WO2013040850A1 - 基于云计算的空气处理设备管理控制系统及方法 - Google Patents

基于云计算的空气处理设备管理控制系统及方法 Download PDF

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WO2013040850A1
WO2013040850A1 PCT/CN2012/001120 CN2012001120W WO2013040850A1 WO 2013040850 A1 WO2013040850 A1 WO 2013040850A1 CN 2012001120 W CN2012001120 W CN 2012001120W WO 2013040850 A1 WO2013040850 A1 WO 2013040850A1
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air
cloud computing
management
operating parameters
processing device
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PCT/CN2012/001120
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姜永东
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Jiang Yongdong
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
    • Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to the field of air handling equipment management and control technologies, and in particular, to a cloud computing-based air handling equipment management control system and method.
  • the air handling equipment management control system usually uses only the number of analytical equipment, the nameplate information of the equipment, the maintenance record of the equipment, and the like, and performs a simple summary of information on various equipments, and cannot be collected by automated means.
  • the real-time operation data and design parameters of the equipment make it more difficult to achieve cross-platform and cross-system “data barrier sharing between objects”. It can only manually log in product parameters and operating parameters, especially not at the same time.
  • Each equipment of the air treatment equipment is compared and analyzed with operational data and design parameters. It is impossible to verify and predict in advance the time node of the equipment failure and the degree of damage caused by the fault to the equipment.
  • the system does not comprehensively analyze and analyze equipment and component operation data from design factors, usage environment, usage habits, human factors, operational indicators, management systems, fault benchmarks, fault performance, fault statistics, operation optimization, etc.
  • Management control only to provide some statistical results to the user, let the user to modify the field operation control mode according to the statistical results, so that the optimal configuration of the device operation cannot be realized.
  • Cloud computing is a network technology developed in recent years. It distributes computing tasks to large The resource pool formed by the computer enables various application systems to acquire computing power, storage space, and various software services as needed.
  • Major IT companies have launched their own cloud-based platform services, such as Google (G00GLE), Microsoft, Yahoo, Amazon, etc., summed up the following characteristics of cloud computing:
  • Cloud computing allows users to access application services from any location using a variety of terminals.
  • the requested resource comes from a "cloud” rather than a fixed tangible entity. used for
  • Cloud uses measures such as data multi-copy fault tolerance and compute node isomorphism to ensure high reliability of services. Cloud computing is more reliable than using local computers.
  • Cloud computing is not targeted at specific applications. With the support of "cloud”, it can construct ever-changing applications. The same “cloud” can support different application operations at the same time.
  • the scale of the "cloud” can be dynamically scaled to meet the needs of application and user growth.
  • Cloud is a huge pool of resources that you buy on demand; clouds can be billed like tap water, electricity, and gas.
  • Internet of Things technology is a reliable guarantee for cloud computing to realize cross-platform exchange of field device data. Its essential meaning is that objects and objects are connected, intercommunicated and data shared.
  • IoT technology The core and foundation of IoT technology is still Internet technology, which is a network technology that extends and expands on the basis of Internet technology; its user end extends and extends to any Information exchange and communication between items and items; therefore, the definition of IoT technology is: through information sensing devices such as radio frequency identification (RFID), infrared sensors, global positioning systems, laser scanners, etc., according to the agreed agreement, A network technology that connects any item to the Internet for information exchange and communication for intelligent identification, location, tracking, monitoring and management.
  • RFID radio frequency identification
  • RFID infrared sensors
  • global positioning systems global positioning systems
  • laser scanners etc.
  • an object of the present invention is to provide a cloud computing-based air handling device management control system and method, which can be compatible with air handling equipment management control platforms of all different manufacturers, in a unified platform.
  • the device operation management control is centralized on a large number of objects to achieve maximum operation optimization management, fault prediction and network automatic control, so as to achieve optimal operation configuration and achieve better operation results.
  • the present invention provides a cloud computing-based air handling device management control system, including:
  • An Internet of Things field controller for setting normal operating parameters of the air handling device and for transporting the air handling device according to normal operating parameters of the air handling device
  • the line mode is managed and controlled, and the normal operating parameters of the air handling device are transmitted to the cloud computing device management and control platform;
  • An Internet of Things field data collector for collecting actual operating parameters of the air processing device and transmitting it to a cloud computing device management and control platform;
  • a cloud computing device management and control platform is configured to adjust a management and control mode of the IoT field controller according to actual operating parameters and normal operating parameters of the air handling device.
  • the cloud computing device management and control platform specifically includes:
  • a receiving unit configured to receive actual operating parameters of the air handling device collected by the Internet of Things field data collector, and normal operating parameters of the air processing device set by the Internet of Things field controller;
  • a first determining unit configured to determine whether an actual operating parameter of the air processing device matches a normal running parameter, and generate a determination result
  • a running model generating unit configured to generate a corresponding running model according to actual operating parameters of the air processing device when the determining result of the first determining unit is a match
  • a second determining unit configured to determine whether the generated running model matches a corresponding historical running model in the running model database, and generates a determining result
  • a control mode adjusting unit configured to adjust a management and control mode of the air-conditioning field controller to the air processing device when the determination result of the first determining unit or the second determining unit is a mismatch.
  • the actual operating parameters of the air handling device include real time operating parameters and safety parameters.
  • the real-time operating parameters usually refer to the parameters related to the actual operation of the equipment such as temperature, humidity, air volume, running time, frequency, etc. directly collected by the IoT field data collector, for example: air conditioning water flow rate of the air processing equipment, air supply motor Speed, wind pressure, wind speed, wind flow, air volume leakage rate, vibration acceleration, motor torque and power consumption; safety parameters include parameters related to each device in the case of faults and alarms, for example: protection current of the air handling equipment , protection voltage, protection power and motor safe speed.
  • the corresponding historical running model in the running model database refers to a historical running model in which the running condition constraint parameter matches the generated running model, the running
  • the condition constraint parameter includes one or a combination of an application environment parameter, a design parameter, an application site type parameter, and an actual operation type parameter of the air treatment device.
  • the operational model database contains various historical operational models that conform to industry standards (design standards, manufacturer equipment design parameters, etc.). These historical operational models take into account the evaluation criteria of energy consumption benchmarks, efficiency benchmarks, performance benchmarks, etc. In terms of it, it is the most reasonable.
  • the establishment of the historical operation model is usually restricted by the operating condition constraint parameters of the air treatment equipment, and the operational constraint parameters are different, and the corresponding historical operation models are different.
  • the application environment parameters of each device include geographic location, meteorological parameters, etc.
  • the design parameters of the equipment include design operation parameters, design power, measurement range, design energy efficiency, etc.
  • the application site type parameters of the equipment include shopping malls, supermarkets, hotels, office buildings, exhibitions. Pavilion, computer room, industrial plant, residential, national grid and other categories. Of course, there are other health constraint parameters, such as control mode.
