CN115264756B - 一种空调系统的应急处理方法及装置 - Google Patents
一种空调系统的应急处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115264756B CN115264756B CN202210821121.7A CN202210821121A CN115264756B CN 115264756 B CN115264756 B CN 115264756B CN 202210821121 A CN202210821121 A CN 202210821121A CN 115264756 B CN115264756 B CN 115264756B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- air conditioning
- system parameter
- parameter
- abnormal event
- conditioning system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
- F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
- F24F11/38—Failure diagnosis
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
- F24F11/61—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication using timers
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
- F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
- F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
- F24F11/80—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the temperature of the supplied air
- F24F11/86—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the temperature of the supplied air by controlling compressors within refrigeration or heat pump circuits
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
- Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本申请公开一种空调系统的应急处理方法及装置,涉及空调技术领域,能够在空调系统发生异常事件时进行应急处理,使得空调系统在短时间内保持正常工作。该方法包括:在检测到空调系统出现异常事件时,获取异常事件相关的各个第一系统参数,并获取各个第一系统参数的历史运行数据;对于各个第一系统参数,从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据;基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值;将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统,以使得空调系统基于各个第一系统参数的预测值运行。
Description
技术领域
本申请涉及空调技术领域,尤其涉及一种空调系统的应急处理方法及装置。
背景技术
随着经济社会的发展,空调可以给人们带来更好的体验,所以在娱乐、居家及工作等多种场所越来越被广泛使用。尤其是在室外体感温度过高或者体感温度过低(比如:夏季天气炎热或者是冬季天气寒冷)的情况下,空调成为人们一种必不可少的电器。
但是,如果空调系统发生异常,用户需要先进行报修,然后等待维修人员上门维修,那么在等待的过程中,因为空调系统已经停止工作,会使得室内温度不能处于人体觉得舒适的温度范围内,影响用户的使用体验。
发明内容
本申请实施例提供一种空调系统的应急处理方法及装置,能够在空调系统发生异常事件时进行应急处理,使得空调系统在短时间内保持正常工作。
第一方面,提供一种空调系统的应急处理方法,应用于服务器,包括:在检测到空调系统出现异常事件时,获取异常事件相关的各个第一系统参数,并获取各个第一系统参数的历史运行数据,第一系统参数为异常事件影响下参数值出现异常的系统参数;对于各个第一系统参数,从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据,异常事件时间段为检测到空调系统出现异常事件之前的预设时长的时间段;基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值,第一系统参数的预测值处于第一系统参数的合理取值范围内;将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统,以使得空调系统基于各个第一系统参数的预测值运行。
本申请实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:服务器在确定与空调系统所发生的异常事件相关的各个第一系统参数之后,从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据。这样,可以保证修正后的历史运行数据是空调系统在正常工作情况下的运行数据。那么,基于空调系统在正常工作情况下的运行数据,能够使得到第一系统参数的预测值是合理的,再将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统,空调系统就可以基于各个第一系统参数的预测值保持正常运行。
在一些实施例中,获取异常事件相关的各个第一系统参数,包括:根据空调系统的当前工作模式以及异常事件,确定异常事件相关的各个第一系统参数。这样,在确定与异常事件相关的各个第一系统参数时,考虑空调系统不同工作模式的影响,可以使得确定的各个第一系统参数更准确。
在一些实施例中,异常事件包括制冷剂过充异常事件、制冷剂欠充异常事件、室外换热器脏堵异常事件、室内换热器脏堵异常事件或电子膨胀阀卡死异常事件中的任意一种。这样,考虑到多种异常事件,服务器可以在后续过程中针对不同的异常事件,只对与当前所发生的异常事件相关的运行数据进行预测,避免无关数据的计算,减少运算量。
在一些实施例中,空调系统在制冷模式下,与制冷剂过充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力以及压缩机吸气过热度;与制冷剂欠充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,压缩机顶部温度以及压缩机吸气过热度;与室外换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力以及系统低压压力;与室内换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度;与电子膨胀阀卡死异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力以及压缩机顶部温度。
