EP2725312B1 - Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen einer Kältemittelfüllmenge - Google Patents

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EP2725312B1
EP2725312B1 EP13189217.6A EP13189217A EP2725312B1 EP 2725312 B1 EP2725312 B1 EP 2725312B1 EP 13189217 A EP13189217 A EP 13189217A EP 2725312 B1 EP2725312 B1 EP 2725312B1
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EP
European Patent Office
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frequency distribution
refrigerant
refrigeration system
period
actual
Prior art date
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EP13189217.6A
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French (fr)
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EP2725312A3 (de
EP2725312A2 (de
Inventor
André Illgen
Andreas Kleeberg
Dietrich Dr. Vollmer
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.)
Institut fuer Luft und Kaeltetechnik Gemeinnuetzige GmbH
Original Assignee
Institut fuer Luft und Kaeltetechnik Gemeinnuetzige GmbH
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
    • F25B49/00—Arrangement or mounting of control or safety devices
    • F25B49/005—Arrangement or mounting of control or safety devices of safety devices
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
    • F25B2700/00—Sensing or detecting of parameters; Sensors therefor
    • F25B2700/04—Refrigerant level
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
    • F25B2700/00—Sensing or detecting of parameters; Sensors therefor
    • F25B2700/21—Temperatures
    • F25B2700/2116—Temperatures of a condenser
    • F25B2700/21163—Temperatures of a condenser of the refrigerant at the outlet of the condenser

Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring the refrigerant charge of a refrigeration system, for. B. a compression refrigeration system for a supermarket with a plurality of branched cooling points, and a refrigeration system with a monitoring device for performing such a method.
  • Compression refrigerators with closed refrigerant circuits require a certain amount of refrigerant charge for their intended function, these z. B. to ensure a sufficient cooling effect and to avoid damage to the refrigeration system must not fall below a predetermined minimum capacity.
  • the refrigeration cycle of a compression refrigeration machine has z. B. a compressor, a condenser and an evaporator as components; wherein the minimum required refrigerant charge z. B. the internal volume of the refrigerant circuit, the type of components of the refrigerant circuit, the requested cooling capacity, load fluctuations and the respective operating conditions depends. Furthermore, z. B. in the interest of environmental protection emissions of greenhouse gases, which are caused by leakage of refrigerant to avoid. Therefore - z. B.
  • the DE 41 39 064 A1 describes a method for detecting an overfill of an evaporator of a refrigeration system, by means of which the refrigerant is evaporated to a suction gas, wherein in the case of such overfilling in the suction gas remaining liquid droplets are detected by evaporation on a measuring body.
  • the DE 10 2006 039 925 B4 describes a method for determining the refrigerant loss of a refrigeration system, wherein during a standstill of the refrigeration system, the refrigerant is sucked from the suction side of the compressor, conveyed to the pressure side of the compressor and stored in a refrigerant storage, the suction up to a predetermined pressure on the suction side of the Compressor is measured, which adjusts itself on the pressure side of the compressor high pressure and the measured high pressure is compared with the resulting in the desired filling amount of the refrigerant reference high pressure.
  • the DE 10 2011 101 922 A1 describes a refrigeration cycle with a compressor, a condenser and an evaporator, wherein in the flow direction downstream of the condenser and upstream of the evaporator, a check valve is provided to selectively lock the cooling circuit for a measuring operation, and wherein at the condenser a weighing device is provided to during During measurement operation, weigh the condenser together with the refrigerant then contained.
  • the invention provides a method for monitoring stochastically fluctuating levels, such as those found in technical systems of refrigeration, process engineering and chemical industry, but in particular for monitoring the refrigerant charge of a refrigeration system, provided by means of a reliable monitoring even during the current regular operation of the refrigeration system is possible.
  • the invention provides a refrigeration system with a monitoring device designed to carry out such a method.
  • a method for monitoring the refrigerant charge in the refrigerant circuit of a refrigeration system in the form of a compression refrigeration machine, wherein the refrigerant circuit comprises an evaporator, a compressor and a condenser.
  • the method is over a predetermined period of time, z. B. by means of a corresponding sensor, a dependent of the refrigerant charge quantity (hereinafter also referred to as "filling quantity-sensitive variable”) detected.
  • a quantity-sensitive measured variable e.g. the refrigerant level of a refrigerant reservoir of the refrigeration system or the subcooling of the liquid refrigerant are detected at the outlet of a condenser of the refrigeration system.
  • the refrigeration system to a refrigerant reservoir, wherein the refrigerant level of the refrigerant reservoir is detected by means of a level sensor.
  • the refrigeration system has a condenser, wherein the present at the outlet of the condenser subcooling of the liquid refrigerant is detected by means of a temperature sensor.
  • a frequency distribution (hereinafter also referred to as "actual frequency distribution") is created, which describes how frequently a specific measured value of the measured variable was present within the given time period.
  • the thus determined actual frequency distribution is compared with one or more reference frequency distributions, wherein such a reference frequency distribution z.
  • B. represents a defined desired operating state or standard state of the refrigeration system with a known and sufficient refrigerant charge.
  • Such a standard condition can z. B. plant-specific and can be determined in an initialization phase and subsequently -. B. in response to refrigerant replenishment - are constantly updated.
  • an offset between the actual frequency distribution and one or more of the reference frequency distributions (eg a shift of the actual frequency distribution relative to one of the reference frequency distributions) is determined and, based on the determined offset, evaluates the refrigerant charge or refrigerant charge state of the refrigeration system.
  • the monitored compression refrigeration machine has z. B. a refrigerant circuit with an evaporator, a compressor and a condenser. If the total refrigerant charge in the refrigerant circuit changes, the values of different parameters also change at different positions of the refrigerant circuit, such parameters thus being able to be used as a fill-quantity-sensitive measured variable.
  • the refrigeration system z. B. have a refrigerant reservoir, wherein a change in the refrigerant charge is associated with a change in the refrigerant level in the refrigerant reservoir and thus the refrigerant level can be provided as a fill-quantity-sensitive measurement.
  • the refrigeration system can accordingly have a level sensor for detecting the refrigerant level.
  • a change in the refrigerant charge is accompanied by a change in the temperature at predetermined positions of the refrigerant circuit -.
  • B. with a change in the subcooling of the liquid refrigerant at the outlet of condensers of the refrigeration system, which can cause liquid undercooling due to their design (eg condenser tube or tubular boiler with condensation on the pipe in the shell space or plate type) - so one Temperature can also be provided as a fill-quantity-sensitive measurement.
  • the refrigeration system may have a correspondingly positioned temperature sensor.
  • a change in the refrigerant charge is accompanied by a change in the pressure at predetermined positions of the refrigerant circuit, so that such a pressure can also be provided as a fill-quantity-sensitive measurement.
  • the refrigeration system may have a correspondingly positioned pressure sensor.
  • a change in the refrigerant charge is accompanied by a change in the frequency and the size spectrum of gas bubbles in liquid-carrying refrigerant lines of the refrigerant circuit, so that these variables can also be provided as a fill-quantity-sensitive measurement.
  • the refrigeration system may have correspondingly positioned (eg optical) sensors.
  • the values of such fill quantity-sensitive parameters or measured variables are a measure of the refrigerant charge present in the refrigerant circuit of the refrigeration system, wherein a change in the value of such a fill-quantity-sensitive measured variable indicates a change in the refrigerant charge.
  • a reduction of the liquid level or refrigerant level in a refrigerant reservoir z. B. indicate a loss of refrigerant, whereas an increase in the refrigerant level in the refrigerant reservoir z. B. may indicate a refrigerant replenishment.
  • time series which describe the time course of the measured values of a fill-quantity-sensitive measured variable likewise show corresponding fluctuations and are strongly stochastic. Such time series are therefore not reliably reproducible and thus do not form a meaningful, reliable basis for comparison or evaluation basis for evaluating the refrigerant charge present in the refrigerant circuit.
  • a time series which describes the time profile of the measured values of a fill-quantity-sensitive measured variable over a predetermined period of time is not used as a basis for comparison for monitoring the refrigerant charge.
  • a frequency distribution which describes the frequency of occurrence of a specific measured value of a quantity-sensitive measured variable within the given period of time is used as a basis for comparison.
  • the comparison basis can be largely independent of the stochastic fluctuations of the measured values of the fill quantity-sensitive measured variables occurring during the regular operation of the refrigeration system and thus reliable monitoring of the refrigerant charge even during the regular operation of the refrigeration system can be realized.
  • the proposed method may, for. B. be realized by means of a diagnostic system with appropriate software and used both for online and offline diagnosis of the operating situation.
  • the diagnostic system with which the method is operated z. B. from a measuring device for continuous detection of at least one fill quantity-sensitive parameter and other suitable for assessing and filtering of operating conditions heranziehbarer parameters (eg suction pressure, backpressure, suction gas temperature, compressor power stage / - drive speed / frequency), and optionally a device for Monitoring indicators to identify specific plant operations (eg heat recovery, air conditioning / heat pump regimes).
  • the software for online or offline diagnosis of the operating situation of the monitored refrigeration system has z. B.
  • a data interface for continuous or buffered acquisition of data packets, a filter for the purpose of limiting the system description and evaluation of permissible operating conditions, a module for generating reference frequency distributions or reference patterns of standard conditions and for generating actual frequency distributions of an actual state the refrigeration system and for comparison of standard and actual state, and a module for interpreting the state comparison, possibly taking into account further system state data on.
  • the reference frequency distributions used as a basis for comparison may, for. B. predetermined frequency distributions, which are created under controlled laboratory conditions in the presence of known, defined operating parameters (eg., With known, different refrigerant charge quantities and temporal operations), so that each of these reference frequency distributions a defined operating state of the refrigeration system.
  • the reference frequency distributions are learned automatically in a learning phase or initialization phase, z. For example, by recording frequency distributions of a fill-quantity-sensitive measured value over a plurality of predefined periods, and if these frequency distributions sufficiently match, they are used as reference frequency distributions or a reference frequency distribution is formed therefrom (eg by averaging).
  • the reference frequency distributions may be created in any other way, e.g. By external specification (eg based on empirical values) of any curve shape or functional dependency.
  • the offset of the actual frequency distribution of one of the reference frequency distributions may, for. B. be given by a shift of the actual frequency distribution over the reference frequency distribution.
  • the measured values of the fill-quantity-sensitive measured variables z. B. continuously or discretely are detected.
  • the monitoring method is particularly suitable for refrigeration systems with multiple branched cooling points, z. B. for a refrigeration system in a supermarket, since a central detection of the filling quantity-sensitive measurement at a single position of the refrigeration system is sufficient.
  • the method may, for. B. for determining the refrigerant charge per se or for detecting a change in the refrigerant charge amount (eg., Due to a refrigerant leakage) may be provided. It may be provided to output a signal if the amount of the determined offset between the actual frequency distribution and one of the reference frequency distributions exceeds a predetermined threshold value; wherein the signal z. B. may be an acoustic or optical signal or a text message.