  • the present invention also provides a cloud computing-based air handling device management control method, including:
  • S11 managing and controlling an operation mode of the air processing device according to the set normal operation parameter of the air processing device, and transmitting a normal operation parameter of the air processing device to a cloud computing device management and control platform;
  • S12 collecting actual operating parameters of the air processing device and transmitting to the cloud computing device management and control platform;
  • S13 The management and control mode of the air processing device is adjusted according to the actual operating parameters and normal operating parameters of the air handling device under the cloud computing device management and control platform.
  • the step S13 specifically includes:
  • step S133 Determine whether the generated running model matches the corresponding historical running model in the running model database; if not, perform step S135, and if yes, perform step S134;
  • S134 maintaining a management and control mode of the air handling device
  • S135 Adjust a management and control mode of the air processing device.
  • the method further includes the step S136, adding the generated running model to the running model database.
  • the corresponding historical running model in the running model database refers to a historical running model in which the operating condition constraint parameter matches the generated running model, and the operating condition constraint parameter includes an application environment parameter of the air processing device, One or a combination of design parameters, application location type parameters, and actual operational type parameters.
  • the actual operating parameters of the air handling device include real time operating parameters and safety parameters.
  • the real-time operating parameters usually refer to the parameters related to the actual operation of the equipment such as temperature, humidity, air volume, running time, frequency, etc. directly collected by the IoT field data collector, for example: air conditioning water flow rate of the air processing equipment, air supply motor Speed, wind pressure, wind speed, wind flow, air volume leakage rate, vibration acceleration, motor torque and power consumption; safety parameters include parameters related to each device in the case of faults and alarms, for example: protection current of the air handling equipment , protection voltage, protection power and motor safe speed.
  • the normal operating parameters and the actual operating parameters of the air processing device are transmitted to the cloud computing device for management and control through any one of a wireless internet network, a wired internet network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system, and a GPS network. platform.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a cloud computing-based air handling device management control system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a flow chart of a cloud computing-based air handling device management control method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a flow chart of a cloud computing-based air handling device management control method according to another embodiment of the present invention. Specific real Embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a cloud computing-based air handling device management control system according to an embodiment of the present invention
  • the cloud computing-based air handling device management control system includes: an Internet of Things field controller 11 configured to set air handling The normal operation parameters of the device 10 and the operation mode of the air treatment device 10 are managed and controlled according to the normal operation parameters of the air treatment device 10, and the normal operation parameters of the air treatment device 10 are transmitted to the cloud computing device management and control platform 13;
  • the Internet of Things field controller 11 includes a user parameter setting unit 111 for setting normal operating parameters of the air handling device 10, and adjusting the management and control mode of the air handling device 10 for the air handling device 10;
  • the networked field controller 11 includes a unit controller, a unit frequency converter, a unit power cabinet, a fan impeller correction controller, a unit and a motor vibration correction controller, a unit operating state automatic recorder, a unit operation fault recorder, and a unit energy consumption recorder.
  • the IoT field controller 11 used in this embodiment is a controller developed by using the Internet of Things technology, and is an air processing device operation data analysis controller having a unique IP address, which can be in one-to-one correspondence with the air processing device 10, and utilizes the object. Networking technology enables real-time interaction of data between devices and facilities across platforms and systems.
  • the normal operating parameters set by the Internet of Things field controller 11 are transmitted to the cloud computing device management and control platform 13 through the communication network, wherein the communication network may be a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system. , GPS network or more advanced next-generation transmission network.
  • the Internet of Things field data collector 12 is configured to collect actual operating parameters of the air processing device 10 and transmit it to the cloud computing device management and control platform 13; the actual operating parameters of the air processing device 10 include real-time operating parameters and security parameters.
  • the real-time operating parameter generally refers to parameters related to the actual operation of the air processing device 10 such as temperature, humidity, air volume, running time, frequency, etc. directly collected by the Internet of Things field data collector 12, for example: air conditioning water flow rate of the air processing device 10, Supply motor speed, wind pressure, wind speed, wind flow, air volume leakage rate, vibration acceleration, motor torque and power consumption, etc.;
  • Safety parameters include parameters related to air handling equipment 10 in case of faults and alarms, such as: Air Protection current, protection voltage, protection power and motor safe speed of the processing device 10.
  • the Internet of Things field data collector 12 is generally composed of various types of sensors with network transmission functions, data statistics and summary units, data analysis and uploading units, etc., to complete data collection and preliminary statistical analysis functions, the actual number of which is based on needs. Set, there may be a lot of IoT field data Collector 12.
  • the Internet of Things field data collector 12 used in this embodiment is a data collector developed by using the Internet of Things technology, and is an actual operation data collector of an air processing device having a unique IP address, and can be in one-to-one correspondence with the air processing device 10.
  • the Internet of Things field data collector 12 can be various air conditioning water flow sensors, air supply motor speed sensors, wind pressure sensors, wind speed sensors, wind flow sensors, air volume leak rate measuring instruments, acceleration sensors, motor torque sensors, shaft seal oil leakage And leaky sensors and gas collectors.
  • the actual operating parameters of the air processing device 10 collected by the Internet of Things field data collector 12 are transmitted to the cloud computing device management and control platform 13 through the communication network, wherein the communication network may be a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, or a GPRS, 3G. , 4G, Beidou system, GPS network or more advanced next-generation transmission network.
  • the cloud computing device management and control platform 13 is configured to adjust the management and control mode of the Internet of Things field controller 11 in accordance with actual operating parameters and normal operating parameters of the air handling device 10. The purpose of the adjustment is to achieve an optimal configuration of the air handling equipment 10, reduce the failure rate, reduce maintenance costs, and ensure that the equipment is in an optimal operating state.
  • the cloud computing device management and control platform 13 of this embodiment specifically includes:
  • the receiving unit 131 is configured to receive the actual operating parameters of the air processing device 10 collected by the Internet of Things field data collector 12 and the normal operating parameters of the air handling device 10 set by the Internet of Things field controller 11;
  • the first determining unit 132 is configured to determine whether the actual operating parameter of the collected air processing device 10 matches the normal operating parameter of the set air processing device 10 and generate a determination result;
  • the operation model generation unit 133 is configured to generate a corresponding operation model according to the actual operation parameters of the collected air treatment device 10 when the determination result of the first determination unit 132 is a match; the operation model includes the overall working condition and the operating condition. And other indicators.
  • the operation model database 130 is configured to store various historical operation models of the air treatment device 10; the operation model database 130 stores various historical operation models of the air treatment equipment in accordance with industry standards (design standards, manufacturer equipment design parameters, etc.) and Relevant specifications, standards and other documents agreed or recognized the optimal operating state model. These historical operating models consider the evaluation criteria such as functional benchmarking, efficiency benchmarking, performance benchmarking, etc., and their operating state is relatively reasonable.