在一些实施例中,空调系统在制热模式下,与制冷剂过充异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力以及压缩机顶部温度;与制冷剂欠充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度;与室外换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力以及压缩机顶部温度;与室内换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力,系统低压压力,压缩机顶部温度以及排气温度和饱和冷凝温度的差值;与电子膨胀阀卡死异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,压缩机顶部温度,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度。
在一些实施例中,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值,包括:基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,以及第二系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值,第二系统参数为除了第一系统参数之外的其他系统参数。这样,在进行预测时考虑到第一系统参数可能会受到除了第一系统参数之外的其他系统参数的影响,所以将除了第一系统参数之外的其他系统参数考虑在内,可以提高预测的准确性。
在一些实施例中,对于各个第一系统参数,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值,包括:在当前时间达到第N个预测周期的起始时间时,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据以及第N个预测周期之前的各个预测周期内的第一系统参数的预测值,得到第N个预测周期内第一系统参数的预测值,N为正整数。这样,可以考虑多个预测周期的影响,使得预测结果更准确。
第二方面,提供一种空调系统的应急处理装置,包括:传输单元,用于在检测到空调系统出现异常事件时,获取异常事件相关的各个第一系统参数,并获取各个第一系统参数的历史运行数据,第一系统参数为异常事件影响下参数值出现异常的系统参数;处理单元,用于对于各个第一系统参数,从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据,异常事件时间段为检测到空调系统出现异常事件之前的预设时长的时间段;处理单元,还用于基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值,第一系统参数的预测值处于第一系统参数的合理取值范围内;传输单元,还用于将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统,以使得空调系统基于各个第一系统参数的预测值运行。
在一些实施例中,处理单元,还用于根据空调系统的当前工作模式以及异常事件,确定异常事件相关的各个第一系统参数。
在一些实施例中,处理单元,还用于在当前时间达到第N个预测周期的起始时间时,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据以及第N个预测周期之前的各个预测周期内的第一系统参数的预测值,得到第N个预测周期内第一系统参数的预测值,N为正整数。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括:一个或多个处理器;一个或多个存储器;其中,一个或多个存储器用于存储计算机程序代码,计算机程序代码包括计算机指令,当一个或多个处理器执行计算机指令时,控制器执行第一方面所提供的空调系统的应急处理方法。
第四方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括计算机指令,当计算机指令在计算机上控制时,使得计算机执行第一方面以及可能的实现方式中提供的空调系统的应急处理方法。
第五方面,本发明实施例提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品可直接加载到存储器中,并含有软件代码,该计算机程序产品经由计算机载入并执行后能够实现如第一方面以及可能的实现方式中提供的空调系统的应急处理方法。
需要说明的是,上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中,计算机可读存储介质可以与控制器的处理器封装在一起的,也可以与控制器的处理器单独封装,本申请对此不作限定。
本申请中第二方面至第五方面的描述的有益效果,可以参考第一方面和第一方面的有益效果分析,此处不再赘述。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种应急处理系统的架构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种空调系统的硬件结构示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种空调系统的硬件结构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种空调系统的硬件配置框图;
图5为本申请实施例提供的一种空调系统的应急处理方法及装置流程图;
图6为本申请实施例提供的另一种空调系统的应急处理方法及装置流程图;
图7为本申请实施例提供的另一种空调系统的应急处理方法及装置流程图;
图8为本申请实施例提供的一种空调系统与服务器的交互示意图;
图9为本申请实施例提供的另一种空调系统与服务器的交互示意图;
图10为本申请实施例提供的另一种空调的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本申请的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。另外,在对管线进行描述时,本申请中所用“相连”、“连接”则具有进行导通的意义。具体意义需结合上下文进行理解。
除非上下文另有要求,否则,在整个说明书和权利要求书中,术语“包括(comprise)”及其其他形式例如第三人称单数形式“包括(comprises)”和现在分词形式“包括(comprising)”被解释为开放、包含的意思,即为“包含,但不限于”。在说明书的描述中,术语“一个实施例(one embodiment)”、“一些实施例(some embodiments)”、“示例性实施例(exemplary embodiments)”、“示例(example)”、“特定示例(specific example)”或“一些示例(some examples)”等旨在表明与该实施例或示例相关的特定特征、结构、材料或特性包括在本公开的至少一个实施例或示例中。上述术语的示意性表示不一定是指同一实施例或示例。此外,所述的特定特征、结构、材料或特点可以以任何适当方式包括在任何一个或多个实施例或示例中。
在本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
如上述背景技术所述,如果空调系统发生异常,用户需要先进行报修,然后等待维修人员上门维修,那么在等待的过程中,因为空调系统已经停止工作,会使得室内温度不能处于人体觉得舒适的温度范围内,影响用户的使用体验。
基于此,本申请提出一种空调系统的应急处理方法及装置,能够在空调系统发生异常事件时进行应急处理,使得空调系统在短时间内保持正常工作。