  • the actual frequency distribution and the reference frequency distributions may be absolute or relative (ie normalized with respect to the total number of measured values acquired within the given period of time).
  • relative frequency distributions z. B. even with different numbers of underlying measurements allows a meaningful comparison of two frequency distributions.
  • the refrigeration system is operated periodically, wherein the predetermined period (for determining the actual frequency distribution) corresponds to an operating period of the refrigeration system.
  • the refrigeration system is operated periodically, i. H. the temporal operation of the refrigeration system has a periodicity (although the above-described stochastic fluctuations do not follow this periodicity).
  • Many refrigeration systems follow z. B. on consecutive days always one and the same operation, the period is thus as an example 24 hours.
  • refrigeration systems used in supermarkets follow on the one hand on successive open-sales days on the basis of this period of an operation with a period of 24 hours, on the other hand, taking into account z. On the basis of this period, for example, Sundays that are not open for sale can also be run for a period of one week.
  • the operating period duration is the smallest period of time during which all influencing variables relevant for the frequency distribution of the measured values of the quantities that are variable in quantity can be completely recorded and taken into account. Since the period of time underlying the determination of the frequency distribution corresponds exactly to one operating period duration, reliable monitoring of the refrigerant charge level at the same time as a small response time is thus possible.
  • periodic processes can be well characterized by characteristic patterns representing an operating period (here: characteristic frequency distributions).
  • the period of time prescribed for establishing the frequency distribution does not correspond to a complete operating period of the refrigeration system, but merely to a characteristic subarea or time range of such a period.
  • At least one of the reference frequency distributions is created by detecting the fill quantity-sensitive measured variable over a reference period (eg during the regular operation of the refrigeration system) and the reference frequency distribution describes how frequently a specific measured value of the Within the reference period, the reference period has the same duration as the specified period.
  • reference frequency distribution present reference pattern is formed.
  • the frequency distributions may be classified and classified into typical pattern types, which patterns shift with changes in refrigerant charge, and where the pattern structure (e.g. B. several maxima and minima of the frequency distribution) is maintained in such a shift in itself.
  • the pattern structure e.g. B. several maxima and minima of the frequency distribution
  • these patterns or frequency distributions z. B. occurrence of leakage and concomitant loss of refrigerant in the direction of the classes of lower refrigerant charge, with refrigerant replenishment in the direction of the classes of higher refrigerant charge.
  • the measured value range of the fill quantity-sensitive measured variable is divided into a plurality of (eg equally wide) classes, wherein the actual frequency distribution and at least one of the reference frequency distributions are correspondingly classified frequency distributions.
  • the example of the refrigerant level in a refrigerant reservoir as a filling quantity-sensitive measurement can z. B. be provided to divide the measured value range of the level in 10 classes, the width of each of the classes is 10% of the maximum possible level.
  • the difference between a characteristic parameter (eg, an extremum, centroid, median, etc.) of the actual frequency distribution and the corresponding parameter of one of the reference frequency distributions becomes the offset between the actual frequency distribution and the Reference frequency distribution determined.
  • a characteristic parameter eg, an extremum, centroid, median, etc.
  • the offset or the (signed) distance between a maximum of the actual frequency distribution and a maximum of one of the reference frequency distributions is determined as the offset between the actual frequency distribution and the reference frequency distribution.
  • the refrigerant level in a refrigerant reservoir as a filling quantity-sensitive measurement, it may, for. B. be considered as a reduction of the refrigerant charge by a leak when the (global) maximum of the actual frequency distribution over the (global) maximum of a reference frequency distribution offset or shifted to lower refrigerant levels.
  • it may, for. B. are evaluated as an increase in the refrigerant charge by refrigerant replenishment when the (global) maximum of the actual frequency distribution over the (global) maximum of a reference frequency distribution offset or shifted to higher refrigerant levels.
  • the actual frequency distribution and / or the reference frequency distribution is not clearly defined (global) maximum - to use other characteristic quantities or parameters of these frequency distributions (eg the center of gravity, the median, ascending or descending flanks in the course of the curve) for determining the offset and, for example, B. to determine the offset or the distance between the center of gravity of the actual frequency distribution and the center of gravity of the reference frequency distribution as the offset of the actual frequency distribution with respect to the reference frequency distribution.
  • each of the reference frequency distributions functions as a reference pattern type, wherein the actual frequency distribution is fed to a classifier (i.e., subjected to a classification process) and assigned by the classifier to one of the reference pattern types.
  • a classifier i.e., subjected to a classification process
  • the monitoring process can be even more stable and reliable.
  • the use of such a pattern recognition is provided in particular in the monitoring of periodically operated refrigeration systems, since it is precisely here due to the periodicity typical, well characterizable and classifiable patterns can be registered.
  • the offset or distance (parallel to the measured value coordinate of the frequency distribution) between the actual frequency distribution and the reference pattern, to which the actual frequency distribution has been assigned as an offset between the actual frequency distribution and the reference frequency.
  • the minimization of the deviation between the shifted actual frequency curve and the reference pattern can be carried out by means of customary minimization methods known to the person skilled in the art.
  • each of the reference frequency distributions acting as a reference pattern, wherein each of these reference pattern types is blurred by means of configurable membership functions and the actual distribution is fuzzy Classifier is assigned to one of the reference pattern types.
  • fuzzy description of the reference patterns in the context of fuzzy logic allows z. As a recognition of non-identical, but similar frequency distributions as belonging to the same pattern or pattern type.
  • each of the reference patterns present in the form of the reference frequency distributions by means of membership functions, by structurally equating each reference frequency distribution in each of the classes (preferably asymmetric) membership functions is described out of focus.
  • the creation of such typical reference patterns or reference frequency distributions can be done by an automated learning process or by the specification of expert knowledge (learning phase), whereby a standard state of the refrigeration system corresponding comparison patterns are generated. In the working phase then delivers z.
  • the current actual frequency distribution is then fed to a fuzzy pattern classifier, which works with the special parameters of a reference pattern to be compared and determines a fuzzy affiliation (sympathy value) to this reference pattern.
  • the current actual frequency distribution is shifted so that the sympathy value reaches a maximum for this reference pattern. If this sympathy score is lower than a given threshold, the reference pattern is considered unidentified.
  • the next reference pattern is scanned by the same procedure. Becomes one of the actual frequency distribution If the corresponding reference pattern is recognized (eg by the determined sympathetic value being greater than a predefined limit value), it can be determined by determining the offset between the current actual frequency distribution and this reference pattern whether a pattern shift exists.
  • a pattern shift is interpreted as an indication of a possible change in the refrigerant charge. To ensure a reliable assessment of the pattern shift, additional indicators may be included if necessary.
  • refrigerant charge level is provided in a refrigerant reservoir of the refrigeration system as a fill quantity-sensitive measured variable
  • an offset of the actual frequency distribution with respect to the reference frequency distribution toward higher fill levels is rated as refrigerant charge.
  • a refrigeration system is provided with a monitoring device, wherein the monitoring device is designed to carry out the monitoring method according to one of the embodiments described above.
  • FIG. 1 illustrates a refrigerant reservoir 1 of a refrigeration system 2, not shown in the form of a Kompressionskarltemaschine 2, wherein the refrigerant reservoir 1 is integrated into the refrigerant circuit 3 of the refrigeration system and is provided for receiving or intermediate buffers of liquid refrigerant 5.
  • the refrigerant reservoir 3 is provided with a refrigerant level sensor 7 in the form of a rod level sensor for detecting the refrigerant level in the refrigerant reservoir 1.
  • a change in the total amount of refrigerant in the refrigeration system 2 or the refrigerant circuit 3 results in a change in the refrigerant level in the refrigerant receiver or refrigerant reservoir 1; ie, the refrigerant level represents a fill-quantity-sensitive measurement.
  • FIG. 2 illustrates the time profile of the measured values of the refrigerant level F in the refrigerant reservoir 1 during the regular operation of the refrigeration system 2, wherein the refrigerant level F is given as an indication in percent "%" of the maximum possible filling level (ie based on the maximum possible level) over the time t is plotted.
  • the time profile of the refrigerant level F for two periods T of the temporal operating sequence of the refrigeration system 2 is illustrated, wherein the total amount of refrigerant present in the refrigerant circuit 3 is constant during this time.
  • the time evolution of the refrigerant level F according to FIG. 2 represents as an example a defined error-free reference operating state or standard state of the refrigeration system 2 with a known and sufficient refrigerant charge F.
  • the fill-quantity-sensitive measured variable in the form of the refrigerant level F varies considerably (for example due to stochastic influences) despite the constant refrigerant charge, whereby the time course of the refrigerant charge F is strongly stochastically shaped and thus the comparison of the time course of the refrigerant charge F within the first Period T1 with the time course of the refrigerant level F within the second period T2 is not suitable as a basis for comparison for accurate and reliable monitoring of the refrigerant charge.
  • the frequency distributions describing how many times a particular measurement of the level F occurs during a period of operation T of the refrigeration system are essentially independent of the stochastic fluctuations the corresponding time courses; wherein, especially on the basis of periodic time sequences, characteristic patterns of the frequency distributions can be registered for the respective refrigeration system which, although they shift as the refrigerant charge is changed, essentially retain their structure.
  • the frequency distributions of the measured values of the refrigerant level F within the first period T1 and the second period T2 according to FIG. 2 almost identical, and are in FIG. 3 as (a single) reference frequency distribution R1.
  • the reference frequency distribution R1 thus represents a defined, error-free standard state of the refrigeration system 2.
  • the refrigerant level F is now detected over the period of a period T across as a fill quantity-sensitive measured variable and an actual frequency distribution is created which describes how often a specific measured value of the refrigerant level F within this period T was present.
  • FIG. 3 is shown as an example such an actual frequency distribution H1.
  • FIG. 3 illustrates the frequency P of the occurrence of a measured value of the refrigerant level F within the period of a period T (ie, each of the frequency distributions H1, R1 is based on a detection period of T).
  • the filling amount-sensitive measured quantity F is continuously detected, and both the actual frequency distribution H1 and the reference frequency distribution R1 are continuous frequency distributions.
  • Both the actual frequency distribution H1 and the reference frequency distribution R1 are relative frequency distributions, the frequency P also being given as a percentage "%", ie the relative frequency of the occurrence of a measured value with respect to the total number of times recorded during the period of one period T Measurements reflects.
  • the reference frequency distribution R1 is established by detecting the level F over a reference period and detecting the frequency of occurrence of the respective measured values, the reference period corresponding to a period T and thus to the detection period for the detection of the actual Frequency distribution H1 is identical or nearly identical.
  • the offset of the actual frequency distribution H1 with respect to the reference frequency distribution R1 is determined.