  • the second determining unit 134 is configured to determine whether the generated running model matches the corresponding historical running model in the running model database and generate a judgment result; the establishment of the historical operation model of the air processing device is generally restricted by the operating constraint parameter, and runs The status constraint parameters are different, and the corresponding air handling equipment historical operation model is different.
  • the health constraint parameter includes one or a combination of an application environment parameter, a design parameter, a component design parameter, an application site type parameter of the respective device, and a combination with other constraint parameters (such as a control optimization mode).
  • the application environment parameters of each device include geographic location, meteorological parameters, etc.
  • the design parameters include operating status, design power, measurement range, design energy efficiency, etc.
  • the application site type parameters include shopping malls, supermarkets, hotels, office buildings, exhibition halls, computer rooms, and industrial Plant, residential, national grid and other types.
  • the user inputs the health constraint parameters of the currently generated running model through the health constraint parameter setting unit 14, and then finds the corresponding historical running model (ie, the operating constraint parameter in the air handling device running model database 130 according to the operating condition constraint parameters.
  • a historical running model matching the generated running model and then determining whether the generated running model matches the corresponding historical running model. If the matching does not indicate that the device is running unreasonably, it needs to be adjusted.
  • the generated running model unit time vibration acceleration of the device requires 1000g (squares per second), but if it is less than or greater than 10% of the set value, it can be inferred that the operating state of the device is abnormal, or resonance occurs, or spare parts appear. Excessive wear, or eccentricity, requires adjustment of the equipment.
  • the control mode adjustment unit 135 is configured to adjust the management and control mode of the air processing device 10 to the air processing device 10 when the determination result of the first determining unit 132 or the second determining unit 134 is a mismatch. Mismatch indicates that the operation does not meet the requirements.
  • the management and control modes need to be adjusted to ensure that the device is running normally until the optimal operating point is matched, thus achieving optimal configuration of the operating conditions.
  • the judgment result of the first judging unit 132 is not matched, it indicates that the running condition cannot meet the requirement set by the user, and needs to be directly adjusted; when the judgment result of the second judging unit 134 is not matched, it indicates that the running condition can be achieved.
  • the cloud computing device management and control platform 13 has a variety of management and control modes for the Internet of Things field controller 11, and only one of the above embodiments is shown.
  • the cloud computing-based air handling device management control system of the embodiment can be made into an intuitive display interface, and the user only needs to perform management control through the display interface.
  • the air handling equipment 10 (such as the air conditioning unit and the new air unit) is in normal operation, the blower is operating as a critical device.
  • the Internet of Things field data collector 12 can collect the actual operating parameters of the blower.
  • the cloud computing device management and control platform 13 can determine whether the fan shaft is flexible according to the collected actual operating parameters, and whether the fan shaft and the motor shaft are on the same center line. Whether the blower base is tight, whether the blower output wind pressure and air volume value are normal, whether the operation of each part is stable, no jumping, no obvious vibration, whether the pressure is stable, whether the three-phase current balance is less than 2%, whether the speed and current are close Rating and so on.
  • the air handling device 10 maintains the existing operating state; if the collected actual operating parameters are not within the normal range, the cloud computing device management and control platform 13 gives a corresponding control signal.
  • the control signal is transmitted to the Internet of Things field controller 11, and the IoT field controller 11 adjusts the operating state of the blower according to the received control signal to bring it to a normal state.
  • the parameters are recorded to the running model database and become the reference value for the next judgment.
  • the advantages of using the cloud computing device management and control platform 13 for device management control are obvious.
  • the scale and scalability of cloud computing enable centralized control of ultra-large-scale operation, which can theoretically achieve any kind of globally.
  • the management and control of the air handling equipment has a wider application scope; the virtualization characteristics of the cloud computing enable each user to perform the operational management control without separately configuring the independent health management control platform, but in the "cloud”
  • the cost of cloud computing is greatly reduced.
  • the characteristics of resource sharing in cloud computing make the historical data in the whole control platform very rich, and can match the best historical data as a reference to achieve optimal energy allocation.
  • FIG. 2 is a flowchart of a cloud computing-based air handling device management control method according to an embodiment of the present invention, the method comprising:
  • S11 managing and controlling an operation mode of the air processing device according to the set normal operation parameter of the air processing device, and transmitting a normal operation parameter of the air processing device to a cloud computing device management and control platform; Set the normal operating parameters through The communication network is transmitted to the cloud computing device management and control platform, wherein the communication network may be a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system, a GPS network, or a more advanced next generation transmission network.
  • the communication network may be a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system, a GPS network, or a more advanced next generation transmission network.
  • the actual operating parameters of the air processing device include real-time operating parameters and security parameters.
  • the real-time operating parameters usually refer to the parameters directly related to the actual operation of the air treatment equipment such as temperature, humidity, air volume, running time, frequency, etc., such as: air conditioning water flow rate of air treatment equipment, air supply motor speed, wind pressure, Wind speed, wind flow, air volume leakage rate, vibration acceleration, motor torque and power consumption, etc.
  • Safety parameters include parameters related to air handling equipment in case of faults and alarms, such as: protection current of air handling equipment, protection voltage, Protection power and motor safe speed.
  • the actual operating parameters are collected by the IoT field data collector composed of various types of sensors with network transmission functions, data statistics and summary units, data analysis and uploading units, and the actual number of the IoT field data collectors. It is set as needed, such as air conditioning water flow sensor, air supply motor speed sensor, wind pressure sensor, wind speed sensor, wind flow sensor, air volume leak rate meter, acceleration sensor, motor torque sensor, shaft seal oil leakage and water leakage Sensors and gas collectors, etc.
  • the actual operating parameters of the collected air handling equipment are transmitted to the cloud computing device management and control platform through the communication network, wherein the communication network can be a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system, a GPS network or more advanced. Next generation transmission network, etc.
  • the communication network can be a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system, a GPS network or more advanced. Next generation transmission network, etc.
  • S13 The management and control mode of the air processing device is adjusted according to the actual operating parameters and normal operating parameters of the air handling device under the cloud computing device management and control platform.
  • FIG. 3 is a flowchart of a cloud computing-based air handling device management control method according to another embodiment of the present invention, which is based on the cloud computing-based air handling device management control method shown in FIG.
  • the step S13 specifically includes:
  • step S131 determining whether the actual operating parameter and the normal running parameter of the air processing device match; if not, performing step S135, and if yes, performing step S132;
  • S132 generate a corresponding operation model according to actual operating parameters of the air processing device
  • step S133 Determine whether the generated running model matches the corresponding historical running model in the running model database; if not, perform step S135, and if yes, perform step S134;
  • the method further includes the step S136, adding the generated running model to the running model database, enriching historical data, and providing reference for subsequent running condition management control. .