图1为本申请实施例提供的一种应急处理系统的架构示意图。如图1所示,该应急处理系统200可以包括空调系统100、物联网网关201、云端服务器202、维修人员使用的后台监控装置203、以及终端设备204。
空调系统100在运行过程中会产生相应的空调系统运行数据,并将运行数据反馈给云端服务器202。
在一些实施例中,空调系统100可以根据空调系统的运行数据,检测自身是否出现异常事件,并将检测结果反馈给云端服务器202。
在一些实施例中,参见图1,空调系统100通过物联网网关201连接到云端服务器202,并将空调系统100的运行数据通过物联网网关201发送给云端服务器202。
在一些实施例中,空调系统100为单机空调系统或者多联机中央空调系统,本申请对此不作限制。
在一些实施例中,物联网网关201可以支持窄带物联网(Narrow Band Internetof Things,NB-IoT)、无线网(WIreless-Fidelity,Wi-Fi)、Cat.1、第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)等方式进行通信,对此不作限制。
在一些实施例中,云端服务器202可以将空调系统100的相关信息反馈给后台监控装置203。基于此,维修人员可以基于该后台监控装置203获知空调系统100的相关信息。从而,维修人员可以在空调系统100出现异常事件时,根据数据处理结果,明确异常事件具体原因以及维修方案。
后台监控装置203还可以向终端设备204发送与异常事件相关的提示信息,以使得用户及时得知空调系统100是否发生异常事件。
在一些实施例中,云端服务器202可以由服务器来实现。服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络、大数据服务器等基础云计算服务的云服务器。
在一些实施例中,终端设备204可以是手机(如图1中所示)、平板电脑、桌面型、膝上型、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-mobile Personal Computer,UMPC)、手持计算机、上网本、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、可穿戴电子设备、智能手表等设备,本申请对上述智能家居设备、服务器和电子设备的具体形式不做特殊限制。
为进一步对本申请的方案进行描述,可以参照图2,图2为本申请根据示例性实施例提供的一种空调系统100的机械结构示意图,图2所示的空调系统100可以包括以下一项或多项:
室内机101,以室内挂机(图2中示出)为例,室内挂机通常安装在室内壁面WL等上。再如,室内柜机(图2中未示出)也是室内机的一种形态。
室内机101具有显示器1011、垂直导风板1012和水平导风板1013。
在一些实施例中,显示器1011可以是液晶显示器、有机发光二极管(organiclight-emitting diode,OLED)显示器。显示器的具体类型、尺寸大小和分辨率等不作限定,本领技术人员可以理解的是,显示器可以根据需要做性能和配置上一些改变。空调系统可以通过显示器反馈空调系统当前的运行模式、环境温度、风量大小等信息。显示器可以用于显示当前红外探测区域的环境温度以及用户设定的环境温度。
在一些实施例中,垂直导风板1012和水平导风板1013,用于导风控制。空调系统通过控制垂直导风板和水平导风板的摆动角度,来实现空调系统送风方向的改变。
室外机102,通常设置在户外,用于室内环境换热。另外,在图2示出中,由于室外机102隔着壁面WL位于与室内机101相反一侧的户外,用虚线来表示室外机102。
连接配管103,连接于室内机101和室外机102之间,以形成供冷媒循环的冷媒回路104。
一般情况下,空调系统100还会配置遥控器105,该遥控器105具有例如使用红外线或其他通信方式与空调系统进行通信的功能。遥控器105用于实现用户与空调系统之间的交互,用户可以通过遥控器上的显示装置和按钮,进行空调系统开关、温度设定、风向设定、风量设定等操作。
如图3所示,冷媒回路104中具备压缩机1041、四通阀1042、室外热交换器1043、室内热交换器1044、以及气液分离器1045。
在空调系统进行制热工作时,压缩机1041将经室外热交换器1043蒸发后的低温低压气态冷媒吸入压缩机腔,压缩成高温高压气态冷媒,通过四通阀1042进入室内热交换器1044。高温高压气体冷媒在室内热交换器1044中冷凝成中温高压的液态冷媒,之后经过节流元件如毛细管节流后,变成中温低压的两相态冷媒,进入室外热交换器1043蒸发后,经过气液分离器1045,最后再回到压缩机1041内,从而完成整个制热循环。
在空调系统进行制冷工作时,压缩机1041将经室内热交换器1044蒸发后的低温低压气态冷媒吸入压缩机腔,压缩成高温高压气态冷媒,通过四通阀1042进入室外热交换器1043。高温高压气体冷媒在室外热交换器1043中冷凝成高温高压的液态冷媒,之后经过节流元件如毛细管节流后,变成低温低压的两相态冷媒,进入室内热交换器1044蒸发后,经过气液分离器1045,最后再回到压缩机1041内,从而完成整个制冷循环。
此外,如图4所示,为空调系统的一种电路系统架构图。
控制器106用于控制空调器中各部件运行,实现空调器的设定功能。在一些实施例中,控制器106是指可以根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,指示空调器10执行控制指令的装置。示例性的,控制器106可以为中央处理器(central processing unit,CPU)、通用处理器网络处理器(network processor,NP)、数字信号处理器(digital signalprocessing,DSP)、微处理器、微控制器、可编程逻辑器件(programmable logic device,PLD)或它们的任意组合。控制器还可以是其它具有处理功能的装置,例如电路、器件或软件模块,本申请实施例对此不做任何限制。
参见图4,空调系统还可以包括以下一项或多项:温度传感器107、计时器108。
在一些实施例中,温度传感器107指能检测温度并可以将检测的温度值转换成可用输出信号的传感器。示例性的,温度传感器可用于检测红外探测区域的环境温度,并将温度值发送给控制器和显示器。控制器可以根据温度传感器检测到的温度值进行相应的程序控制。
在一些实施例中,计时器108是指能够检测各个电气元件工作时长的装置。在本申请的一些实施例中,计时器108可用于累计红外探测区域处于有人状态或无人状态的时长。
在一些实施例中,通信装置109是用于根据各种通信协议类型与外部设备或服务器进行通信的组件。例如,通信装置109可以包括无线通信技术(Wi-Fi)模块,蓝牙模块,有线以太网模块和近距离无线通信技术(near field communication,NFC)模块等其他网络通信协议芯片或近场通信协议芯片,以及红外接收器中的至少一种。通信装置可以用于与其他设备或通信网络通信(如以太网,无线接入网(radio access network,RAN),无线局域网(wireless local area networks,WLAN)等)。示例性的,通信装置与控制器连接,控制器可以通过通信装置可以用于与终端设备进行通信。若在红外探测区域处于无人状态时,控制器可以通过通信装置向终端设备发送提示信息。
在一些实施例中,人机交互装置110,用于实现用户与空调器之间的交互。人机交互装置110可以包括物理按键或者触控显示面板中的一项或多项。例如用户可以通过人机交互装置设置空调器的运行模式、风量大小、送风方向、温度等。
在一些实施例中,语音提示装置111,可以用于在用户成功调整空调器的运行参数后进行语音提示,例如开关机提示音、温度调整提示音、风量调整提示音等。其中,语音提示的内容可以是空调器的生产厂家预先设定的,也可以是用户通过终端设备或者人机交互装置自行设定的。示例性的,若在红外探测区域处于无人状态时,控制器可以通过语音提示装置111播放提示信息。