  • the offset is determined by determining the (signed) distance or offset 9 between the maximum M R of the reference frequency distribution R1 and the maximum M H of the actual frequency distribution H1 as an offset.
  • the maximum M R of the reference frequency distribution R1 at a fill level F of approximately 70% and the maximum M H of the actual frequency distribution H1 at a fill level of approximately 60% which is an offset of the actual frequency distribution H1 the reference frequency distribution R1 is evaluated towards lower refrigerant levels and is signaled as leakage.
  • an offset of the actual frequency distribution H1 versus the reference frequency distribution R1 toward higher refrigerant levels would be counted as refrigerant replenishment.
  • FIG. 4 illustrates the relative frequency P of the occurrence of a respective measured value of the refrigerant level F within the period of a period T of the operation of the refrigeration system 2.
  • FIG. 4 are illustrated as an example of the current operating state of the refrigeration system 2 corresponding actual frequency distribution H2 and two reference frequency distributions R2, R3.
  • the distributions H2, R2 and R3 are each registered over the period of a period T time frequency distributions.
  • FIG. 4 illustrated embodiment of the measured value range of the measured variable F divided into several classes, wherein the actual frequency distribution H2 and the reference frequency distributions R2, R3 are classified according to frequency distributions.
  • the measured value range of the refrigerant level F is subdivided into 10 contiguous classes with a class width of 10% each of the maximum fill level of 100%, the frequency P corresponding to the respective class being plotted in each case in the middle of the value range of this class (in FIG FIG. 4 each indicated as a larger point).
  • FIG. 4 each indicated as a larger point
  • the points belonging to a respective distribution of frequencies are interconnected for better clarification by lines; wherein the points belonging to the actual frequency distribution H2 and the points belonging to the reference frequency distribution R2 are connected to each other by solid lines, and the points belonging to the reference frequency distribution R3 are connected to each other by a dashed line.
  • the detected actual frequency distribution H2 is compared with a plurality (here: two) reference frequency distributions R2 and R3, wherein the reference frequency distributions R2 and R3 function respectively as a reference pattern and respectively represent a reference pattern.
  • the actual frequency distribution H2 is fed to a classifier and assigned to one of the two reference patterns R2, R3 by means of the classifier.
  • the form of the actual frequency distribution H2 is identical to the form of the reference frequency distribution R2; whereas the shape of the actual frequency distribution H2 deviates considerably from the form of the reference frequency distribution R3.
  • the actual frequency distribution H2 is therefore assigned to the reference pattern type R2.
  • the offset between the actual frequency distribution H2 and the reference pattern R2 is now determined, this offset in the present case corresponding to the displacement 13 of the actual frequency distribution H2 with respect to the reference pattern R2.
  • the actual frequency distribution H2 towards the reference pattern R2 shifted to lower refrigerant levels F, which is considered as refrigerant loss due to leakage.
  • an actual frequency distribution H2 z. B. be assigned as follows a reference pattern R2, R3.
  • a measure for the deviation between the actual frequency distribution H2 and a respective reference pattern R2, R3 is defined.
  • a measure of the deviation between an actual frequency distribution and a reference pattern may, for. For example, the amount of the distance between the frequency value of the actual frequency distribution and the frequency value of the reference pattern (in this class) is first determined for each class, and then these amounts are summed up for all classes. Now, the actual frequency distribution is shifted (computationally) along the filling level classes such that the above sum is minimized for each reference pattern, this minimum sum value being regarded as a deviation between the actual frequency distribution and the respective reference pattern.
  • the minimum value of this sum is a quality criterion for the assignment of the actual frequency distribution to one of the reference patterns, wherein the actual frequency distribution z.
  • the reference pattern is assigned to the reference pattern that has the smallest deviation from the actual frequency distribution among all reference patterns (i.e., the actual frequency distribution is assigned to the reference pattern with respect to which the predefined deviation is minimized).
  • the shift of the actual frequency distribution required for minimizing the above-defined sum with respect to this reference pattern is determined as the offset between the actual frequency distribution and the reference pattern and the reference frequency distribution, respectively.
  • each of the classified reference frequency distributions R2, R3 according to FIG. 4 in each filling level class by means of parameterizable, asymmetric state functions to describe out of focus and to detect the affiliation of an actual frequency distribution H2 to such a typical reference frequency distribution R2, R3 by means of a fuzzy classifier or fuzzy pattern classifier.
  • FIG. 5 illustrates the procedure for the fuzzy description of a classified reference frequency distribution by means of asymmetrical membership functions in a given class.
  • the left graph in FIG. 5 a section of several (here: three) reference frequency distributions R4, R5 and R6, which represent one and the same operating state or standard state of the refrigeration system (but slightly different due to stochastic fluctuations).
  • the distributions R4, R5 and R6 have different frequency values P for the filling level class with the value range from 70% to 80% (in FIG. 5 characterized by the larger points), ie even if the standard state of the refrigeration system remains the same, this class value varies within a certain range.
  • reference frequency distributions R4, R5 and R6 all represent one and the same standard state and are very similar to each other, therefore they are considered to belong to one and the same reference pattern, this reference pattern again being represented by the functions R4, R5 and R6 is writable as follows.
  • the variation of the class value for each level can be described by a membership function ⁇ for each class; where the membership function ⁇ describes with which weight a measured frequency value is still considered to belong to the reference pattern defined by the reference frequency distributions R4, R5 and R6 (illustrated in the right-hand graph in FIG FIG. 5 ).
  • a membership function ⁇ is determined; wherein again a blurred reference frequency distribution is defined by the totality of all these membership functions.
  • the actual frequency value P for each level class is assigned a weight ⁇ (P) by means of the membership function ⁇ of the respective class, which describes how great the match of the actual frequency distribution with the unfixed reference frequency distribution in the class being considered.

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Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen der Kältemittelfüllmenge einer Kälteanlage, z. B. einer Kompressionskälteanlage für einen Supermarkt mit mehreren verzweigt angeordneten Kühlstellen, sowie eine Kälteanlage mit einer Überwachungsvorrichtung zur Durchführung eines solchen Verfahrens.
  • Kompressionskältemaschinen mit geschlossenen Kältemittelkreisläufen benötigen für ihre bestimmungsgemäße Funktion eine bestimmte Kältemittelfüllmenge, wobei diese z. B. zur Gewährleistung einer hinreichenden Kühlwirkung und zur Vermeidung von Schäden an der Kälteanlage eine vorgegebene Mindest-Füllmenge nicht unterschreiten darf. Der Kältekreislauf einer Kompressionskältemaschine weist z. B. einen Kompressor, einen Kondensator und einen Verdampfer als Komponenten auf; wobei die minimal erforderliche Kältemittelfüllmenge z. B. vom inneren Volumen des Kältemittelkreislaufes, der Bauart der Komponenten des Kältemittelkreislaufes, der angeforderten Kälteleistung, Lastschwankungen und den jeweiligen Betriebsbedingungen abhängt. Des Weiteren sind z. B. im Interesse des Umweltschutzes Emissionen von Treibhausgasen, die durch Leckagen von Kältemittel hervorgerufen werden, zu vermeiden. Daher ist - z. B. um das Vorhandensein einer Mindest-Füllmenge sicherzustellen und um Leckagen von Kältemittel zeitnah für eine zustandsorientierte Wartung der Kälteanlage zu erkennen - das Überwachen der Kältemittelfüllmenge einer solchen Kompressionskälteanlage angezeigt. Diesbezüglich können z. B. in die Kälteanlage eingebundene Überwachungssysteme, wie z.B. beschrieben in US 2010/0300129 A1 , zum Überwachen der Kältemittelfüllmenge vorgesehen sein, die z. B. zur Leckageerkennung einsetzbar sind.
  • So beschreibt z. B. DE 39 13 521 C2 ein Verfahren zum Erkennen von Leckstellen in einem Kältemittelkreislauf mit einem Verdampfer, einem Verdichter und einem Kondensator, wobei der Druck und die Temperatur des saugseitig am Verdichter anstehenden verdampften Kältemittels gemessen und die Messwerte von Sauggasdruck und -temperatur in jeweils auf einen bestimmten Messbereich bezogene Relativgrößen umgerechnet werden, die Differenz dieser Ist-Relativgrößen mit einem Sollwert verglichen wird, und bei einer Abweichung der Istwert-Differenz von der Sollwert-Differenz um einen vorgegebenen Betrag ein Kältemittel-Leck angezeigt wird.
  • Die DE 41 39 064 A1 beschreibt ein Verfahren zum Erfassen einer Überfüllung eines Verdampfers einer Kälteanlage, mittels dessen das Kältemittel zu einem Sauggas verdampft wird, wobei im Falle einer solchen Überfüllung im Sauggas verbleibende Flüssigkeitströpfchen mittels Verdampfung an einem Messkörper erfasst werden.
  • Die DE 10 2006 039 925 B4 beschreibt ein Verfahren zur Bestimmung des Kältemittelverlustes einer Kälteanlage, wobei während eines Stillstandes der Kälteanlage das Kältemittel von der Saugseite des Verdichters abgesaugt, auf die Druckseite des Verdichters gefördert und in einem Kältemittelspeicher gespeichert wird, wobei das Absaugen bis zu einem vorgegebenen Druck auf der Saugseite des Verdichters erfolgt, der sich auf der Druckseite des Verdichters einstellende Hochdruck gemessen und der gemessene Hochdruck mit dem sich bei der Sollfüllmenge des Kältemittels ergebenden Referenzhochdruck verglichen wird.
  • Die DE 10 2011 101 922 A1 beschreibt einen Kühlkreis mit einem Verdichter, einem Verflüssiger und einem Verdampfer, wobei in Strömungsrichtung nach dem Verflüssiger und vor dem Verdampfer ein Sperrventil vorgesehen ist, um den Kühlkreis für einen Messbetrieb wahlweise zu sperren, und wobei an dem Verflüssiger eine Wägeeinrichtung vorgesehen ist, um während des Messbetriebs den Verflüssiger zusammen mit dem dann enthaltenen Kältemittel zu wiegen.
  • Bei solchen in die Kälteanlage eingebundenen Überwachungssystemen ist ein genaues Ermitteln der Kältemittelfüllmenge und somit eine zuverlässige Überwachung ermöglicht, indem der reguläre Betrieb der Kälteanlage unterbrochen wird und die Kälteanlage zum Erfassen der Kältemittelfüllmenge in einen definierten Messmodus versetzt wird. Zwar kann auch eine Messung während des laufenden regulären Betriebs durchgeführt werden, jedoch ist eine solche Messung mittels herkömmlicher Verfahren mit einer hohen Ungenauigkeit verbunden und somit unzuverlässig, da die zum Erfassen der Füllmittelmenge herangezogenen Messgrößen (wie z. B. Druck und Temperatur an vorgegebenen Positionen des Kältemittelkreislaufs) während des regulären Betriebs der Kälteanlage auch bei konstanter Kältemittelfüllmenge zeitlichen Schwankungen unterworfen sind, z. B. aufgrund von Lastschwankungen, Kältemittelverschleppung und allgemeinen stochastischen Einflüssen.