  • the corresponding historical running model in the running model database refers to a historical running model in which the running condition constraint parameter matches the generated running model, and the operating condition constraint parameter includes an application environment parameter, a design parameter, and an air conditioning device.
  • the operating condition constraint parameter includes an application environment parameter, a design parameter, and an air conditioning device.
  • the operational model database contains various historical operational models that conform to industry standards (design standards, manufacturer equipment design parameters, etc.). These historical operational models take into account the evaluation criteria of energy consumption benchmarks, efficiency benchmarks, performance benchmarks, etc. In terms of it, it is the most reasonable.
  • the establishment of the historical operation model is usually restricted by the operating condition constraint parameters of the air treatment equipment, and the operational constraint parameters are different, and the corresponding historical operation models are different.
  • the application environment parameters of each device include geographic location, meteorological parameters, etc.
  • the design parameters of the equipment include design operation parameters, design power, measurement range, design energy efficiency, etc.
  • the application site type parameters of the equipment include shopping malls, supermarkets, hotels, office buildings, exhibitions. Pavilion, computer room, industrial plant, residential, national grid and other categories. Of course, there are other health constraint parameters, such as control mode.
  • the actual operating parameters of the air processing device are transmitted to the cloud computing device management and control platform through any one of a wireless INTERNET network, a wired INTERNET network, a GPRS, a 3G, a 4G, a Beidou system, and a GPS network.
  • the method of the embodiment is based on the cloud computing-based air handling device management control method shown in FIG. 2, and specifically how to adjust the IoT field controller under the cloud computing device management and control platform.
  • the management and control mode approach takes full advantage of the rich historical features of the cloud computing device management and control platform to further optimize the operational model.

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的空气处理设备管理控制系统及方法，该系统包括：物联网现场控制器，用于设定所述空气处理设备的正常运行参数并根据所述正常运行参数对所述空气处理设备的运行模式进行管理和控制；物联网现场数据采集器，用于采集所述空气处理设备的实际运行参数；云计算设备管理和控制平台，用于根据所述空气处理设备的实际运行参数和正常运行参数调整所述物联网现场控制器的管理和控制模式。所述方法利用该系统实现。本发明能够兼容所有不同厂家的空气处理设备管理控制平台，在统一的平台下同时对很多个对象进行集中管理控制，从而实现设备运行状况的最优化配置。

Description

基于云计算的空气处理设备管理控制系统及方法 技术领域 本发明涉及空气处理设备管理控制技术领域， 尤其涉及一种基于 云计算的空气处理设备管理控制系统及方法。 背景技术 随着全世界范围内的空气处理设备 （如空调机组和新风机组） 越 来越多， 对各种空气处理设备的管理控制越来越重要。
现有技术中的空气处理设备管理控制系统， 通常仅仅采用分析设 备数量、 设备的铭牌信息、 设备的维修保养记录等手段， 对各种设备 做一个简单的信息汇总， 而不能够用自动化手段采集设备实时运行数 据和设计参数， 更难以做到跨平台、 跨系统 "物与物之间数据无障碍 共享"功能， 只能够通过人工登录产品参数和运行参数， 特别是不能 够做到同时对多台空气处理设备的各个设备做运行数据和设计参数对 比分析， 无法査证和提前预知设备故障的出现时间节点， 以及故障对 设备造成的危害程度。
本发明人还发现现有技术的空气处理设备管理控制软件还存在以 下问题：
1、 系统在处理大量历史数据时遇到处理速度不迅速、 数据保护无 法实现的问题；
2、 系统没有从设计因素、 使用环境、 使用习惯、 人为因素、 运行 指标、 管理体系、 故障基准标杆、 故障绩效、 故障统计、 运行优化等 方面进行综合的设备和零部件运行数据统计、 分析和管理控制， 仅仅 是将部分统计结果提供给用户， 让用户自己根据统计结果去修正现场 运行控制模式， 从而无法实现设备运行的最优化配置。
3、 不能够实现所有发电机组设施跨平台、 跨系统 "物与物数据实 时交换"， 并实现跨系统、 按照功能需求的设备设施管理和控制。