本领域技术人员可以理解,图4中示出的硬件结构并不构成对空调系统的限定,空调系统可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合说明书附图,对本申请实施例进行具体介绍。
本申请实施例提供一种空调系统的应急处理方法,应用于服务器,如图5所示,该方法可以包括如下步骤:
S101、在检测到空调系统出现异常事件时,获取异常事件相关的各个第一系统参数,并获取各个第一系统参数的历史运行数据。
其中,第一系统参数为异常事件影响下参数值出现异常的系统参数。历史运行数据可以为空调系统在过去一个月、半年或者更久的时间段内的运行数据,本申请对此不作限制。
可选的,空调系统可能发生的异常事件包括制冷剂过充、制冷剂欠充、室外换热器脏堵、室内换热器脏堵或电子膨胀阀卡死中的任意一种。
可选的,与空调系统的异常事件相关的系统参数包括:压缩机运转频率、系统高压压力、系统低压压力、压缩机顶部温度、排气温度和饱和冷凝温度的差值、压缩机吸气过热度。
可以理解的是,在空调系统处于制冷或者制热模式时,根据用户设定的温度,各个系统参数会存在合理范围。如果当前的系统参数在此合理范围内,则说明空调系统没有异常,可以正常运行。如果当前的系统参数不在此合理范围内,说明空调系统出现了问题,需要进行维修解决。
示例性的,当空调系统处于制冷模式时,假设用户设定的温度为16℃,那么,压缩机运转频率的正常范围可以为:84Hz-96Hz,系统高压压力的正常范围可以为:2.9MPa-3.3MPa,系统低压压力的正常范围可以为:0.7MPa-0.9MPa,压缩机顶部温度的正常范围可以为:78℃-84℃,排气温度和饱和冷凝温度的差值的正常范围可以为:4-8,压缩机吸气过热度的正常范围可以为:29℃-35℃。
或者,当空调系统处于制热模式时,假设用户设定的温度为32℃,那么,压缩机运转频率的正常范围可以为:90Hz-100Hz,系统高压压力的正常范围可以为:2.3MPa-2.7MPa,系统低压压力的正常范围可以为:0.5MPa-0.7MPa,压缩机顶部温度的正常范围可以为:72℃-76℃,排气温度和饱和冷凝温度的差值的正常范围可以为:8-12,压缩机吸气过热度的正常范围可以为:37℃-43℃。
需要说明的是,当空调系统发生异常时,在不同异常事件的影响下,空调系统参数的变化不同。因此,服务器可以将当前空调系统参数值与空调系统参数的正常范围进行比较,确定空调系统所发生的异常事件。
在一些实施例中,确定空调系统所发生的异常事件后,根据空调系统所发生的异常事件,可以确定与异常事件相关的各个第一系统参数。
在一些实施例中,确定空调系统所发生的异常事件后,根据空调系统的当前工作模式以及空调系统所发生的异常事件,确定与空调系统所发生的异常事件相关的各个第一系统参数。
示例性的,空调系统在制冷模式下,与制冷剂欠充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,压缩机顶部温度以及压缩机吸气过热度。与制冷剂过充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力以及压缩机吸气过热度。与室内换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度。与室外换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力以及系统低压压力。与电子膨胀阀卡死异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力以及压缩机顶部温度。
或者,空调系统在制热模式下,与制冷剂欠充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度。与制冷剂过充异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力以及压缩机顶部温度。与室内换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力,系统低压压力,压缩机顶部温度以及排气温度和饱和冷凝温度的差值。与室外换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力以及压缩机顶部温度。与电子膨胀阀卡死异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,压缩机顶部温度,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度。
S102、对于各个第一系统参数,从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据。
其中,异常事件时间段为检测到空调系统出现异常事件之前的预设时长的时间段。
可以理解的是,空调系统在异常事件时间段内采集到的传感器数值已经有误,所以需要从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,以得到空调系统在正常工作状态下第一系统参数的历史运行数据(也即第一系统参数的修正后的历史运行数据)。
在一些实施例中,异常事件时间段为检测到空调系统出现异常事件之前的两周。也就是说,服务器从第一系统参数的历史运行数据中去除检测到空调系统出现异常事件之前的两周内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据。这样,可以保证修正后的历史运行数据是空调系统在正常工作情况下的运行数据。
S103、基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值。
其中,第一系统参数的预测值处于第一系统参数的合理取值范围内。
在一些实施例中,在当前时间达到第N个预测周期的起始时间时,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据以及第N个预测周期之前的各个预测周期内的第一系统参数的预测值,得到第N个预测周期内第一系统参数的预测值。其中,N为正整数。
在一些实施例中,如图6所示,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值可以具体实现为:
S1031a、将第一系统参数的修正后的历史运行数据输入到数据预测模型中。
S1032a、根据数据预测模型,得到第一系统参数的预测值。
可选的,数据预测模型可以通过最小二乘法进行数据拟合计算。示例性的,若第一系统参数为系统高压压力、系统低压压力和压缩机吸气过热度,那么,对系统高压压力进行预测时,将系统高压压力修正后的历史运行数据输入到数据预测模型中,经过数据拟合计算,得到系统高压压力的预测值。
在一些实施例中,如图7所示,基于第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到第一系统参数的预测值还可以具体实现为:
S1031b、将第一系统参数的修正后的历史运行数据和第二系统参数的历史运行数据输入到数据预测模型中。
S1032b、根据数据预测模型,得到第一系统参数的预测值。
可选的,数据预测模型可以通过最小二乘法进行数据拟合计算。示例性的,若第一系统参数为系统高压压力、系统低压压力和压缩机吸气过热度,第二系统参数为压缩机运转频率、压缩机顶部温度和排气温度和饱和冷凝温度的差值,假设系统高压压力与压缩机顶部温度和排气温度和饱和冷凝温度的差值密切相关。那么,将系统高压压力修正后的历史运行数据和压缩机顶部温度和排气温度和饱和冷凝温度的差值的历史数据输入到数据预测模型中,经过数据拟合计算,得到系统高压压力的预测值。这样,在进行预测时考虑到第一系统参数可能会受到除了第一系统参数之外的其他系统参数的影响,所以将除了第一系统参数之外的其他系统参数考虑在内,可以提高预测的准确性。