  • Durch die Erfindung wird ein Verfahren zum Überwachen von stochastisch schwankenden Füllständen, wie sie zum Beispiel in technischen Anlagen der Kältetechnik, verfahrenstechnischen und chemischen Industrie anzutreffen sind, insbesondere jedoch zum Überwachen der Kältemittelfüllmenge einer Kälteanlage, bereitgestellt, mittels dessen eine zuverlässige Überwachung auch während des laufenden regulären Betriebs der Kälteanlage ermöglicht ist. Zudem wird mittels der Erfindung eine Kälteanlage mit einer zum Durchführen eines solchen Verfahrens ausgebildeten Überwachungsvorrichtung bereitgestellt.
  • Gemäß der Erfindung wird ein Verfahren zum Überwachen der Kältemittelfüllmenge in dem Kältemittelkreislauf einer Kälteanlage in Form einer Kompressionskältemaschine bereitgestellt, wobei der Kältemittelkreislauf einen Verdampfer, einen Kompressor und einen Kondensator aufweist. Gemäß dem Verfahren wird über einen vorgegebenen Zeitraum hinweg, z. B. mittels eines entsprechenden Sensors, eine von der Kältemittelfüllmenge abhängige Messgröße (im Folgenden auch als "füllmengensensitive Messgröße" bezeichnet) erfasst. Als füllmengensensitive Messgröße kann z.B. der Kältemittelfüllstand eines Kältemittelreservoirs der Kälteanlage oder die Unterkühlung des flüssigen Kältemittels am Austritt eines Verflüssigers der Kälteanlage erfasst werden. Im ersten Fall weist die Kälteanlage ein Kältemittelreservoir auf, wobei der Kältemittelfüllstand des Kältemittelreservoirs mittels eines Füllstand-Sensors erfasst wird. Im zweiten Fall weist die Kälteanlage einen Verflüssiger auf, wobei die am Austritt des Verflüssigers vorliegende Unterkühlung des flüssigen Kältemittels mittels eines Temperatur-Sensors erfasst wird.
  • Basierend auf den erfassten Messwerten wird eine Häufigkeitsverteilung (im Folgenden auch als "Ist-Häufigkeitsverteilung" bezeichnet) erstellt, die beschreibt, wie häufig ein bestimmter Messwert der Messgröße innerhalb des vorgegebenen Zeitraums vorlag. In einem nächsten Schritt wird die so ermittelte Ist-Häufigkeitsverteilung mit einer oder mehreren Referenz-Häufigkeitsverteilungen verglichen, wobei eine solche Referenz-Häufigkeitsverteilung z. B. einen definierten Soll-Betriebszustand bzw. Normzustand der Kälteanlage mit einer bekannten und ausreichenden Kältemittelfüllmenge repräsentiert. Ein solcher Normzustand kann z. B. anlagenspezifisch sein und kann in einer Initialisierungsphase ermittelt sowie nachfolgend - z. B. als Reaktion auf Kältemittelnachfüllungen - stetig aktualisiert werden. Es wird ein Versatz zwisehen der Ist-Häufigkeitsverteilung und einer oder mehreren der Referenz-Häufigkeitsverteilungen (z. B. eine Verschiebung der Ist-Häufigkeitsverteilung gegenüber einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen) ermittelt und basierend auf dem ermittelten Versatz die Kältemittelfüllmenge bzw. der Kältemittelfüllzustand der Kälteanlage bewertet.
  • Die überwachte Kompressionskältemaschine weist z. B. einen Kältemittelkreislauf mit einem Verdampfer, einem Kompressor und einem Kondensator auf. Bei einer Veränderung der gesamten im Kältemittelkreislauf befindlichen Kältemittelfüllmenge ändern sich auch die Werte unterschiedlicher Parameter an unterschiedlichen Positionen des Kältemittelkreislaufs, wobei solche Parameter somit als füllmengensensitive Messgröße herangezogen werden können.
  • So kann die Kälteanlage z. B. ein Kältemittelreservoir aufweisen, wobei eine Veränderung der Kältemittelfüllmenge mit einer Änderung des Kältemittelfüllstandes in dem Kältemittelreservoir einhergeht und somit der Kältemittelfüllstand als füllmengensensitive Messgröße vorgesehen sein kann. Die Kälteanlage kann dementsprechend einen Füllstand-Sensor zum Erfassen des Kältemittelfüllstandes aufweisen.
  • Des Weiteren geht eine Änderung der Kältemittelfüllmenge mit einer Änderung der Temperatur an vorgegebenen Positionen des Kältemittelkreislaufes einher - z. B. mit einer Änderung der Unterkühlung des flüssigen Kältemittels am Austritt von Verflüssigern der Kälteanlage, die aufgrund ihrer Gestaltung eine Flüssigkeitsunterkühlung hervorrufen können (z. B. Verflüssiger in Rohrbündel- oder Röhrenkesselbauart mit Kondensation am Rohr im Mantelraum oder in Plattenbauart) - sodass eine solche Temperatur ebenfalls als füllmengensensitive Messgröße vorgesehen sein kann. Zum Erfassen der Temperatur kann die Kälteanlage einen entsprechend positionierten Temperatursensor aufweisen.
  • Als ein weiteres Beispiel geht eine Änderung der Kältemittelfüllmenge mit einer Änderung des Druckes an vorgegebenen Positionen des Kältemittelkreislaufes einher, sodass ein solcher Druck ebenfalls als füllmengensensitive Messgröße vorgesehen sein kann. Zum Erfassen des Druckes kann die Kälteanlage einen entsprechend positionierten Drucksensor aufweisen.
  • Zudem geht eine Änderung der Kältemittelfüllmenge mit einer Änderung der Frequenz und des Größenspektrums von Gasblasen in flüssigkeitsführenden Kältemittelleitungen des Kältemittelkreislaufs einher, sodass diese Größen ebenfalls als füllmengensensitive Messgröße vorgesehen sein können. Zum Erfassen der Gasblasen-Frequenz (Anzahl von Gasblasen pro Zeit) und des Größenspektrums kann die Kälteanlage entsprechend positionierte (z. B. optische) Sensoren aufweisen.
  • Die Werte solcher (von der Kältemittelfüllmenge selbst verschiedenen) füllmengensensitiven Parameter bzw. Messgrößen sind ein Maß für die in dem Kältemittelkreislauf der Kälteanlage vorhandene Kältemittelfüllmenge, wobei eine Veränderung des Wertes einer solchen füllmengensensitiven Messgröße auf eine Veränderung der Kältemittelfüllmenge schließen lässt. So kann eine Verringerung des Flüssigkeitsfüllstandes bzw. Kältemittelfüllstandes in einem Kältemittelreservoir z. B. auf einen Kältemittelverlust hindeuten, wohingegen eine Erhöhung des Kältemittelfüllstandes in dem Kältemittelreservoir z. B. auf eine Kältemittelnachfüllung hindeuten kann.
  • Wie oben beschrieben, sind jedoch die Momentanwerte solcher füllmengensensitiver Messgrößen während des regulären Betriebs der Kälteanlage - auch wenn die gesamte im Kältemittelkreislauf vorhandene Kältemittelfüllmenge konstant bleibt - starken zeitlichen Schwankungen unterworfen, wobei solche Schwankungen z. B. durch Lastschwankungen, Kältemittelverschleppung, zeitliche Veränderungen der Betriebsbedingungen bei dynamischer Betriebsweise, und allgemeine stochastische Einflüsse hervorgerufen werden können. So bewirken z. B. Lastschwankungen und Veränderungen der Betriebsbedingungen Verschiebungen der auf der Hochdruckseite und der Niederdruckseite des Kältemittelkreislaufs akkumulierten Kältemittelmengen, so dass z. B. auch der Kältemittelfüllstand in einem Kältemittelreservoir entsprechenden Schwankungen unterworfen ist. Bei Kälteanlagen mit trockener Verdampfung ist der zum Ausgleich von Lastschwankungen und Veränderungen der Betriebsbedingungen erforderliche Kältemittelüberschuss meist auf der Hochdruckseite gepuffert. Abhängig von der Anlagenbauart dient als Puffer bzw. Kältemittelreservoir z. B. entweder ein nach dem Verflüssiger angeordneter Flüssigkeitssammler bzw. Kondensatsammler oder der Flüssigkeitssumpf eines Rohrbündel- bzw. Röhrenkesselverflüssigers. Veränderungen der im Kältemittelkreislauf befindlichen gesamten Kältemittelfüllmenge führen daher u.a. zu Veränderungen solcher hochdruckseitig akkumulierter Kältemittelmengen und entsprechenden Veränderungen des Kältemittelfüllstandes in einem solchen hochdruckseitigen Kältemittelreservoir.
  • Aufgrund der - auch bei unveränderlicher Kältemittelfüllmenge auftretenden, nicht eindeutig reproduzierbaren - zeitlichen Schwankungen der Messwerte der füllmengensensitiven Messgrößen weisen registrierte Zeitreihen, die den zeitlichen Verlauf der Messwerte einer füllmengensensitiven Messgröße beschreiben, ebenfalls entsprechende Schwankungen auf und sind stark stochastisch geprägt. Solche Zeitreihen sind daher nicht sicher reproduzierbar und bilden somit keine aussagekräftige, zuverlässige Vergleichsgrundlage bzw. Bewertungsgrundlage zur Bewertung der im Kältemittelkreislauf vorhandenen Kältemittelfüllmenge.
  • Gemäß dem vorgeschlagenen Verfahren wird nicht eine Zeitreihe, die den zeitlichen Verlauf der Messwerte einer füllmengensensitiven Messgröße über einen vorgegebenen Zeitraum beschreibt, als Vergleichsgrundlage zur Überwachung der Kältemittelfüllmenge herangezogen. Stattdessen wird eine Häufigkeitsverteilung, die die Häufigkeit des Vorkommens eines bestimmten Messwerts einer füllmengensensitiven Messgröße innerhalb des vorgegebenen Zeitraums beschreibt, als Vergleichsgrundlage herangezogen. Es hat sich herausgestellt, dass bei gleichem oder ähnlichem Betriebsablauf der Kälteanlage und bei gleicher oder ähnlicher Kältemittelfüllmenge auch bei stark voneinander abweichenden Zeitreihen aufgrund der stochastischen Natur der Messwertschwankungen die zugehörigen Häufigkeitsverteilungen einander sehr ähnlich sind und somit eine gute Vergleichsgrundlage zur Überwachung der Kältemittelfüllmenge darstellen. Indem gemäß dem vorgeschlagenen Verfahren somit nicht Zeitreihen, sondern entsprechende Häufigkeitsverteilungen miteinander verglichen werden, kann die Vergleichsgrundlage weitgehend unabhängig von den während des regulären Betriebs der Kälteanlage auftretenden, stochastisch bedingten Schwankungen der Messwerte der füllmengensensitiven Messgrößen sein und somit eine zuverlässige Überwachung der Kältemittelfüllmenge auch während des regulären Betriebs der Kälteanlage realisiert werden. Insbesondere ist es nicht erforderlich, die Kälteanlage zur Überwachung der Kältemittelfüllmenge in einen definierten Betriebszustand zu versetzen bzw. den normalen Anlagenbetrieb für einen Messlauf zu unterbrechen.