云计算是近几年发展起来的网络技术， 它是将计算任务分布在大 量计算机构成的资源池上， 使得各种应用系统能够根据需要获取计算 力、 存储空间和各种软件服务。 各大 IT公司纷纷推出自己的基于云计 算的平台服务， 如谷歌（G00GLE)、 微软、 雅虎、 亚马逊（Amazon )等， 总结起来云计算具有以下特点：
(1) 超大规模。 "云"具有相当的规模， Google云计算已经拥有 100多万台服务器， Amazon、 IBM, 微软、 Yahoo等的 "云"均拥有几 十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百上千台服务器， "云"能赋予 用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化。 云计算支持用户在任意位置、 使用各种终端获取应 用服务。 所请求的资源来自 "云 "， 而不是固定的有形的实体。 应用在
"云" 中某处运行， 但实际上用户无需了解、 也不用担心应用运行的 具体位置。 只需要一台笔记本或者一个手机， 就可以通过网络服务来 实现我们需要的一切， 甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性。 "云"使用了数据多副本容错、 计算节点同构可互 换等措施来保障服务的高可靠性， 使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性。 云计算不针对特定的应用， 在 "云" 的支撑下可以 构造出千变万化的应用， 同一个 "云"可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性。 "云"的规模可以动态伸缩， 满足应用和用户规 模增长的需要。
(6) 按需服务。 "云"是一个庞大的资源池， 你按需购买； 云可以 像自来水， 电， 煤气那样计费。
(7)极其廉价。 由于"云"的特殊容错措施可以采用极其廉价的节 点来构成云， "云"的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂 的数据中心管理成本， "云"的通用性使资源的利用率较之传统系统大 幅提升， 因此用户可以充分享受 "云" 的低成本优势， 经常只要花费 几百美元、 几天时间就能完成以前需要数万美元、 数月时间才能完成 的任务。
(8)物联网技术是云计算实现现场设备数据跨平台交换的可靠保 障， 其本质含义是物与物相连、 互通及数据共享。
(9)物联网技术的核心和基础仍然是互联网技术，是在互联网技术 基础上的延伸和扩展的一种网络技术； 其用户端延伸和扩展到了任何 物品和物品之间， 进行信息交换和通讯； 因此， 物联网技术的定义是： 通过射频识别 （RFID)、 红外感应器、 全球定位系统、 激光扫描器等信 息传感设备， 按约定的协议， 将任何物品与互联网相连接， 进行信息 交换和通讯， 以实现智能化识别、 定位、 追踪、 监控和管理的一种网 络技术。
(10)物联网（Internet of Things)指的是将无处不在
(Ubiquitous ) 的末端设备 （Devices ) 和设施 (Faci l ities ) , 包括 具备 "内在智能" 的传感器、 移动终端、 工业系统、 数控系统、 家庭 智能设施、视频监控系统等、和 "外在使能" （Enabled)的，如贴上 RFID 的各种资产 （AS Sets )、 携带无线终端的个人与车辆等等 "智能化物件 或动物"或 "智能尘埃" （Mote ) , 通过各种无线和 /或有线的长距离 和 /或短距离通讯网络实现互联互通 （M2M)、 应用大集成 （Grand Integration)、 以及基于云计算的 SaaS营运等模式， 在内网
( Intranet ), 专网 (Extranet ), 和 /或互联网 ( Internet ) 环境下， 采用适当的信息安全保障机制， 提供安全可控乃至个性化的实时在线 监测、 定位追溯、 报警联动、 调度指挥、 预案管理、 远程控制、 安全 防范、 远程维保、 在线升级、 统计报表、 决策支持、 领导桌面 （集中 展示的 Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对 "万物" 的 "高 效、 节能、 安全、 环保" 的 "管、 控、 营"一体化。 发明内容 为了解决现有技术的上述问题， 本发明的目的是提供一种基于云 计算的空气处理设备管理控制系统及方法， 能够兼容所有不同厂家的 空气处理设备管理控制平台， 在一个统一的平台下对很多个对象集中 进行设备运行管理控制， 实现最大限度的运行优化管理、 故障预知和 网络化自动控制， 从而实现运行状况的最优化配置， 达到更好的运行 效果。
为了实现上述目的， 本发明提供了一种基于云计算的空气处理设 备管理控制系统， 包括：
物联网现场控制器， 用于设定所述空气处理设备的正常运行参数 以及根据所述空气处理设备的正常运行参数对所述空气处理设备的运 行模式进行管理和控制， 并将所述空气处理设备的正常运行参数传输 至云计算设备管理和控制平台；
物联网现场数据采集器， 用于采集所述空气处理设备的实际运行 参数并传送给云计算设备管理和控制平台；
云计算设备管理和控制平台， 用于根据所述空气处理设备的实际 运行参数和正常运行参数调整所述物联网现场控制器的管理和控制模 式。
作为优选， 所述云计算设备管理和控制平台具体包括：
接收单元， 用于接收所述物联网现场数据采集器采集到的所述空 气处理设备的实际运行参数以及通过所述物联网现场控制器设定的所 述空气处理设备的正常运行参数；
第一判断单元， 用于判断所述空气处理设备的实际运行参数与正 常运行参数是否匹配并生成判断结果；
运行模型生成单元， 用于当所述第一判断单元的判断结果为匹配 时根据所述空气处理设备的实际运行参数生成相应的运行模型；
运行模型数据库， 用于存储所述空气处理设备的各种历史运行模 型；
第二判断单元， 用于判断所述生成的运行模型与所述运行模型数 据库中对应的历史运行模型是否匹配并生成判断结果；
控制模式调整单元， 用于当所述第一判断单元或所述第二判断单 元的判断结果为不匹配时调整所述物联网现场控制器对所述空气处理 设备的管理和控制模式。
作为优选， 所述空气处理设备的实际运行参数包括实时运行参数 和安全参数。 其中， 实时运行参数通常指物联网现场数据采集器直接 采集的温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与设备的实际运行相关 的参数， 例如： 所述空气处理设备的空调水流量、 送风电机转速、 风 压、 风速、 风流量、 风量泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和用电量等； 安全参数包括故障和报警等情况下各个设备相关的参数， 例如： 所述 空气处理设备的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。
作为优选， 所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是指运行 状况约束参数与所述生成的运行模型匹配的历史运行模型， 所述运行 状况约束参数包括所述空气处理设备的应用环境参数、 设计参数、 应 用场所类型参数和实际运行类型参数中的一种或者其组合。 运行模型 数据库中存有各种符合行业标准 （设计标准、 厂家设备设计参数等） 的历史运行模型， 这些历史运行模型考虑了能耗标杆、 效率标杆、 绩 效标杆等评价标准的， 其运行模式相对来讲是最合理的。 历史运行模 型的建立通常受到所述空气处理设备的运行状况约束参数的制约， 运 行状况约束参数不同， 对应的历史运行模型就不同。 各个设备的应用 环境参数包括地理位置、 气象参数等， 设备的设计参数包括设计运行 参数、 设计功率、 测量范围、 设计能效等， 设备的应用场所类型参数 包括商场、 超市、 酒店、 办公楼、 展览馆、 机房、 工业厂房、 住宅、 国家电网等类别。 当然， 还可以有其他运行状况约束参数， 比如控制 模式等。