S104、将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统,以使得空调系统基于各个第一系统参数的预测值运行。
在一些实施例中,服务器将与异常事件相关的各个第一系统参数的预测值发送给空调系统。示例性的,若空调系统处于制热模式时发生了电子膨胀阀卡死异常事件。那么,在步骤S103中得到与膨胀阀卡死异常事件相关的压缩机吸气过热度、系统高压压力、系统低压压力、压缩机顶部温度、排气温度和饱和冷凝温度的差值参数的预测值发送给空调系统。
或者,服务器将与异常事件相关的各个第一系统参数的预测值以及第二系统参数发送给空调系统。示例性的,若空调系统处于制热模式时发生了电子膨胀阀卡死异常事件。在步骤S103中得到第一系统参数的预测值,即压缩机吸气过热度、系统高压压力、系统低压压力、压缩机顶部温度、排气温度和饱和冷凝温度的差值参数的预测值。在得到第一系统参数的预测值后服务器再获取第二系统参数的正常值,也即压缩机运转频率,一起发送给空调系统。
步骤S101-S104至少带来以下有益效果:服务器在确定与空调系统所发生的异常事件相关的各个第一系统参数之后,从第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内第一系统参数的历史运行数据,得到第一系统参数的修正后的历史运行数据。这样,可以保证修正后的历史运行数据是空调系统在正常工作情况下的运行数据。那么,基于空调系统在正常工作情况下的运行数据,能够使得到第一系统参数的预测值是合理的,再将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统,空调系统就可以基于各个第一系统参数的预测值保持正常运行。
可以想到,在上述步骤S101中,服务器需要对空调系统所发生的异常事件进行判断,以下两个实施例对不同工作模式下,各种异常事件的判断依据进行介绍。
在一些实施例中,空调系统在制冷模式下,系统参数与各种异常事件之间存在明显的因果关系。
示例性的,表1给出空调系统在制冷模式下,系统参数与各种异常事件之间的关系。
表1
结合表1进行说明,空调系统在制冷模式时,如果系统高压压力偏低,压缩机顶部温度以及压缩机吸气过热度偏高,可能发生了制冷剂欠充异常事件。如果压缩机吸气过热度偏低,系统高压压力以及系统低压压力偏高,可能发生了制冷剂过充异常事件。如果系统高压压力、系统低压压力以及压缩机吸气过热度偏低,排气温度和饱和冷凝温度的差值偏高,可能发生了室内换热器脏堵异常事件。如果压缩机运转频率偏低,系统高压压力以及系统低压压力偏高,可能发生了室外换热器脏堵异常事件。如果系统高压压力偏低,压缩机顶部温度偏高,可能发生了电子膨胀阀卡死异常事件。
示例性的,假设空调系统在制冷模式下,用户设定的温度为16℃,压缩机运转频率为:90Hz,系统高压压力为:3.5MPa,系统低压压力为:
1.0MPa,压缩机顶部温度为:80℃,排气温度和饱和冷凝温度的差值为:6,压缩机吸气过热度为:25℃。根据以上数据可以分析得到:系统高压压力3.5MPa与系统高压压力的正常范围:2.9MPa-3.3MPa相比,系统高压压力偏高,系统低压压力1.0MPa与系统低压压力的正常范围:0.7MPa-0.9MPa相比,系统低压压力偏高,压缩机吸气过热度25℃与压缩机吸气过热度正常范围:29℃-35℃相比,压缩机吸气过热度偏低。综上,空调系统可能发生了制冷剂过充异常事件。
在一些实施例中,空调系统在制热模式下,系统参数与各种异常事件之间存在明显的因果关系。
示例性的,表2给出空调系统在制热模式下,系统参数与各种异常事件之间的关系。
表2
结合表2进行说明,空调系统在制热模式时,如果系统高压压力以及系统低压压力偏低,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度偏高,可能发生了制冷剂欠充异常事件。如果压缩机运转频率偏低,系统高压压力以及压缩机顶部温度偏高,可能发生了制冷剂过充异常事件。如果压缩机运转频率偏低,系统高压压力、系统低压压力、压缩机顶部温度、排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度偏高,可能发生了室内换热器脏堵异常事件。如果系统高压压力、系统低压压力以及压缩机顶部温度偏低,可能发生了室外换热器脏堵异常事件。如果压缩机吸气过热度偏低,系统高压压力、系统低压压力、压缩机顶部温度以及排气温度和饱和冷凝温度的差值偏高,可能发生了电子膨胀阀卡死异常事件。
示例性的,假设空调系统在制热模式下,用户设定的温度为32℃,压缩机运转频率为:80Hz,系统高压压力为:3.5MPa,系统低压压力为:0.6MPa,压缩机顶部温度为:80℃,排气温度和饱和冷凝温度的差值为:10,压缩机吸气过热度为:40℃。根据以上数据可以分析得到:压缩机运转频率80Hz与正常范围:90Hz-100Hz相比,压缩机运转频率偏低。系统高压压力3.5MPa与正常范围:2.3MPa-2.7MPa相比,系统高压压力偏高。压缩机顶部温度80℃与正常范围:72℃-76℃相比,压缩机顶部温度偏高。综上,空调系统可能发生了制冷剂过充异常事件。
在一些实施例中,空调系统在开机之后,通过物联网网关与服务器建立通信连接。示例性的,该通信连接可以是通过NB-IoT、Wi-Fi、4G Cat.1、5G等能够服务于物联网的通信方式建立,对此不作限制。
进一步的,空调系统在与服务器建立通信连接之后,将自己的设备ID通过物联网网关发送给服务器,服务器接收到空调系统的设备ID后,在云端数据库中进行检索。若该设备ID在云端数据库中已存在,那么服务器继续接收空调系统发送的运行数据。若该设备ID在云端数据库中不存在,那么可能有以下两种情况:
情况一:服务器接收到设备ID之后,直接将该设备ID存储在云端数据库中,并接收该空调系统的运行数据。
情况二:服务器接收到设备ID之后,通过数据监控装置询问后台人员是否同意添加设备。在后台人员同意添加该设备后,将该设备ID存储在云端数据库中,并接收该空调系统的运行数据。
在一些实施例中,空调系统周期性的向服务器发送空调系统的运行数据,服务器接收到运行数据后将该运行数据保存在云端数据库中。示例性的,该周期的时长可以是预先设置的,例如5s,2s等。或者,该周期的时长可以是人员通过后台监控装置根据实际情况而进行设置的,对此不作限定。
在一些实施例中,空调系统发生异常事件后,服务器从云端数据库中检索该空调系统的设备ID的第一系统参数在预设时间段内的历史运行数据,采用对一段时间内的历史运行数据取平均值的方法,计算得到第一系统参数的预测值,并通过物联网网关下发给空调系统的控制器。示例性的,以预设时间段为一周,第一系统参数为压缩机运行频率为例,首先根据异常事件发生时间,在云端数据库检索过去一周时间内,该时间区间(±1小时)内压缩机运行频率的历史值,采用取平均的方法,计算得出压缩机运行频率的预测值,并通过物联网网关下发到空调系统的控制器。
在一些实施例中,如图8所示,服务器周期性的将各个第一系统参数的预测值发送给空调系统。也就是说,空调系统和服务器之间保持实时性的连接,在空调系统接收到来自服务器的各个第一系统参数的预测值之后,用该预测值代替空调系统传感器采集到的数值,进而控制空调系统的工作。示例性的,该周期的时长可以是预先设置的,例如5s,2s等。
在一些实施例中,如图9所示,服务器只将各个第一系统参数的预测值发送给空调固定次数。也就是说,在空调系统接收到来自服务器的各个第一系统参数的预测值之后,将各个第一系统参数的预测值存储在空调系统的静态存储器中,基于各个第一系统参数的预测值,控制空调系统的工作。