  • Das vorgeschlagene Verfahren kann z. B. mittels eines Diagnosesystems mit einer entsprechenden Software realisiert werden und sowohl zur online- als auch zur offline-Diagnose der Betriebssituation verwendet werden. Das Diagnosesystem, mit dem das Verfahren betrieben wird, besteht z. B. aus einer Messeinrichtung zur kontinuierliche Erfassung mindestens eines füllmengensensitiven Parameters sowie weiterer zur Beurteilung und Filterung von Betriebszuständen heranziehbarer Parameter (z. B. Saugdruck, Gegendruck, Sauggastemperatur, Verdichter-Leistungsstufen/ - antriebsdrehzahl/ -frequenz), sowie ggf. einer Einrichtung zur Überwachung von Indikatoren zur Feststellung spezieller Anlagenbetriebsweisen (z. B. Wärmerückgewinnung, Klima-/Wärmepumpenregime). Die Software zur online oder offline-Diagnose der Betriebssituation der überwachten Kälteanlage weist z. B. eine Datenschnittstelle zur kontinuierlichen oder gepufferten Übernahme von Datenpaketen, ein Filter zwecks Eingrenzung für die Systembeschreibung und Auswertung zulässiger Betriebsbedingungen, ein Modul zur Erzeugung von Referenz-Häufigkeitsverteilungen bzw. Referenz-Mustern von Normzuständen und zur Erzeugung von Ist-Häufigkeitsverteilungen eines Ist-Zustands der Kälteanlage sowie zum Vergleich von Norm- und Ist-Zustand, und ein Modul zur Interpretation des Zustandsvergleichs, ggf. unter Berücksichtigung weiterer Systemzustandsdaten auf. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass nicht nur eine einzige, sondern mehrere füllmengensensitive Messgrößen jeweils über einen vorgegebenen Zeitraum hinweg erfasst werden (wobei z. B. für unterschiedliche Messgrößen unterschiedliche Zeiträume vorgegeben sein können), für jede dieser Messgrößen eine Ist-Häufigkeitsverteilung der Messwerte der Messgröße erstellt wird und ein Versatz dieser Ist-Häufigkeitsverteilung bezüglich einer oder mehrerer für die jeweilige Messgröße vorgesehener Referenz-Häufigkeitsverteilungen ermittelt wird, und basierend auf den für alle Messgrößen ermittelten Versatzwerten der Kältemittelfüllzustand bewertet wird.
  • Die als Vergleichsgrundlage herangezogenen Referenz-Häufigkeitsverteilungen können z. B. vorgegebene Häufigkeitsverteilungen sein, die unter kontrollierten Laborbedingungen bei Vorliegen bekannter, definierter Betriebsparameter (z. B. mit bekannten, unterschiedlichen Kältemittelfüllmengen und zeitlichen Betriebsabläufen) erstellt werden, so dass jede dieser Referenz-Häufigkeitsverteilungen einen definierten Betriebszustand der Kälteanlage kennzeichnet. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass die Referenz-Häufigkeitsverteilungen in einer Lernphase bzw. Initialisierungsphase automatisiert erlernt werden, z. B. indem über mehrere vorgegebene Zeiträume hinweg Häufigkeitsverteilungen eines füllmengensensitiven Messwerts aufgenommen werden, miteinander verglichen werden, und bei hinreichender Übereinstimmung dieser Häufigkeitsverteilungen dieselben als Referenz-Häufigkeitsverteilungen verwendet werden oder aus denselben (z. B. durch Mittelung) eine Referenz-Häufigkeitsverteilung gebildet wird. Alternativ können die Referenz-Häufigkeitsverteilungen jedoch auch auf beliebige andere Weise erstellt sein, z. B. durch externe Vorgabe (z. B. basierend auf Erfahrungswerten) einer beliebigen Kurvenform oder Funktionalabhängigkeit. Der Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung von einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen kann z. B. durch eine Verschiebung der Ist-Häufigkeitsverteilung gegenüber der Referenz-Häufigkeitsverteilung gegeben sein.
  • Während des vorgegebenen Zeitraums können die Messwerte der füllmengensensitiven Messgrößen z. B. kontinuierlich oder auch diskret (in vorgegebenen, z. B. äquidistanten, Zeitintervallen) erfasst werden. Das Überwachungsverfahren eignet sich insbesondere für Kälteanlagen mit mehreren verzweigt angeordneten Kühlstellen, z. B. für eine Kälteanlage in einem Supermarkt, da eine zentrale Erfassung der füllmengensensitiven Messgröße an einer einzigen Position der Kälteanlage genügt.
  • Das Verfahren kann z. B. zum Ermitteln der Kältemittelfüllmenge an sich oder zum Erfassen einer Veränderung der Kältemittelfüllmenge (z. B. aufgrund einer Kältemittel-Leckage) vorgesehen sein. Es kann vorgesehen sein, ein Signal auszugeben, falls der Betrag des ermittelten Versatzes zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet; wobei das Signal z. B. ein akustisches oder optisches Signal oder eine Textmitteilung sein kann.
  • Die Ist-Häufigkeitsverteilung und die Referenz-Häufigkeitsverteilungen können absolute oder relative (d. h. bezüglich der Gesamtanzahl der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten Messwerte normierte) Häufigkeitsverteilungen sein. Bei der Verwendung relativer Häufigkeitsverteilungen ist z. B. auch bei unterschiedlicher Anzahl von zugrunde liegenden Messwerten ein aussagekräftiger Vergleich zweier Häufigkeitsverteilungen ermöglicht.
  • Gemäß einer Ausführungsform wird die Kälteanlage periodisch betrieben, wobei der vorgegebene Zeitraum (zur Ermittlung der Ist-Häufigkeitsverteilung) einer Betriebsperiode der Kälteanlage entspricht.
  • Gemäß der vorliegenden Ausführung wird die Kälteanlage periodisch betrieben, d. h. der zeitliche Betriebsablauf der Kälteanlage weist eine Periodizität auf (wobei die oben beschriebenen stochastischen Schwankungen jedoch nicht dieser Periodizität folgen). Viele Kälteanlagen folgen z. B. an aufeinanderfolgenden Tagen stets ein und demselben Betriebsablauf, wobei die Periodendauer somit als Beispiel 24 Stunden beträgt. Zum Beispiel folgen in Supermärkten eingesetzte Kälteanlagen einerseits an aufeinanderfolgenden verkaufsoffenen Tagen bei Zugrundelegung dieses Zeitraumes einem Betriebsablauf mit einer Periodendauer von 24 Stunden, andererseits bei Berücksichtigung von z. B. nicht verkaufsoffenen Sonntagen bei Zugrundelegung dieses Zeitraumes auch einem Betriebsablauf mit einer Periodendauer von 1 Woche.
  • Die Betriebsperiodendauer ist der kleinste Zeitraum, während dessen alle für die Häufigkeitsverteilung der Messwerte der füllmengensensitiven Größen relevanten Einflussgrößen vollständig erfasst und berücksichtigt werden können. Indem der der Ermittlung der Häufigkeitsverteilung zugrunde liegende Zeitraum genau einer Betriebsperiodendauer entspricht, ist somit eine zuverlässige Überwachung des Kältemittelfüllstandes bei zugleich kleiner Ansprechzeit ermöglicht. Zudem lassen sich periodische Vorgänge gut durch charakteristische, eine Betriebsperiode repräsentierende Muster (hier: charakteristische Häufigkeitsverteilungen) charakterisieren.
  • Es kann auch vorgesehen sein, dass der für die Erstellung der Häufigkeitsverteilung vorgegebene Zeitraum nicht einer vollständigen Betriebsperiode der Kälteanlage entspricht, sondern lediglich einem charakteristischen Teilbereich bzw. Zeitbereich einer solchen Periodendauer. Zum Beispiel kann vorgesehen sein, zur Auswertung der Kältemittelfüllmenge lediglich den Nachtbetrieb einer Kälteanlage bzw. den Nachtzeitraum einer entsprechenden Betriebsperiode der Kälteanlage als vorgegebenen Zeitraum heranzuziehen.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird zumindest eine der Referenz-Häufigkeitsverteilungen erstellt, indem die füllmengensensitive Messgröße über einen Referenz-Zeitraum hinweg erfasst wird (z. B. während des regulären Betriebs der Kälteanlage) und die Referenz-Häufigkeitsverteilung beschreibt, wie häufig ein bestimmter Messwert der Messgröße innerhalb des Referenz-Zeitraums vorlag, wobei der Referenz-Zeitraum die gleiche Dauer hat wie der vorgegebene Zeitraum.
  • Gemäß dieser Ausführung können z. B. - insbesondere wenn der der Erstellung der Häufigkeitsverteilungen zugrunde liegende Zeitraum einer Betriebsperiode der Kälteanlage entspricht - in einer Lernphase Referenz-Häufigkeitsverteilungen automatisiert erlernt werden, z. B. indem über mehrere Betriebsperiodendauern hinweg Häufigkeitsverteilungen ermittelt werden, miteinander verglichen werden, und bei hinreichender Übereinstimmung dieser Häufigkeitsverteilungen dieselben als in Form von Referenz-Häufigkeitsverteilungen vorliegende Referenz-Muster verwendet werden oder aus denselben (z. B. durch Mittelung) ein in Form einer Referenz-Häufigkeitsverteilung vorliegendes Referenz-Muster gebildet wird.
  • Insbesondere wurde festgestellt, dass bei Erfassung von Häufigkeitsverteilungen über periodische Zeiträume hinweg für eine jeweilige Kälteanlage die Häufigkeitsverteilungen in typische Muster bzw. Mustertypen eingeteilt und klassifiziert werden können, wobei diese Muster sich bei Veränderungen der Kältemittelfüllmenge verschieben, und wobei die Struktur der Muster (z. B. mehrere Maxima und Minima der Häufigkeitsverteilung) bei einer solchen Verschiebung in sich erhalten bleibt. So verschieben sich diese Muster bzw. Häufigkeitsverteilungen z. B. bei Auftreten einer Leckage und damit einhergehendem Kältemittelverlust in Richtung der Klassen niedrigerer Kältemittelfüllmengen, bei Kältemittelauffüllungen in Richtung der Klassen höherer Kältemittelfüllmengen.