为了实现上述目的， 本发明还提供了一种基于云计算的空气处理 设备管理控制方法， 包括：
S11 : 根据设定的所述空气处理设备的正常运行参数对所述空气处 理设备的运行模式进行管理和控制， 并将所述空气处理设备的正常运 行参数传输至云计算设备管理和控制平台；
S12 : 采集所述空气处理设备的实际运行参数并传送给云计算设备 管理和控制平台；
S13 : 在云计算设备管理和控制平台下根据所述空气处理设备的实 际运行参数和正常运行参数调整对所述空气处理设备的管理和控制模 式。
作为优选， 所述 S13步骤具体包括：
S131 : 判断所述空气处理设备的实际运行参数和正常运行参数是 否匹配； 如果不匹配， 执行 S135步骤， 如果匹配， 执行 S132步骤； S132 : 根据所述空气处理设备的实际运行参数生成相应的运行模 型；
S133 : 判断所述生成的运行模型与运行模型数据库中对应的历史 运行模型是否匹配；如果不匹配，执行 S135步骤，如果匹配，执行 S134 步骤；
S134 : 保持对所述空气处理设备的管理和控制模式； S135 : 调整对所述空气处理设备的管理和控制模式。
作为进一步地优选， 执行所述 S134步骤后， 还包括 S136步骤， 将所述生成的运行模型加入到所述运行模型数据库中。
作为优选， 所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是指运行 状况约束参数与所述生成的运行模型匹配的历史运行模型， 所述运行 状况约束参数包括所述空气处理设备的应用环境参数、 设计参数、 应 用场所类型参数和实际运行类型参数中的一种或者其组合。
作为优选， 所述空气处理设备的实际运行参数包括实时运行参数 和安全参数。 其中， 实时运行参数通常指物联网现场数据采集器直接 采集的温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与设备的实际运行相关 的参数， 例如： 所述空气处理设备的空调水流量、 送风电机转速、 风 压、 风速、 风流量、 风量泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和用电量等； 安全参数包括故障和报警等情况下各个设备相关的参数， 例如： 所述 空气处理设备的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。
作为优选， 所述空气处理设备的正常运行参数和实际运行参数均 通过无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS、 3G、 4G、 北斗系统、 GPS网中的任一种传送给云计算设备管理和控制平台。
与现有技术相比， 本发明的有益效果在于， 本发明提供的空气处 理设备管理控制系统及方法能够兼容所有不同厂家的空气处理设备管 理控制平台， 在一个统一的平台下对很多个对象集中进行运行管理控 制， 实现最大限度的预知设备故障和网络化自动调节控制， 从而实现 设备运行状况的最优化配置， 达到更好的设备管理和维护效果。 附图说明 图 1 是本发明实施例的基于云计算的空气处理设备管理控制系统 的结构示意图；
图 2 是本发明一个实施例的基于云计算的空气处理设备管理控制 方法的流程图；
图 3 是本发明另一个实施例的基于云计算的空气处理设备管理控 制方法的流程图。 具体实鮮式 下面结合附图详细说明本发明的实施例。
如图 1所示的本发明实施例的基于云计算的空气处理设备管理控 制系统的结构示意图， 基于云计算的空气处理设备管理控制系统包括: 物联网现场控制器 11，用于设定空气处理设备 10的正常运行参数 以及根据空气处理设备 10的正常运行参数对空气处理设备 10的运行 模式进行管理和控制， 并将空气处理设备 10的正常运行参数传输至云 计算设备管理和控制平台 13;物联网现场控制器 11包括用户参数设定 单元 111， 其用于设定空气处理设备 10的正常运行参数， 以及调整物 联网现场控制器 11对空气处理设备 10的管理和控制模式； 常用的物 联网现场控制器 11包括机组控制器、 机组变频器、 机组电力柜、 风机 叶轮修正控制器、 机组和电机振动修正控制器、 机组运行状态自动记 录仪、 机组运行故障记录仪和机组能耗记录仪等。 本实施例所采用的 物联网现场控制器 11是利用物联网技术研发的控制器，是具有唯一 IP 地址的空气处理设备运行数据分析控制器， 与空气处理设备 10能够一 一对应， 并利用物联网技术实现设备设施间数据跨平台和跨系统的实 时交互。通过物联网现场控制器 11设定的正常运行参数通过通讯网络 传输到云计算设备管理和控制平台 13， 其中所述通讯网络可以是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS, 3G、 4G、 北斗系统、 GPS网或 者更先进的下一代传输网络等。
物联网现场数据采集器 12，用于采集空气处理设备 10的实际运行 参数并传送给云计算设备管理和控制平台 13 ;空气处理设备 10的实际 运行参数包括实时运行参数和安全参数。 其中， 实时运行参数通常指 物联网现场数据采集器 12直接采集的温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与空气处理设备 10的实际运行相关的参数， 例如： 空气处理设 备 10的空调水流量、 送风电机转速、 风压、 风速、 风流量、 风量泄漏 率、 振动加速度、 电机扭矩和用电量等； 安全参数包括故障和报警等 情况下各个与空气处理设备 10相关的参数， 例如： 空气处理设备 10 的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。 物联网现场数 据采集器 12—般由各类带网络传输功能的传感器、 数据统计和汇总单 元、 数据分析和上传单元等组成， 完成数据的采集和初步统计分析功 能， 其实际数量是根据需要而设定的， 可能有很多个物联网现场数据 采集器 12。本实施例所采用的物联网现场数据采集器 12是利用物联网 技术研发的数据采集器， 是具有唯一 IP地址的空气处理设备实际运行 数据采集器， 与空气处理设备 10能够一一对应。 物联网现场数据采集 器 12可以是各种空调水流量传感器、 送风电机转速传感器、 风压力传 感器、 风速传感器、 风流量传感器、 风量泄漏率测量仪、 加速度传感 器、 电机扭矩传感器、 轴封漏油和漏水传感器和电量采集仪等。 物联 网现场数据采集器 12采集到的空气处理设备 10的实际运行参数通过 通讯网络传输到云计算设备管理和控制平台 13， 其中所述通讯网络可 以是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS, 3G、 4G、 北斗系统、 GPS网或者更先进的下一代传输网络等。
云计算设备管理和控制平台 13，用于根据所述空气处理设备 10的 实际运行参数和正常运行参数调整所述物联网现场控制器 11的管理和 控制模式。 调整的目的是实现空气处理设备 10的最优化配置， 降低故 障率， 减少维护成本， 保证设备处于最佳运行状态等。 本实施例的云 计算设备管理和控制平台 13具体包括：
接收单元 131， 用于接收物联网现场数据采集器 12采集到的空气 处理设备 10的实际运行参数以及通过物联网现场控制器 11设定的空 气处理设备 10的正常运行参数；
第一判断单元 132， 用于判断所述采集到的空气处理设备 10的实 际运行参数与所述设定的空气处理设备 10的正常运行参数是否匹配并 生成判断结果；
运行模型生成单元 133，用于当第一判断单元 132的判断结果为匹 配时根据所述采集到的空气处理设备 10的实际运行参数生成相应的运 行模型； 运行模型包括整体工况和运行工况等指标。