在一些实施例中,在空调系统发生故障时,空调系统会产生相应的故障码,并将该故障码发生给服务器。其中,故障码用于指示空调系统当前发生的故障,每种故障都对应唯一的故障码。示例性的,室内温度出现非法值时对应的故障码可以表示为“0x3F”。
在一些实施例中,空调系统可能发生的故障包括:室内温度传感器失效故障、回风温度传感器失效故障、出风温度传感器失效故障,气管温度传感器失效故障或者液管温度传感器失效故障等。
在一些实施例中,当服务器接收到空调系统发送的故障码后,根据空调系统的设备ID从云端数据库中检索该空调系统过去一段时间内与该故障码相关的参数的历史运行数据,并计算得出参数的合理值,通过物联网网关下发到空调系统。示例性的,假定从云端数据库中检索该空调系统过去一周内的历史运行数据,以服务器接收到的故障码为“0x3F”为例,那么,根据服务器接收到故障码的时间,在云端数据库检索过去一周内,该时间区间(±1小时)内室内温度的历史值,采用取平均值的方法,计算得出室内温度的合理值,并通过物联网网关下发到空调系统。
可以理解的是,本申请实施例示意的结构并不构成对空调系统的具体限定。在本申请另一些实施例中,空调系统可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
本申请实施例可以根据上述示例对控制器进行功能模块的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能模块,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的,本申请实施例中对模块的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
本申请实施例还提供一种控制器的硬件结构示意图,如图10所示,该控制器300包括处理器301,可选的,还包括与处理器301连接的存储器302和通信接口303。处理器301、存储器302和通信接口303通过总线304连接。
处理器301可以是中央处理器(central processing unit,CPU),通用处理器网络处理器(network processor,NP)、数字信号处理器(digital signal processing,DSP)、微处理器、微控制器、可编程逻辑器件(programmable logic device,PLD)或它们的任意组合。处理器301还可以是其它任意具有处理功能的装置,例如电路、器件或软件模块。处理器301也可以包括多个CPU,并且处理器301可以是一个单核(single-CPU)处理器,也可以是多核(multi-CPU)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
存储器302可以是只读存储器(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory,EEPROM)、只读光盘(compact disc read-only memory,CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,本申请实施例对此不作任何限制。存储器302可以是独立存在,也可以和处理器301集成在一起。其中,存储器302中可以包含计算机程序代码。处理器301用于执行存储器302中存储的计算机程序代码,从而实现本申请实施例提供的控制方法。
通信接口303可以用于与其他设备或通信网络通信(如以太网,无线接入网(radioaccess network,RAN),无线局域网(wireless local area networks,WLAN)等。通信接口303可以是模块、电路、收发器或者任何能够实现通信的装置。
总线304可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture,EISA)总线等。总线304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图10中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时,可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种空调系统的应急处理方法,应用于服务器,其特征在于,所述方法包括:
在检测到所述空调系统出现异常事件时,获取所述异常事件相关的各个第一系统参数,并获取各个第一系统参数的历史运行数据,第一系统参数为异常事件影响下参数值出现异常的系统参数;
对于各个第一系统参数,从所述第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内所述第一系统参数的历史运行数据,得到所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,所述异常事件时间段为检测到所述空调系统出现异常事件之前的预设时长的时间段;基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到所述第一系统参数的预测值,所述第一系统参数的预测值处于所述第一系统参数的合理取值范围内;
将所述各个第一系统参数的预测值发送给所述空调系统,以使得所述空调系统基于所述各个第一系统参数的预测值运行;
所述异常事件包括制冷剂过充、制冷剂欠充、室外换热器脏堵、室内换热器脏堵或电子膨胀阀卡死中的任意一种;
所述空调系统在制冷模式下,
与所述制冷剂过充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力以及压缩机吸气过热度;
与所述制冷剂欠充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,压缩机顶部温度以及压缩机吸气过热度;
与所述室外换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力以及系统低压压力;
与所述室内换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度;
与所述电子膨胀阀卡死异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力以及压缩机顶部温度;
或者,所述空调系统在制热模式下,
与所述制冷剂过充异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力以及压缩机顶部温度;
与所述制冷剂欠充异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度;
与所述室外换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力以及压缩机顶部温度;
与所述室内换热器脏堵异常事件相关的第一系统参数包括:压缩机运转频率,系统高压压力,系统低压压力,压缩机顶部温度以及排气温度和饱和冷凝温度的差值;
与所述电子膨胀阀卡死异常事件相关的第一系统参数包括:系统高压压力,系统低压压力,压缩机顶部温度,排气温度和饱和冷凝温度的差值以及压缩机吸气过热度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述异常事件相关的各个第一系统参数,包括:
根据所述空调系统的当前工作模式以及所述异常事件,确定所述异常事件相关的各个第一系统参数。
3.根据权利要求1至2任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到所述第一系统参数的预测值,包括:
基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,以及第二系统参数的历史运行数据,得到所述第一系统参数的预测值,所述第二系统参数为除了所述第一系统参数之外的其他系统参数。
4.根据权利要求1至2任一项所述的方法,其特征在于,对于各个第一系统参数,所述基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到所述第一系统参数的预测值,包括:
在当前时间达到第N个预测周期的起始时间时,基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据以及所述第N个预测周期之前的各个预测周期内的所述第一系统参数的预测值,得到所述第N个预测周期内所述第一系统参数的预测值,N为正整数。
5.一种空调系统的应急处理装置,其特征在于,包括:
传输单元,用于在检测到所述空调系统出现异常事件时,获取所述异常事件相关的各个第一系统参数,并获取各个第一系统参数的历史运行数据,第一系统参数为异常事件影响下参数值出现异常的系统参数;
处理单元,用于对于各个第一系统参数,从所述第一系统参数的历史运行数据中去除异常事件时间段内所述第一系统参数的历史运行数据,得到所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,所述异常事件时间段为检测到所述空调系统出现异常事件之前的预设时长的时间段;
所述处理单元,还用于基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据,得到所述第一系统参数的预测值,所述第一系统参数的预测值处于所述第一系统参数的合理取值范围内;
所述传输单元,还用于将所述各个第一系统参数的预测值发送给所述空调系统,以使得所述空调系统基于所述各个第一系统参数的预测值运行。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,
所述处理单元,还用于根据所述空调系统的当前工作模式以及所述异常事件,确定所述异常事件相关的各个第一系统参数。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,
所述处理单元,还用于在当前时间达到第N个预测周期的起始时间时,基于所述第一系统参数的修正后的历史运行数据以及所述第N个预测周期之前的各个预测周期内的所述第一系统参数的预测值,得到所述第N个预测周期内所述第一系统参数的预测值,N为正整数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210821121.7A CN115264756B (zh) | 2022-07-13 | 2022-07-13 | 一种空调系统的应急处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210821121.7A CN115264756B (zh) | 2022-07-13 | 2022-07-13 | 一种空调系统的应急处理方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115264756A CN115264756A (zh) | 2022-11-01 |
CN115264756B true CN115264756B (zh) | 2023-08-01 |
Family
ID=83766044
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210821121.7A Active CN115264756B (zh) | 2022-07-13 | 2022-07-13 | 一种空调系统的应急处理方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115264756B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115626033A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-01-20 | 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 | 用于提高压缩机运行可靠性的方法及装置 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011258019A (ja) * | 2010-06-09 | 2011-12-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 異常検知装置、異常検知プログラムおよび異常検知方法 |
CN107576011A (zh) * | 2017-09-04 | 2018-01-12 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调应急控制方法和装置 |
WO2018166372A1 (zh) * | 2017-03-17 | 2018-09-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 空调器控制方法 |
JP2019114897A (ja) * | 2017-12-22 | 2019-07-11 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | データ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラム |
CN110107993A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种压力异常后保障机组正常运行的方法及装置 |
CN110160206A (zh) * | 2018-02-12 | 2019-08-23 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种空调故障处理方法、装置及空调 |
CN110410964A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-11-05 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 空调器的控制方法及控制系统 |
CN110500706A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调故障处理方法与装置 |
WO2021000507A1 (zh) * | 2019-06-30 | 2021-01-07 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空调温度调节异常的控制方法、空调器及存储介质 |
JPWO2021028967A1 (zh) * | 2019-08-09 | 2021-02-18 | ||
CN113865001A (zh) * | 2021-10-26 | 2021-12-31 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调机组控制方法、控制装置及空调机组 |
WO2022008993A1 (en) * | 2020-07-10 | 2022-01-13 | Renson Ventilation Nv | An anomaly detection device and method for a comfort system |