  • Gemäß einer Ausführungsform wird der Messwerte-Bereich der füllmengensensitiven Messgröße in mehrere (z. B. gleich breite) Klassen aufgeteilt, wobei die Ist-Häufigkeitsverteilung und zumindest eine der Referenz-Häufigkeitsverteilungen dementsprechend klassifizierte Häufigkeitsverteilungen sind.
  • Am Beispiel des Kältemittelfüllstandes in einem Kältemittelreservoir als füllmengensensitiver Messgröße kann z. B. vorgesehen sein, den Messwertebereich des Füllstandes in 10 Klassen einzuteilen, wobei die Breite jeder der Klassen 10% des maximal möglichen Füllstandes beträgt.
  • Indem die Häufigkeitsverteilungen als klassifizierte Häufigkeitsverteilungen gebildet werden, kann der Einfluss stochastischer Schwankungen der füllmengensensitiven Messwerte auf die entstehende Häufigkeitsverteilung noch weiter abgeschwächt werden und somit eine gegenüber solchen Schwankungen unanfälligere Überwachung der Kältemittelfüllmenge ermöglicht werden.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird die Differenz zwischen einem charakteristischen Parameter (z. B. einem Extremum, dem Schwerpunkt, dem Median usw.) der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem entsprechenden Parameter einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen als der Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und der Referenz-Häufigkeitsverteilung ermittelt.
  • Zum Beispiel kann vorgesehen sein, dass der Versatz bzw. der (vorzeichenbehaftete) Abstand zwischen einem Maximum der Ist-Häufigkeitsverteilung und einem Maximum einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen als der Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und der Referenz-Häufigkeitsverteilung ermittelt wird.
  • Am Beispiel des Kältemittelfüllstandes in einem Kältemittelreservoir als füllmengensensitiver Messgröße kann es z. B. als eine Reduzierung der Kältemittelfüllmenge durch eine Leckage gewertet werden, wenn das (globale) Maximum der Ist-Häufigkeitsverteilung gegenüber dem (globalen) Maximum einer Referenz-Häufigkeitsverteilung hin zu geringeren Kältemittelfüllständen versetzt bzw. verschoben ist. Andererseits kann es z. B. als eine Erhöhung der Kältemittelfüllmenge durch Kältemittelnachfüllung gewertet werden, wenn das (globale) Maximum der Ist-Häufigkeitsverteilung gegenüber dem (globalen) Maximum einer Referenz-Häufigkeitsverteilung hin zu höheren Kältemittelfüllständen versetzt bzw. verschoben ist.
  • Es kann jedoch auch vorgesehen sein - z. B. falls die Ist-Häufigkeitsverteilung und/oder die Referenz-Häufigkeitsverteilung kein eindeutig definiertes (globales) Maximum aufweist - andere charakteristische Größen bzw. Parameter dieser Häufigkeitsverteilungen (z. B. den Schwerpunkt, den Median, aufsteigende oder abfallende Flanken im Kurvenverlauf) für die Ermittlung des Versatzes heranzuziehen und z. B. den Versatz bzw. den Abstand zwischen dem Schwerpunkt der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem Schwerpunkt der Referenz-Häufigkeitsverteilung als den Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung bezüglich der Referenz-Häufigkeitsverteilung zu ermitteln.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform erfolgt das Ermitteln des Versatzes zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und zumindest einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen mittels einer Mustererkennung. Gemäß dieser Ausführungsform fungiert jede der Referenz-Häufigkeitsverteilungen als ein Referenz-Muster bzw. Referenz-Mustertyp, wobei die Ist-Häufigkeitsverteilung einem Klassifikator zugeführt wird (d. h. einem Klassifikationsverfahren unterzogen wird) und mittels des Klassifikators einem der Referenz-Mustertypen zugeordnet wird. Indem der Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und der Referenz-Häufigkeitsverteilung mittels Mustererkennung ermittelt wird und somit nicht auf lediglich einem einzigen Merkmal (wie z. B. dem Schwerpunkt) der Häufigkeitsverteilungen basiert, kann das Überwachungsverfahren noch stabiler und zuverlässiger arbeiten. Der Einsatz einer solchen Mustererkennung ist insbesondere bei der Überwachung periodisch betriebener Kälteanlagen vorgesehen, da hier eben aufgrund der Periodizität typische, gut charakterisierbare und klassifizierbare Muster registriert werden können.
  • Es kann vorgesehen sein, den Versatz bzw. Abstand (parallel zu der Messwert-Koordinate der Häufigkeitsverteilung) zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem Referenz-Muster, dem die Ist-Häufigkeitsverteilung zugeordnet wurde, als Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und der Referenz-Häufigkeitsverteilung zu erfassen.
  • Es kann auch vorgesehen sein, den Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem Referenz-Muster, dem die Ist-Häufigkeitsverteilung (mittels des Klassifikators) zugeordnet wurde, zu ermitteln, indem die Ist-Häufigkeitsverteilung derart (parallel zu der Messwert-Koordinate der Häufigkeitsverteilung) verschoben wird, dass die Abweichung zwischen der verschobenen Ist-Häufigkeitsverteilung und dem Referenz-Muster minimiert ist, und die zur Minimierung erforderliche Verschiebung als der Versatz erfasst wird. Die Minimierung der Abweichung zwischen der verschobenen Ist-Häufigkeitskurve und dem Referenz-Muster kann mittels üblicher, dem Fachmann bekannter Minimierungsverfahren durchgeführt werden.
  • Gemäß einer Ausführungsform mit Mustererkennung liegen mehrere Referenz-Häufigkeitsverteilungen vor, wobei jede der Referenz-Häufigkeitsverteilungen als ein Referenz-Muster bzw. Referenz-Mustertyp fungiert, wobei jeder dieser Referenz-Mustertypen mittels parametrierbarer Zugehörigkeitsfunktionen unscharf definiert ist und die Ist-Verteilung mittels eines Fuzzy-Klassifikators einem der Referenz-Mustertypen zugeordnet wird.
  • Die unscharfe Beschreibung der Referenz-Muster im Rahmen der Fuzzylogik ermöglicht z. B. eine Erkennung nicht identischer, jedoch einander ähnlicher Häufigkeitsverteilungen als zu demselben Muster bzw. Mustertyp zugehörig.
  • Es kann z. B. vorgesehen sein, die Ist-Häufigkeitsverteilung und die Referenz-Häufigkeitsverteilungen als klassifizierte Häufigkeitsverteilungen zu bilden und jedes der in Form der Referenz-Häufigkeitsverteilungen vorliegenden Referenz-Muster mittels Zugehörigkeitsfunktionen unscharf zu definieren, indem jede Referenz-Häufigkeitsverteilung in jeder der Klassen über strukturell gleiche (bevorzugt asymmetrische) Zugehörigkeitsfunktionen unscharf beschrieben wird. Das Erstellen solcher typischen Referenz-Muster bzw. Referenz-Häufigkeitsverteilungen kann durch ein automatisiertes Lernverfahren oder durch die Vorgabe von Expertenwissen erfolgen (Lernphase), wobei einem Normzustand der Kälteanlage entsprechende Vergleichsmuster erzeugt werden. In der Arbeitsphase liefert dann z. B. eine periodische Auswertung von Zeitabschnitten (on-/offline) jeweils eine aktuelle Ist-Häufigkeitsverteilung mengensensitiver Parameterwerte in jeder Klasse. Die aktuelle Ist-Häufigkeitsverteilung wird anschließend einem Fuzzy-Pattern-Klassifikator zugeführt, der mit den speziellen Parametern eines zu vergleichenden Referenz-Musters arbeitet und eine unscharfe Zugehörigkeit (Sympathiewert) zu diesem Referenz-Muster ermittelt. Die aktuelle Ist-Häufigkeitsverteilung wird dabei so verschoben, dass der Sympathiewert ein Maximum für dieses Referenz-Muster erreicht. Ist dieser Sympathiewert niedriger als ein vorgegebener Grenzwert, gilt das Referenz-Muster als nicht identifiziert. Das nächste Referenz-Muster wird mit der gleichen Prozedur gescannt. Wird ein der Ist-Häufigkeitsverteilung entsprechendes Referenz-Muster erkannt (z. B. indem der ermittelte Sympathiewert größer ist als ein vorgegebener Grenzwert) kann durch Feststellen des Versatzes zwischen der aktuellen Ist-Häufigkeitsverteilung und diesem Referenz-Muster festgestellt werden, ob eine Musterverschiebung vorliegt. Eine Musterverschiebung wird als Indiz für eine mögliche Veränderung der Kältemittelfüllmenge interpretiert. Für eine sichere Bewertung der Musterverschiebung können ggf. weitere Indikatoren einbezogen werden.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform, wobei der Kältemittelfüllstand in einem Kältemittelreservoir der Kälteanlage als füllmengensensitive Messgröße vorgesehen ist, wird ein Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung gegenüber der Referenz-Häufigkeitsverteilung hin zu höheren Füllständen als Kältemittelauffüllung gewertet.
  • Des Weiteren wird gemäß der Erfindung eine Kälteanlage mit einer Überwachungsvorrichtung bereitgestellt, wobei die Überwachungsvorrichtung zum Durchführen des Überwachungsverfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungen ausgebildet ist.
  • Die Erfindung wird im Folgenden anhand von Ausführungsbeispielen mit Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen erläutert, wobei gleiche oder ähnliche Merkmale mit gleichen Bezugszeichen versehen sind. In den Zeichnungen zeigen:
    • Figur 1
    eine schematische Illustration eines Kältemittelreservoirs einer Kälteanlage mit einem Kältemittelfüllstand-Sensor;
    Figur 2
    eine schematische Illustration eines Zeitverlaufs des Kältemittelfüllstandes in dem Kältemittelreservoir gemäß Figur 1;
    Figur 3
    eine schematische Illustration zur Erläuterung eines Verfahrens gemäß einer Ausführungsform der Erfindung; und
    Figur 4
    eine schematische Illustration zur Erläuterung eines Verfahrens gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung; und
    Figur 5
    eine schematische Illustration zu Erläuterung einer Mustererkennung mittels unscharfer Beschreibung von Häufigkeitsverteilungen.
  • Figur 1 veranschaulicht ein Kältemittelreservoir 1 einer nicht näher dargestellten Kälteanlage 2 in Form einer Kompressionskältemaschine 2, wobei das Kältemittelreservoir 1 in den Kältemittelkreislauf 3 der Kälteanlage eingebunden ist und zum Aufnehmen bzw. Zwischenpuffern von flüssigem Kältemittel 5 vorgesehen ist. Das Kältemittelreservoir 3 ist mit einem Kältemittelfüllstandsensor 7 in Form einer Stab-Füllstandssonde zum Erfassen des Kältemittelfüllstandes in dem Kältemittelreservoir 1 versehen. Eine Veränderung der gesamten in der Kälteanlage 2 bzw. dem Kältemittelkreislauf 3 befindlichen Kältemittelfüllmenge führt zu einer Änderung des Kältemittelfüllstandes in dem Kältemittelsammler bzw. Kältemittelreservoir 1; d. h., der Kältemittelfüllstand stellt eine füllmengensensitive Messgröße dar.