运行模型数据库 130， 用于存储空气处理设备 10的各种历史运行 模型； 运行模型数据库 130中存有各种符合行业标准 （设计标准、 厂 家设备设计参数等） 的空气处理设备历史运行模型以及被相关规范、 标准等文件约定或承认的最优运行状态模型， 这些历史运行模型是考 虑了功能标杆、 效率标杆、 绩效标杆等评价标准的， 其运行状态相对 来讲是最合理的。 第二判断单元 134，用于判断所述生成的运行模型与运行模型数据 库中对应的历史运行模型是否匹配并生成判断结果； 空气处理设备历 史运行模型的建立通常受到运行状况约束参数的制约， 运行状况约束 参数不同， 对应的空气处理设备历史运行模型就不同。 所述运行状况 约束参数包括所述各个设备的应用环境参数、 设计参数、 零配件设计 参数、应用场所类型参数中的一种或者其组合以及与其他约束参数（如 控制优化模式） 的组合。 各个设备的应用环境参数包括地理位置、 气 象参数等， 设计参数包括运行状况、 设计功率、 测量范围、 设计能效 等， 应用场所类型参数包括商场、 超市、 酒店、 办公楼、 展览馆、 机 房、 工业厂房、 住宅、 国家电网等类型。 用户通过运行状况约束参数 设定单元 14输入当前生成的运行模型的运行状况约束参数， 然后根据 这些运行状况约束参数在空气处理设备运行模型数据库 130中找到对 应的历史运行模型 （即运行状况约束参数与所述生成的运行模型匹配 的历史运行模型）， 再判断生成的运行模型与对应的历史运行模型是否 匹配， 如果不匹配说明设备运行不合理， 需要调整。 例如生成的运行 模型单位时间设备振动加速度要求 lOOOg (每秒平方），但是如果小于或 大于设定值的 10%以上， 则可以推断此设备的运行状态不正常， 要么发 生共振， 要么零配件出现过度磨损， 或者偏心等， 需要对设备进行调 整。
控制模式调整单元 135，用于当第一判断单元 132或第二判断单元 134的判断结果为不匹配时调整物联网现场控制器 11对空气处理设备 10的管理和控制模式。 不匹配说明运行不符合要求， 需要对管理和控 制模式进行调整以保证设备正常运行， 直到最佳运行点实现匹配为止， 从而实现运行状况的最优化配置。 当第一判断单元 132的判断结果为 不匹配时， 说明运行状况无法达到用户设定的要求， 需要直接进行调 整； 当第二判断单元 134的判断结果为不匹配时， 说明运行状况虽然 能够达到用户设定要求， 但还不是最优的， 没有考虑功能标杆、 效率 标杆、 绩效标杆等评价标准， 有必要进行调整从而进一步优化运行状 态。 如果第二判断单元 134的判断结果为匹配时， 说明生成的运行模 型是合理的符合要求的， 则将所述生成的运行模型加入到运行模型数 据库 130中， 丰富历史数据， 为后续运行状况管理控制提供参考。 当然， 云计算设备管理和控制平台 13对物联网现场控制器 11 的 管理和控制模式有很多种， 上述实施例仅仅给出了其中的一种。
为了用户使用方便， 本实施例的基于云计算的空气处理设备管理 控制系统可以做成直观的显示界面， 用户只需要通过显示界面进行管 理控制即可。
当空气处理设备 10 (如空调机组和新风机组） 在正常运行时， 送 风机作为关键设备在运转。物联网现场数据采集器 12可以采集到送风 机的实际运行参数， 云计算设备管理和控制平台 13可以根据采集到的 实际运行参数判断风机轴是否转动灵活， 风机轴与电机轴是否在同一 中心线上， 送风机机座是否紧固， 送风机输出风压和风量值是否正常， 各部分运转是否平稳、 无跳动、 无明显振动， 压力是否稳定， 三相电 流平衡度是否小于 2%， 转速、 电流是否接近额定值等。 如果采集到的 实际运行参数处于正常范围内， 空气处理设备 10保持现有运行状态； 如果采集到的实际运行参数未处于正常范围内， 则云计算设备管理和 控制平台 13给出相应控制信号， 并将该控制信号传送至物联网现场控 制器 11，物联网现场控制器 11根据收到的控制信号调节送风机运行状 态， 使其达到正常状态。 同时， 将参数记录至运行模型数据库， 成为 下一次判断的参考值。
使用云计算设备管理和控制平台 13进行设备管理控制的优势十分 明显， 云计算的规模性和可扩展性的特点使得超大规模运行状况集中 控制可以实现， 理论上讲可以实现全球范围内的任何种类的空气处理 设备的管理控制， 应用范围更广； 云计算的虚拟化的特点使得各个用 户进行运行状况管理控制时无需单独配置独立的运行状况管理控制平 台， 而是在 "云" 中按需获得， 大大降低了成本； 云计算的资源共享 的特点使得整个控制平台内历史数据十分丰富， 可以匹配最佳历史数 据作为参考， 从而实现能源的最优化配置。
如图 2所示的本发明一个实施例的基于云计算的空气处理设备管 理控制方法的流程图， 该方法包括：
S11 : 根据设定的所述空气处理设备的正常运行参数对所述空气处 理设备的运行模式进行管理和控制， 并将所述空气处理设备的正常运 行参数传输至云计算设备管理和控制平台； 设定的正常运行参数通过 通讯网络传输到云计算设备管理和控制平台， 其中所述通讯网络可以 是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS、 3G、 4G、 北斗系统、 GPS网或者更先进的下一代传输网络等。
S12 : 采集所述空气处理设备的实际运行参数并传送给云计算设备 管理和控制平台； 所述空气处理设备的实际运行参数包括实时运行参 数和安全参数。 其中， 实时运行参数通常指直接采集的温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与空气处理设备的实际运行相关的参数， 例 如： 空气处理设备的空调水流量、 送风电机转速、 风压、 风速、 风流 量、 风量泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和用电量等； 安全参数包括 故障和报警等情况下各个与空气处理设备相关的参数， 例如： 空气处 理设备的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。 一般采 用由各类带网络传输功能的传感器、 数据统计和汇总单元、 数据分析 和上传单元等组成的物联网现场数据采集器对实际运行参数进行采 集， 所述物联网现场数据采集器的实际数量是根据需要而设定的， 例 如空调水流量传感器、 送风电机转速传感器、 风压力传感器、 风速传 感器、 风流量传感器、 风量泄漏率测量仪、 加速度传感器、 电机扭矩 传感器、 轴封漏油和漏水传感器和电量采集仪等。 采集到的空气处理 设备的实际运行参数通过通讯网络传输到云计算设备管理和控制平 台， 其中通讯网络可以是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS、 3G、 4G、 北斗系统、 GPS网或者更先进的下一代传输网络等。
S13 : 在云计算设备管理和控制平台下根据所述空气处理设备的实 际运行参数和正常运行参数调整对所述空气处理设备的管理和控制模 式。
由于使用了云计算设备管理和控制平台对空气处理设备的运行状 况进行管理和控制， 云计算的规模性和可扩展性的特点使得超大规模 运行状况集中控制可以实现， 理论上讲可以实现全球范围内的任何种 类的空气处理设备的管理控制， 应用范围更广； 云计算的虚拟化的特 点使得各个用户进行运行状况管理控制时无需单独配置独立的运行状 况管理控制平台， 而是在 "云" 中按需获得， 大大降低了成本； 云计 算的资源共享的特点使得整个控制平台内历史数据十分丰富， 可以匹 配最佳历史数据作为参考， 从而实现运行状况的最优化配置。 如图 3所示的本发明另一个实施例的基于云计算的空气处理设备 管理控制方法的流程图， 该方法在图 2所示的基于云计算的空气处理 设备管理控制方法的基础上， 所述 S13步骤具体包括：
S131 : 判断所述空气处理设备的实际运行参数和正常运行参数是 否匹配； 如果不匹配， 执行 S135步骤， 如果匹配， 执行 S132步骤；
S132 : 根据所述空气处理设备的实际运行参数生成相应的运行模 型；
