏差的绝对值β;
将第三膨胀阀开度预测值与第三膨胀阀开度测量值进行做差,获得第三偏差,然后获得第三偏差的绝对值χ;
其中,第一偏差的绝对值α的加权系数为a;第二偏差的绝对值β的加权系数为b;第三偏差的绝对值χ的加权系数为c;
则目标偏差A=(a*α+b*β+c*χ)/3;
将A与第一确定阈值γ进行比对;其中,0≤γ≤0.1;
当A>γ时,则可以确定制冷剂发生泄露,也即制冷剂处于第一泄露状态。
反之,当A≤γ,则可以确定制冷剂没有发生泄露。
步骤S23:或当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,且当所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定。
本申请一可选的实施例,所述当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,包括:
当所述空调系统处于所述不可检测状态,则为所述空调系统的气液分离器安装N个传感器,用于将所述空调系统调整值所述第二可检测状态;其中,多个所述传感器分别安装在所述气液分离器的不同位置区间,N为正整数。
本申请一可选的实施例,为了可以实现任意空调系统,基于实时运行数据,在线远程确定制冷是否发生泄露,则需要在对空调系统的制冷剂的泄露状态进行检测之前,首先需要确定当前的空调系统是否可以对制冷剂的泄露状态进行检测;若当前的空调系统可以对制冷剂的泄露状态进行检测,则继续执行下一步;否则需要对当前的空调系统进行调整,将当前的空调系统调整为可以对制冷剂的泄露状态进行检测;
进一步地,本申请的实施例,在确定当前的空调系统无法对制冷剂的泄露状态进行在线远程检测,之后,为气液分离器安装多个传感器,并通过传感器获取空调系统的实时运行数据;改变之前通过空调系统基于自带传感器或电信号获得实时运行数据得到数据采集方法,且实现了任意空调系统,都可以基于实时运行数据对制冷剂的泄露状态进行检测。
进一步地,为了保证基于安装的传感器获得的实时运行数据有效,则将N个传感器分别安装在气液分离器的不同位置。
本申请一可选的实施例,在空调系统处于第二稳定状态之前,需要对空调系统的运行状态进行判定,用于确定空调系统是否处于稳定运行状态,用于确定获得的第二实时运行数据有效;
具体的,对空调系统的压缩机的第二实时转速进行监测,并获得第二实时转速的多个第二突变点;获取每两个相邻的第二突变点之间的多个第二实时转速;根据多个第二实时转速,计算获得第二变异系数;将第二变异系数与变异系数阈值进行比较;若第二变异系数小于变异系数阈值,则确定空调系统处于第二稳定状态。
进一步地,对于第二变异系数的计算方法和第一变异系数的计算方法相同,本申请的实施例对此不再赘述。
本申请一可选的实施例,所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,包括:
当N=3,获取所述空调运行系统的第二实时运行数据集以及温度测量值集;其中,所述第二实时运行数据集包括多个第二实时运行数据,温度测量值集包括第一温度测量值、第二温度测量值以及第三温度测量值,且所述第一温度测量值基于第一传感器获得,所述第二温度测量值基于第二传感器获得,所述第三温度测量值基于第三传感器获得;
基于第二预测模型,对所述第二实时运行数据集进行计算,获得温度预测值集;其中,所述温度预测值集包括第一温度预测值、第二温度预测值以及第三温度预测值;所述温度检测数据集包括温度测量值集以及温度预测集。
本申请的实施例,为气液分离器安装了3个传感器,包括第一传感器、第二传感器以及第三传感器;其中,第一传感器、第二传感器以及第三传感器均为温度传感器,用于对实时温度进行测量;
进一步地,在进行温度数据的采集的时候,需要分别获得第一传感器、第二传感器以及第三传感器的温度数据,对应的,分别获得第一温度测量值、第二温度测量值以及第三温度测量值;
获得空调系统的第二实时运行数据,并将第二实时运行数据输入至第二预测模型,第二预测模型对第二实时运行数据进行处理,分别输出第一温度预测值、第二温度预测值以及第三温度预测值;
具体的,本申请的实施例,第二预测模型可以基于多变量线性回归方程,神经网络模型,随机森林模型等之间的任何一种实现,本申请的实施例不做具体的限定;对于第二预测模型的训练过程以及调试过程,和第一预测模型的训练过程以及调试过程相同,本申请的实施例对此不再进行赘述。
进一步地,可以基于如下公式计算获得第一温度预测值/第二温度预测值/第三温度预测值;
第一温度预测值/第二温度预测值/第三温度预测值=
f(CompSPD,ODF,IDFs,EXVAc,EXVic,EXVCc,Peco,Pe,Pc,T4,T5,T6B,T7C1);
其中,EXVAc为第一膨胀阀开度测量值;EXVic为第二膨胀阀是开度测量值;EXVCc为第三膨胀阀开度测量值。
本申请一可选的实施例,所述基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一温度预测值以及第一温度测量值,计算获得第一差值;基于所述第二温度预测值以及第二温度测量值,计算获得第二差值;基于所述第三温度预测值以及第三温度测量值,计算获得第三差值;
基于第一差值、第二差值以及第三差值,计算获得目标差值;
将所述目标差值与第二确定阈值进行比对,若所述目标差值大于所述第二确定阈值,则确定所述空调系统处于第二泄露状态。
本申请的实施例,基于第二预测模型分别输出第一温度预测值、第二温度预测值以及第二温度预测值;基于上述算法,测量获得第一温度测量值、第二温度测量值以及第三温度测量值;然后将对应的项分别做差,获得多个差值,并计算每个差值的绝对值,对三个绝对值加权求平均差值,也即目标差值,并将目标差值与第二确定阈值进行比对,获得比对结果,并基于比对结果,确定当前的空调系统的制冷剂的泄露状态;
将第二温度预测值与第二温度测量值进行做差,获得第二差值,然后获得第二差值的绝对值θ;
将第三温度预测值与第三温度测量值进行做差,获得第三差值,然后获得第三差值的绝对值ρ;
则目标差值A=(i*α+j*β+k*χ)/3;
将A与第一确定阈值ζ进行比对;其中,0≤ζ≤0.1;
当A>ζ时,则可以确定制冷剂发生泄露,也即制冷剂处于第二泄露状态。
反之,当A≤ζ,则可以确定制冷剂没有发生泄露。
本申请的实施例,实现了对不同的空调系统匹配不同的制冷剂的泄露状态的检测方法,具有较强的通用性,应用范围广泛;此外,本申请的实施例,在确定当前的空调系统处于稳定运行状态之后,获得稳定有效的实时运行数据,并基于实时有效的实时运行数据对当前的空调系统的制冷剂的泄露状态进行确定,既不影响机组运行,又可以实时准确地进行故障的判断。
如图3所示,本申请的实施例还提供一种制冷剂泄露检测装置30,包括:
判断模块31,用于获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;
第一确定模块32,用于当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;
第二确定模块33,用于或当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,且当所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定。
可选的,所述获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态,包括:
获取所述空调系统的配置参数,并基于所述配置参数分别计算获得冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量;其中,所述储液器包括所述冷凝器、蒸发器以及液管;
将所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和与预设充注量进行比对;
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和大于等于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述第一可检测状态;或
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和小于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述不可检测状态。
可选的,在所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,还包括:
对所述空调系统的压缩机的第一实时转速进行监测,并获得所述第一实时转速的多个第一突变点;
获取每两个相邻的所述第一突变点之间的多个所述第一实时转速;
根据多个所述第一实时转速,计算获得第一变异系数;
将所述第一变异系数与变异系数阈值进行比较;
若所述第一变异系数小于所述变异系数阈值,则确定所述空调系统处于所述第一稳定状态。
可选的,所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,包括:
获取所述空调系统的第一实时运行数据集以及膨胀阀开度测量值集;其中,所述第一实时运行数据集包括多个所述第一实时运行参数;所述膨胀阀开度测量值集包括第一膨胀阀开度测量值、第二膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度测量值;
基于第一预测模型,对所述第一实时运行数据集进行计算,获得膨胀阀开度预测值集;其中,所述膨胀阀开度预测值集包括第一膨胀阀开度预测值、第二膨胀阀开度预测值以及第三膨胀阀开度预测值;其中,所述膨胀开度检测数据集包括膨胀开度测量值集以及膨胀开度预测值集。
可选的,所述基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一膨胀阀开度测量值以及第一膨胀阀开度预测值,获得第一偏差;基于所述第二膨胀阀开度测量值以及第二膨胀阀开度预测值,获得第二偏差;基于所述第三膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度预测值,获得第三偏差;
基于第一偏差、第二偏差以及第三偏差,确定目标偏差;
将所述目标偏差与第一确定阈值进行比对,且当所述目标偏差大于所述第一确定阈值,则确定所述空调系统处于第一泄露状态。
可选的,所述当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,包括:
当所述空调系统处于所述不可检测状态,则为所述空调系统的气液分离器安装N个传感器,用于将所述空调系统调整值所述第二可检测状态;其中,多个所述传感器分别安装在所述气液分离器的不同位置区间,N为正整数。
可选的,所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,包括:
当N=3,获取所述空调运行系统的第二实时运行数据集以及温度测量值集;其中,所述第二实时运行数据集包括多个第二实时运行数据,温度测量值集包括第一温度测量值、第二温度测量值以及第三温度测量值,且所述第一温度测量值基于第一传感器获得,所述第二温度测量值基于第二传感器获得,所述第三温度测量值基于第三传感器获得;
基于第二预测模型,对所述第二实时运行数据集进行计算,获得温度预测值集;其中,所述温度预测值集包括第一温度预测值、第二温度预测值以及第三温度预测值;所述温度检测数据集包括温度测量值集以及温度预测集。
可选的,所述基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一温度预测值以及第一温度测量值,计算获得第一差值;基于所述第二温度预测值以及第二温度测量值,计算获得第二差值;基于所述第三温度预测值以及第三温度测量值,计算获得第三差值;
基于第一差值、第二差值以及第三差值,计算获得目标差值;
将所述目标差值与第二确定阈值进行比对,若所述目标差值大于所述第二确定阈值,则确定所述空调系统处于第二泄露状态。
本申请的实施例还提供一种电子设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的方法。
另外,本申请实施例的装置的其他构成及作用对本领域的技术人员来说是已知的,为减少冗余,此处不做赘述。
需要说明的是,在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
在本申请的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”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申请和简化描述,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申请的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本申请中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;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或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在本申请中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (12)