  • Die Kälteanlage 2 ist eine periodisch betriebene Kompressionskältemaschine 2. Figur 2 veranschaulicht den zeitlichen Verlauf der Messwerte des Kältemittelfüllstandes F in dem Kältemittelreservoir 1 während des regulären Betriebs der Kälteanlage 2, wobei der Kältemittelfüllstand F als Angabe in Prozent "%" des maximal möglichen Füllstandes (d. h. bezogen auf den maximal möglichen Füllstand) über der Zeit t aufgetragen ist. Als Beispiel ist der zeitliche Verlauf des Kältemittelfüllstandes F für zwei Periodendauern T des zeitlichen Betriebsablaufs der Kälteanlage 2 veranschaulicht, wobei die gesamte im Kältemittelkreislauf 3 vorhandene Kältemittelfüllmenge während dieser Zeit konstant ist. Die Zeitentwicklung des Kältemittelfüllstandes F gemäß Figur 2 repräsentiert als Beispiel einen definierten fehlerfreien Referenz-Betriebszustand bzw. Normzustand der Kälteanlage 2 mit einer bekannten und ausreichenden Kältemittelfüllmenge F. Wie aus Figur 2 ersichtlich, schwankt die füllmengensensitive Messgröße in Form des Kältemittelfüllstandes F trotz konstanter Kältemittelfüllmenge beträchtlich (z. B. aufgrund von stochastischen Einflüssen), wobei der zeitliche Verlauf des Kältemittelfüllstandes F entsprechend stark stochastisch geprägt ist und somit der Vergleich des Zeitverlaufs des Kältemittelfüllstandes F innerhalb der ersten Periodendauer T1 mit dem Zeitverlauf des Kältemittelfüllstandes F innerhalb der zweiten Periodendauer T2 nicht als Vergleichsgrundlage zur genauen und zuverlässigen Überwachung der Kältemittelfüllmenge geeignet ist.
  • Jedoch sind die Häufigkeitsverteilungen, die beschreiben, wie oft ein bestimmter Messwert des Füllstandes F während einer Betriebsperiode T der Kälteanlage vorkommt, im Wesentlichen unabhängig von den stochastisch bedingten Schwankungen der entsprechenden Zeitverläufe; wobei sich vor allem bei Zugrundelegung periodischer Zeitabläufe charakteristische Muster der Häufigkeitsverteilungen für die jeweilige Kälteanlage registrieren lassen, die sich bei einer Änderung der Kältemittelfüllmenge zwar verschieben, dabei aber ihre Struktur im Wesentlichen beibehalten. So sind als Beispiel die Häufigkeitsverteilungen der Messwerte des Kältemittelfüllstandes F innerhalb der ersten Periodendauer T1 und der zweiten Periodendauer T2 gemäß Figur 2 nahezu identisch, und sind in Figur 3 als (eine einzige) Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 veranschaulicht. Die Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 repräsentiert somit einen definierten, fehlerfreien Normzustand der Kälteanlage 2.
  • Zur Überwachung des Kältemittelfüllstandes F während des laufenden Betriebs der Kälteanlage 2 wird nunmehr jeweils über den Zeitraum einer Periodendauer T hinweg der Kältemittelfüllstand F als füllmengensensitive Messgröße erfasst und eine Ist-Häufigkeitsverteilung erstellt, die beschreibt, wie häufig ein bestimmter Messwert des Kältemittelfüllstandes F innerhalb dieses Zeitraums T vorlag. In Figur 3 ist als Beispiel eine solche Ist-Häufigkeitsverteilung H1 eingezeichnet.
  • Figur 3 veranschaulicht die Häufigkeit P des Vorkommens eines Messwerts des Kältemittelfüllstandes F innerhalb des Zeitraums von einer Periodendauer T (d. h. jeder der Häufigkeitsverteilungen H1, R1 liegt ein Erfassungszeitraum von T zugrunde). Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird die füllmengensensitive Messgröße F kontinuierlich erfasst und sowohl die Ist-Häufigkeitsverteilung H1 als auch die Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 sind kontinuierliche Häufigkeitsverteilungen. Sowohl die Ist-Häufigkeitsverteilung H1 als auch die Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 sind relative Häufigkeitsverteilungen, wobei die Häufigkeit P ebenfalls in Prozent "%" angegeben ist, d. h. die relative Häufigkeit des Vorkommens eines Messwertes bezüglich der Gesamtanzahl der während des Zeitraums von einer Periodendauer T erfassten Messwerte widerspiegelt. Die Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 ist erstellt, indem der Füllstand F über einen Referenz-Zeitraum hinweg erfasst wird und die Häufigkeit des Vorkommens der jeweiligen Messwerte erfasst wird, wobei der Referenz-Zeitraum einer Periodendauer T entspricht und somit mit dem Erfassungszeitraum für die Erfassung der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 identisch oder annähernd identisch ist.
  • Nunmehr wird der Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 bezüglich der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 ermittelt. Gemäß der Ausführung nach Figur 3 wird der Versatz ermittelt, indem der (vorzeichenbehaftete) Abstand bzw. Versatz 9 zwischen dem Maximum MR der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 und dem Maximum MH der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 als Versatz ermittelt wird. Gemäß Figur 3 liegt als Beispiel das Maximum MR der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 bei einem Füllstand F von ca. 70 % und das Maximum MH der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 bei einem Füllstand von ca. 60 %, was als ein Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 gegenüber der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 hin zu geringeren Kältemittelfüllständen gewertet wird und als Leckage signalisiert wird. Als ein anderes Beispiel würde ein Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 gegenüber der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 hin zu höheren Kältemittelfüllständen (nicht dargestellt) als Kältemittelauffüllung gewertet.
  • Es kann auch vorgesehen sein, bei der Ausführung gemäß Figur 3 den (vorzeichenbehafteten) Abstand bzw. Versatz 11 zwischen dem (arithmetischen) Mittelwert bzw. Schwerpunkt SR der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 und dem (arithmetischen) Mittelwert bzw. Schwerpunkt SH der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 als Versatz zu ermitteln.
  • Es kann ebenso vorgesehen sein, bei der Ausführung gemäß Figur 3 den (vorzeichenbehafteten) Abstand bzw. Versatz zwischen einer oder mehreren aufsteigenden und/oder abfallenden Flanken der Referenz-Häufigkeitsverteilung R1 und den äquivalenten Punkten bzw. Flanken der Ist-Häufigkeitsverteilung H1 als Versatz zu ermitteln (nicht dargestellt).
  • Im Folgenden wird mit Bezug auf Figur 4 ein Überwachungsverfahren gemäß einer weiteren Ausführungsform beschrieben. Figur 4 veranschaulicht die relative Häufigkeit P des Vorkommens eines jeweiligen Messwerts des Kältemittelfüllstandes F innerhalb des Zeitraums von einer Periodendauer T des Betriebsablaufs der Kälteanlage 2. In Figur 4 sind als Beispiel eine dem momentanen Betriebszustand der Kälteanlage 2 entsprechende Ist-Häufigkeitsverteilung H2 und zwei Referenz-Häufigkeitsverteilungen R2, R3 veranschaulicht. Die Verteilungen H2, R2 und R3 sind jeweils über den Zeitraum einer Periodendauer T hinweg registrierte Häufigkeitsverteilungen.
  • Im Unterschied zu Figur 3 ist bei der durch Figur 4 veranschaulichten Ausführungsform der Messwerte-Bereich der Messgröße F in mehrere Klassen aufgeteilt, wobei die Ist-Häufigkeitsverteilung H2 und die Referenz-Häufigkeitsverteilungen R2, R3 dementsprechend klassifizierte Häufigkeitsverteilungen sind. Der Messwertebereich des Kältemittelfüllstandes F ist in 10 aneinandergrenzende Klassen mit einer Klassenbreite von je 10% des Maximal-Füllstandes von 100% unterteilt, wobei die der jeweiligen Klasse entsprechende Häufigkeit P jeweils in der Mitte des Wertebereichs dieser Klasse aufgetragen ist (in Figur 4 jeweils als größerer Punkt kenntlich gemacht). In Figur 4 sind die zu einer jeweiligen Häufigkeitsverteilung gehörenden Punkte zur besseren Verdeutlichung durch Linien miteinander verbunden; wobei die zu der Ist-Häufigkeitsverteilung H2 gehörenden Punkte und die zu der Referenz-Häufigkeitsverteilung R2 gehörenden Punkte jeweils durch durchgezogene Linien miteinander verbunden sind und die zu der Referenz-Häufigkeitsverteilung R3 gehörenden Punkte durch eine gestrichelte Linie miteinander verbunden sind.
  • Gemäß der vorliegenden Ausführung wird die erfasste Ist-Häufigkeitsverteilung H2 mit mehreren (hier: zwei) Referenz-Häufigkeitsverteilungen R2 und R3 verglichen, wobei die Referenz-Häufigkeitsverteilungen R2 und R3 jeweils als ein Referenz-Muster fungieren bzw. jeweils ein Referenz-Muster darstellen. Die Ist-Häufigkeitsverteilung H2 wird einem Klassifikator zugeführt und mittels des Klassifikators einem der beiden Referenz-Muster R2, R3 zugeordnet. Vorliegend ist zur besseren Veranschaulichung die Form der Ist-Häufigkeitsverteilung H2 identisch mit der Form der Referenz-Häufigkeitsverteilung R2; wohingegen die Form der Ist-Häufigkeitsverteilung H2 beträchtlich von der Form der Referenz-Häufigkeitsverteilung R3 abweicht. Die Ist-Häufigkeitsverteilung H2 wird daher dem Referenz-Mustertyp R2 zugeordnet.
  • Nunmehr wird der Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung H2 und dem Referenz-Muster R2 ermittelt, wobei dieser Versatz vorliegend der Verschiebung 13 der Ist-Häufigkeitsverteilung H2 bezüglich des Referenz-Musters R2 entspricht. Gemäß Figur 4 ist die Ist-Häufigkeitsverteilung H2 gegenüber dem Referenz-Muster R2 hin zu geringeren Kältemittelfüllständen F verschoben bzw. versetzt, was als Kältemittelverlust aufgrund einer Leckage gewertet wird.