S133 : 判断所述生成的运行模型与运行模型数据库中对应的历史 运行模型是否匹配；如果不匹配，执行 S135步骤，如果匹配，执行 S134 步骤；
S134 : 保持对所述空气处理设备的管理和控制模式；
S135 : 调整对所述空气处理设备的管理和控制模式。
作为本实施例的一种优选方案，执行所述 S134步骤后，还包括 S136 步骤， 将所述生成的运行模型加入到所述运行模型数据库中， 丰富历 史数据， 为后续运行状况管理控制提供参考。
更加详细的介绍请参考上述基于云计算的空气处理设备管理控制 系统实施例中的表述。
所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是指运行状况约束参 数与所述生成的运行模型匹配的历史运行模型， 所述运行状况约束参 数包括所述空气处理设备的应用环境参数、 设计参数、 应用场所类型 参数和实际运行类型参数中的一种或者其组合。 运行模型数据库中存 有各种符合行业标准 （设计标准、 厂家设备设计参数等） 的历史运行 模型， 这些历史运行模型考虑了能耗标杆、 效率标杆、 绩效标杆等评 价标准的， 其运行模式相对来讲是最合理的。 历史运行模型的建立通 常受到所述空气处理设备的运行状况约束参数的制约， 运行状况约束 参数不同， 对应的历史运行模型就不同。 各个设备的应用环境参数包 括地理位置、 气象参数等， 设备的设计参数包括设计运行参数、 设计 功率、 测量范围、 设计能效等， 设备的应用场所类型参数包括商场、 超市、 酒店、 办公楼、 展览馆、 机房、 工业厂房、 住宅、 国家电网等 类别。 当然， 还可以有其他运行状况约束参数， 比如控制模式等。 所述空气处理设备的实际运行参数通过无线 INTERNET 网、 有线 INTERNET 网、 GPRS、 3G、 4G、 北斗系统、 GPS 网中的任一种传送给云 计算设备管理和控制平台。
本实施例的方法在图 2所示的基于云计算的空气处理设备管理控 制方法的基础上， 具体给出了一种在云计算设备管理和控制平台下如 何调整所述物联网现场控制器的管理和控制模式的方法， 其充分利用 了云计算设备管理和控制平台历史数据丰富的特点， 进一步优化了运 行模型。 以上实施例仅为本发明的示例性实施例， 不用于限制本发明， 本 发明的保护范围由附加的权利要求书限定。 本领域技术人员可以在本 发明的实质和保护范围内， 对本发明做出各种修改或等同替换， 这种 修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。

Claims

权利要求
1、 一种基于云计算的空气处理设备管理控制系统， 其特征在于， 包括：
物联网现场控制器， 用于设定所述空气处理设备的正常运行参数 以及根据所述空气处理设备的正常运行参数对所述空气处理设备的运 行模式进行管理和控制， 并将所述空气处理设备的正常运行参数传输 至云计算设备管理和控制平台；
物联网现场数据采集器， 用于采集所述空气处理设备的实际运行 参数并传送给云计算设备管理和控制平台；
云计算设备管理和控制平台， 用于根据所述空气处理设备的实际 运行参数和正常运行参数调整所述物联网现场控制器的管理和控制模 式。
2、 根据权利要求 1所述的基于云计算的空气处理设备管理控制系 统， 其特征在于， 所述云计算设备管理和控制平台具体包括：
接收单元， 用于接收所述物联网现场数据采集器采集到的所述空 气处理设备的实际运行参数以及通过所述物联网现场控制器设定的所 述空气处理设备的正常运行参数；
第一判断单元， 用于判断所述空气处理设备的实际运行参数与正 常运行参数是否匹配并生成判断结果；
运行模型生成单元， 用于当所述第一判断单元的判断结果为匹配 时根据所述空气处理设备的实际运行参数生成相应的运行模型；
运行模型数据库， 用于存储所述空气处理设备的各种历史运行模 型；
第二判断单元， 用于判断所述生成的运行模型与所述运行模型数 据库中对应的历史运行模型是否匹配并生成判断结果；
控制模式调整单元， 用于当所述第一判断单元或所述第二判断单 元的判断结果为不匹配时调整所述物联网现场控制器对所述空气处理 设备的管理和控制模式。
3、 根据权利要求 1或 2所述的基于云计算的空气处理设备管理控 制系统， 其特征在于， 所述空气处理设备的实际运行参数包括实时运 行参数和安全参数； 所述实时运行参数包括所述空气处理设备的空调 水流量、 送风电机转速、 风压、 风速、 风流量、 风量泄漏率、 振动加 速度、 电机扭矩和用电量； 所述安全参数包括所述空气处理设备的保 护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速。
4、 根据权利要求 2所述的基于云计算的空气处理设备管理控制系 统， 其特征在于， 所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是指运 行状况约束参数与所述生成的运行模型匹配的历史运行模型， 所述运 行状况约束参数包括所述空气处理设备的应用环境参数、 设计参数、 应用场所类型参数和实际运行类型参数中的一种或者其组合。
5、 一种基于云计算的空气处理设备管理控制方法， 其特征在于， 包括：
S11 : 根据设定的所述空气处理设备的正常运行参数对所述空气处 理设备的运行模式进行管理和控制， 并将所述空气处理设备的正常运 行参数传输至云计算设备管理和控制平台；
S12 : 采集所述空气处理设备的实际运行参数并传送给云计算设备 管理和控制平台；
S13 : 在云计算设备管理和控制平台下根据所述空气处理设备的实 际运行参数和正常运行参数调整对所述空气处理设备的管理和控制模 式。
6、 根据权利要求 5所述的基于云计算的空气处理设备管理控制方 法， 其特征在于， 所述 S13步骤具体包括：
S131 : 判断所述空气处理设备的实际运行参数和正常运行参数是 否匹配； 如果不匹配， 执行 S135步骤， 如果匹配， 执行 S 132步骤； S132 : 根据所述空气处理设备的实际运行参数生成相应的运行模 型；
S133 : 判断所述生成的运行模型与运行模型数据库中对应的历史 运行模型是否匹配；如果不匹配，执行 S135步骤，如果匹配，执行 S134 步骤；
S134 : 保持对所述空气处理设备的管理和控制模式；
S135 : 调整对所述空气处理设备的管理和控制模式。
7、 根据权利要求 6所述的基于云计算的空气处理设备管理控制方 法， 其特征在于， 执行所述 S134步骤后， 还包括 S136步骤， 将所述 生成的运行模型加入到所述运行模型数据库中。
8、 根据权利要求 6所述的基于云计算的空气处理设备管理控制方 法， 其特征在于， 所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是指运 行状况约束参数与所述生成的运行模型匹配的历史运行模型， 所述运 行状况约束参数包括所述空气处理设备的应用环境参数、 设计参数、 应用场所类型参数和实际运行类型参数中的一种或者其组合。
9、 根据权利要求 5或 6所述的基于云计算的空气处理设备管理控 制方法， 其特征在于， 所述空气处理设备的实际运行参数包括实时运 行参数和安全参数； 所述实时运行参数包括所述空气处理设备的空调 水流量、 送风电机转速、 风压、 风速、 风流量、 风量泄漏率、 振动加 速度、 电机扭矩和用电量； 所述安全参数包括所述空气处理设备的保 护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速。
10、 根据权利要求 5或 6所述的基于云计算的空气处理设备管理 控制方法， 其特征在于， 所述空气处理设备的正常运行参数和实际运 行参数均通过无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS、 3G、 4G、 北斗系统、 GPS网中的任一种传送给云计算设备管理和控制平台。
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