1.一种制冷剂泄漏检测方法,其特征在于,包括:
获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;
当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;
或当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,且当所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态,包括:
获取所述空调系统的配置参数,并基于所述配置参数分别计算获得冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量;其中,所述储液器包括所述冷凝器、蒸发器以及液管;
将所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和与预设充注量进行比对;
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和大于等于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述第一可检测状态;或
若所述第一储液量、第二储液量以及第三储液量之和小于所述预设充注量,则确定所述空调系统处于所述不可检测状态。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集之前,还包括:
对所述空调系统的压缩机的第一实时转速进行监测,并获得所述第一实时转速的多个第一突变点;
获取每两个相邻的所述第一突变点之间的多个所述第一实时转速;
根据多个所述第一实时转速,计算获得第一变异系数;
将所述第一变异系数与变异系数阈值进行比较;
若所述第一变异系数小于所述变异系数阈值,则确定所述空调系统处于所述第一稳定状态。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,包括:
获取所述空调系统的第一实时运行数据集以及膨胀阀开度测量值集;其中,所述第一实时运行数据集包括多个所述第一实时运行参数;所述膨胀阀开度测量值集包括第一膨胀阀开度测量值、第二膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度测量值;
基于第一预测模型,对所述第一实时运行数据集进行计算,获得膨胀阀开度预测值集;其中,所述膨胀阀开度预测值集包括第一膨胀阀开度预测值、第二膨胀阀开度预测值以及第三膨胀阀开度预测值;其中,所述膨胀开度检测数据集包括膨胀开度测量值集以及膨胀开度预测值集。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一膨胀阀开度测量值以及第一膨胀阀开度预测值,获得第一偏差;基于所述第二膨胀阀开度测量值以及第二膨胀阀开度预测值,获得第二偏差;基于所述第三膨胀阀开度测量值以及第三膨胀阀开度预测值,获得第三偏差;
基于第一偏差、第二偏差以及第三偏差,确定目标偏差;
将所述目标偏差与第一确定阈值进行比对,且当所述目标偏差大于所述第一确定阈值,则确定所述空调系统处于第一泄露状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,包括:
当所述空调系统处于所述不可检测状态,则为所述空调系统的气液分离器安装N个传感器,用于将所述空调系统调整值所述第二可检测状态;其中,多个所述传感器分别安装在所述气液分离器的不同位置区间,N为正整数。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,包括:
当N=3,获取所述空调运行系统的第二实时运行数据集以及温度测量值集;其中,所述第二实时运行数据集包括多个第二实时运行数据,温度测量值集包括第一温度测量值、第二温度测量值以及第三温度测量值,且所述第一温度测量值基于第一传感器获得,所述第二温度测量值基于第二传感器获得,所述第三温度测量值基于第三传感器获得;
基于第二预测模型,对所述第二实时运行数据集进行计算,获得温度预测值集;其中,所述温度预测值集包括第一温度预测值、第二温度预测值以及第三温度预测值;所述温度检测数据集包括温度测量值集以及温度预测集。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定,包括:
基于所述第一温度预测值以及第一温度测量值,计算获得第一差值;基于所述第二温度预测值以及第二温度测量值,计算获得第二差值;基于所述第三温度预测值以及第三温度测量值,计算获得第三差值;
基于第一差值、第二差值以及第三差值,计算获得目标差值;
将所述目标差值与第二确定阈值进行比对,若所述目标差值大于所述第二确定阈值,则确定所述空调系统处于第二泄露状态。
9.一种制冷剂泄露检测装置,其特征在于,包括:
判断模块,用于获取空调系统的储液器的实时储液量,并根据所述实时储液量判断所述空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一可检测状态或不可检测状态;
第一确定模块,用于当所述空调系统处于所述第一可检测状态,且所述空调系统处于第一稳定状态时,获取膨胀阀开度检测数据集,并基于所述膨胀阀开度检测数据集对制冷剂的泄露状态进行确定;
第二确定模块,用于或当所述空调系统处于所述不可检测状态,则将所述空调系统调整至第二可检测状态,且当所述空调系统处于第二稳定状态时,获取温度检测数据集,并基于所述温度检测数据集对所述制冷剂的泄露状态进行确定。
10.一种空调系统,其特征在于,包括:
储液器,所述储液器包括冷凝器、蒸发器以及液管,用于根据所述冷凝器的第一储液量、蒸发器的第二储液量以及液管的第三储液量,判断空调系统的检测状态;其中,所述检测状态包括第一检测状态或不可检测状态;
气液分离器,所述气液分离器与所述蒸发器连接;若所述空调系统处于所述不可检测状态,则所述气液分离器还设有N个传感器;其中,N为正整数。
11.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
12.一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包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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