  • Allgemein kann eine Ist-Häufigkeitsverteilung H2 z. B. wie folgt einem Referenz-Muster R2, R3 zugeordnet werden. Zunächst wird ein Maß für die Abweichung zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung H2 und einem jeweiligen Referenz-Muster R2, R3 definiert. Ein Maß für die Abweichung zwischen einer Ist-Häufigkeitsverteilung und einem Referenz-Muster kann z. B. erhalten werden, indem zunächst für jede Klasse der Betrag des Abstandes zwischen dem Häufigkeitswert der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem Häufigkeitswert des Referenz-Musters (in dieser Klasse) ermittelt wird und sodann diese Beträge für alle Klassen aufsummiert werden. Nunmehr wird die Ist-Häufigkeitsverteilung derart (rechnerisch) entlang der Füllstandsklassen verschoben, dass die obige Summe für jedes Referenz-Muster minimiert ist, wobei dieser minimale Summenwert als Abweichung zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem jeweiligen Referenz-Muster angesehen wird. Der Minimalwert dieser Summe ist ein Gütekriterium für die Zuordnung der Ist-Häufigkeitsverteilung zu einem der Referenz-Muster, wobei die Ist-Häufigkeitsverteilung z. B. demjenigen Referenz-Muster zugeordnet wird, das unter allen Referenz-Mustern die geringste Abweichung zu der Ist-Häufigkeitsverteilung aufweist (d. h. die Ist-Häufigkeitsverteilung wird demjenigen Referenz-Muster zugeordnet, bezüglich dessen die zuvor definierte Abweichung minimiert ist). Nunmehr wird die Verschiebung der Ist-Häufigkeitsverteilung, die zum Minimieren der oben definierten Summe bezüglich dieses Referenz-Musters erforderlich war, als der Versatz zwischen der Ist-Häufigkeitsverteilung und dem Referenz-Muster bzw. der Referenz-Häufigkeitsverteilung ermittelt.
  • Es kann auch vorgesehen sein, jede der klassifizierten Referenz-Häufigkeitsverteilungen R2, R3 gemäß Figur 4 in jeder Füllstandsklasse mittels parametrierbarer, asymmetrischer Zustandsfunktionen unscharf zu beschreiben und das Erkennen der Zugehörigkeit einer Ist-Häufigkeitsverteilung H2 zu einer solchen typischen Referenz-Häufigkeitsverteilung R2, R3 mittels eines Fuzzy-Klassifikators bzw. Fuzzy-Muster-Klassifikators durchzuführen.
  • Figur 5 veranschaulicht die Vorgehensweise bei der unscharfen Beschreibung einer klassifizierten Referenz-Häufigkeitsverteilung mittels asymmetrischer Zugehörigkeitsfunktionen in einer vorgegebenen Klasse. Als Beispiel zeigt der linke Graph in Figur 5 einen Ausschnitt mehrerer (hier: dreier) Referenz-Häufigkeitsverteilungen R4, R5 und R6, die ein und denselben Betriebszustand bzw. Normzustand der Kälteanlage repräsentieren (jedoch aufgrund stochastischer Schwankungen leicht unterschiedlich sind). Die Verteilungen R4, R5 und R6 weisen für die Füllstandsklasse mit dem Wertebereich von 70 % bis 80 % unterschiedliche Häufigkeitswerte P auf (in Figur 5 gekennzeichnet durch die größeren Punkte), d. h. auch bei gleichbleibendem Normzustand der Kälteanlage schwankt dieser Klassenwert in einem gewissen Bereich. Jedoch repräsentieren die Referenz-Häufigkeitsverteilungen R4, R5 und R6 alle ein und denselben Normzustand und sind einander sehr ähnlich, sie werden daher als zu ein und demselben Referenz-Muster zugehörig angesehen, wobei dieses Referenz-Muster wiederum durch die Funktionen R4, R5 und R6 wie folgt beschreibbar ist.
  • Die Schwankung des Klassenwertes für jede Füllstandsklasse (gemäß Figur 5 für die Füllstandsklasse mit dem Wertebereich von 70 % bis 80 %) ist für jede Klasse durch eine Zugehörigkeitsfunktion µ beschreibbar; wobei die Zugehörigkeitsfunktion µ beschreibt, mit welchem Gewicht ein gemessener Häufigkeitswert noch als zu dem durch die Referenz-Häufigkeitsverteilungen R4, R5 und R6 definierten Referenz-Muster zugehörig angesehen wird (veranschaulicht im rechten Graphen in Figur 5). Je mehr Referenz-Häufigkeitsverteilungen für ein und denselben Normzustand aufgenommen werden, desto genauer kann die Form der entsprechenden Zugehörigkeitsfunktion µ ermittelt werden. Für jede Klasse wird eine solche Zugehörigkeitsfunktion µ ermittelt; wobei durch die Gesamtheit aller dieser Zugehörigkeitsfunktionen wiederum eine unscharf beschriebene Referenz-Häufigkeitsverteilung definiert ist. Wird nun eine Ist-Häufigkeitsverteilung erfasst, wird für jede Füllstandsklasse dem Ist-Häufigkeitswert P mittels der Zugehörigkeitsfunktion µ der jeweiligen Klasse ein Gewicht µ(P) zugeordnet, welches beschreibt, wie groß die Übereinstimmung der Ist-Häufigkeitsverteilung mit der unscharf beschriebenen Referenz-Häufigkeitsverteilung in der betrachteten Klasse ist. Durch Auswertung dieser Gewichte für alle Klassen mittels eines Fuzzy-Klassifikators kann eine aktuelle Ist-Häufigkeitsverteilung einer vorgegebenen, unscharf beschriebenen Referenz-Häufigkeitsverteilung zugeordnet werden und der Versatz zwischen diesen beiden Verteilungen ermittelt werden.
    • Liste der verwendeten Bezugszeichen
    • 1
    Kältemittelreservoir
    2
    Kälteanlage / Kompressionskältemaschine
    3
    Kältemittelkreislauf
    5
    Kältemittel
    7
    Kältemittelfüllstandsensor
    9
    Abstand bzw. Versatz zwischen zwei Häufigkeitsverteilungs-Maxima
    11
    Abstand bzw. Versatz zwischen zwei Häufigkeitsverteilungs-Schwerpunkten
    13
    Abstand bzw. Versatz zwischen zwei klassifizierten Häufigkeitsverteilungen
    F
    (relativer) Kältemittelfüllstand
    t
    Zeit
    T
    Periodendauer / Betriebsperiode der Kälteanlage
    T1
    erste Periodendauer
    T2
    zweite Periodendauer
    P
    (relative) Häufigkeit
    R1
    kontinuierliche Referenz-Häufigkeitsverteilung
    H1
    kontinuierliche Ist-Häufigkeitsverteilung
    MR
    Maximum von R1
    MH
    Maximum von H1
    SR
    Schwerpunkt von R1
    SH
    Schwerpunkt von H1
    R2
    klassifizierte Referenz-Häufigkeitsverteilung
    R3
    klassifizierte Referenz-Häufigkeitsverteilung
    H2
    klassifizierte Ist-Häufigkeitsverteilung
    R4
    klassifizierte Referenz-Häufigkeitsverteilung
    R5
    klassifizierte Referenz-Häufigkeitsverteilung
    R6
    klassifizierte Referenz-Häufigkeitsverteilung

Claims (9)

  1. Verfahren zum Überwachen der Kältemittelfüllmenge einer Kälteanlage (2) mit einem Kältemittelkreislauf (3) mit einem Verdampfer, einem Kompressor und einem Kondensator, dadurch gekennzeichnet, dass es folgende Schritte aufweist:
    - Erfassen mindestens einer von der Kältemittelfüllmenge abhängigen Messgröße (F) über einen vorgegebenen Zeitraum (T) hinweg,
    - Erstellen einer Ist-Häufigkeitsverteilung (H1, H2) der Messwerte der Messgröße (F), wobei die Ist-Häufigkeitsverteilung beschreibt, wie häufig ein bestimmter Messwert der Messgröße innerhalb des vorgegebenen Zeitraums vorlag,
    - Ermitteln eines Versatzes (9, 11, 13) der Ist-Häufigkeitsverteilung (H1, H2) bezüglich einer oder mehreren Referenz-Häufigkeitsverteilungen (R1, R2, R3), und
    - Bewerten der Kältemittelfüllmenge der Kälteanlage (2) basierend auf dem ermittelten Versatz, wobei
    - die Messgröße der mittels eines Füllstand-Sensors (7) erfasste Kältemittelfüllstand (F) eines Kältemittelreservoirs (1) der Kälteanlage (2) oder die mittels eines Temperatur-Sensors erfasste Unterkühlung des flüssigen Kältemittels am Austritt eines Verflüssigers der Kälteanlage ist.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Kälteanlage (2) periodisch betrieben wird und der vorgegebene Zeitraum (T) einer Betriebsperiode (T) oder einem Teilbereich einer Betriebsperiode der Kälteanlage entspricht.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei zumindest eine der Referenz-Häufigkeitsverteilungen (R1, R2, R3) erstellt wird, indem die Messgröße (F) über einen Referenz-Zeitraum (T) hinweg erfasst wird und die Referenz-Häufigkeitsverteilung beschreibt, wie häufig ein bestimmter Messwert der Messgröße (F) innerhalb des Referenz-Zeitraums vorlag, wobei der Referenz-Zeitraum (T) die gleiche Dauer hat wie der vorgegebene Zeitraum (T).
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der Messwerte-Bereich der Messgröße (F) in mehrere Klassen aufgeteilt wird und die Ist-Häufigkeitsverteilung (H2) und zumindest eine der Referenz-Häufigkeitsverteilungen (R2, R3) dementsprechend klassifizierte Häufigkeitsverteilungen sind.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Differenz (9) zwischen einem charakteristischen Parameter (MH, SH) der Ist-Häufigkeitsverteilung (H1) und dem entsprechenden Parameter (MR, SR) einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen (R1) als der Versatz (9) der Ist-Häufigkeitsverteilung bezüglich der Referenz-Häufigkeitsverteilung ermittelt wird.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das Ermitteln des Versatzes (13) der Ist-Häufigkeitsverteilung (H2) bezüglich zumindest einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen (R2) mittels Mustererkennung erfolgt.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei mehrere Referenz-Häufigkeitsverteilungen vorliegen, wobei jede der Referenz-Häufigkeitsverteilungen als ein Referenz-Mustertyp fungiert, jeder dieser Referenz-Mustertypen mittels parametrierbarer Zugehörigkeitsfunktionen (µ) unscharf definiert ist, und die Ist-Verteilung mittels eines Fuzzy-Klassifikators einem der Referenz-Mustertypen zugeordnet wird.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei ein Versatz der Ist-Häufigkeitsverteilung gegenüber zumindest einer der Referenz-Häufigkeitsverteilungen hin zu höheren Füllständen als Kältemittelauffüllung gewertet wird.
  9. Kälteanlage mit einer Überwachungsvorrichtung, dadurch gekennzeichnet, dass die Überwachungsvorrichtung zum Durchführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgebildet ist.
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