WO2022134871A1 (zh) * | 2020-12-22 | 2022-06-30 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调运行控制方法和装置、空调及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160370023A1 (en) * | 2015-06-19 | 2016-12-22 | Trane International Inc. | Fault detection and diagnostics system utilizing service personnel feedback for improved accuracy |
-
2022
- 2022-07-13 CN CN202210821121.7A patent/CN115264756B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011258019A (ja) * | 2010-06-09 | 2011-12-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 異常検知装置、異常検知プログラムおよび異常検知方法 |
WO2018166372A1 (zh) * | 2017-03-17 | 2018-09-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 空调器控制方法 |
CN107576011A (zh) * | 2017-09-04 | 2018-01-12 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调应急控制方法和装置 |
JP2019114897A (ja) * | 2017-12-22 | 2019-07-11 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | データ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラム |
CN110160206A (zh) * | 2018-02-12 | 2019-08-23 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种空调故障处理方法、装置及空调 |
CN110107993A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种压力异常后保障机组正常运行的方法及装置 |
CN110410964A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-11-05 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 空调器的控制方法及控制系统 |
WO2021000507A1 (zh) * | 2019-06-30 | 2021-01-07 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空调温度调节异常的控制方法、空调器及存储介质 |
JPWO2021028967A1 (zh) * | 2019-08-09 | 2021-02-18 | ||
CN110500706A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调故障处理方法与装置 |
WO2022008993A1 (en) * | 2020-07-10 | 2022-01-13 | Renson Ventilation Nv | An anomaly detection device and method for a comfort system |
WO2022134871A1 (zh) * | 2020-12-22 | 2022-06-30 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调运行控制方法和装置、空调及计算机可读存储介质 |
CN113865001A (zh) * | 2021-10-26 | 2021-12-31 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调机组控制方法、控制装置及空调机组 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115264756A (zh) | 2022-11-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105333563B (zh) | 一种制冷控制方法、装置及空调器 | |
US8670871B2 (en) | Load processing balance setting apparatus | |
CN114754413B (zh) | 一种多联机空调系统及故障定位方法 | |
WO2022160672A1 (zh) | 用于制冷系统的冷媒量检测的方法、装置及空调 | |
CN203286652U (zh) | 空调器 | |
WO2013140670A1 (ja) | 熱回収プラントシステム、熱回収プラント制御装置および熱回収プラント制御方法 | |
CN107401817A (zh) | 一种变频空调控制方法及装置 | |
CN111023472B (zh) | 一种空调器的检测方法及装置 | |
EP3795915B1 (en) | Malfunction diagnosis system | |
CN115264756B (zh) | 一种空调系统的应急处理方法及装置 | |
CN115854488A (zh) | 空调设备及故障检测方法 | |
CN113405212B (zh) | 空调器及其控制方法、装置和存储介质 | |
CN103307710A (zh) | 空调启动方法 | |
CN114877488A (zh) | 一种空调系统及其脏堵确定方法 | |
US20120017619A1 (en) | Air-conditioning apparatus | |
US20210207829A1 (en) | Air conditioning management system and communication control device | |
US20220221178A1 (en) | Heating, ventilation, and air conditioning system control using adaptive occupancy scheduling | |
US20170010598A1 (en) | Method of managing energy consumption | |
CN114322201A (zh) | 基于云端服务器的故障自诊断方法与系统 | |
CN114576798B (zh) | 一种多联机空调系统及其控制方法 | |
JP7406060B2 (ja) | 冷凍システム | |
CN114923273B (zh) | 一种空调系统及其控制方法 | |
KR20140134872A (ko) | 공기조화기 및 공기조화기 시스템 | |
CN114427742B (zh) | 中央空调冷站能效控制方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN114646122A (zh) | 用于空调控温的方法、装置、空调、存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |