压缩机吸气干度寻优控制方法、装置和空调与流程

文档序号:25436551发布日期:2021-06-11 21:53阅读:373来源:国知局
压缩机吸气干度寻优控制方法、装置和空调与流程

本发明涉及自动控制领域,更具体地涉及一种压缩机吸气干度寻优控制方法和装置、空调以及一种非暂时性计算机可读介质。



背景技术:

随着生活水平的提高,人们对居住环境的品质要求越来越高。空调作为室内调温调湿的重要装置,已成为人们生活中的必需品。

冬季空调的制热性能一直是一个影响用户舒适度的痛点问题。在长江流域,冬季的湿度较大,空调系统外机冷凝器极易结霜,导致换热能力下降,因此需进行较为频繁的除霜。但除霜时,需从室内侧吸热,这就导致了室内温度的波动,带给用户忽冷忽热的感受。因此,如何提高除霜性能,降低除霜时间是一个重要的研究课题。

在除霜过程中,影响除霜性能的最重要的系统参数为吸气干度,该值影响着压缩机作功所产生的最大热量。研究表明,当吸气干度控制在0.95-0.98之间时,压缩机为轻微带液状态,此时压缩机可实现最大作功。但若带液量过多时,可能会产生液击,液击轻则加快压缩机磨损,重则损坏压缩机零部件,这将严重影响整机的可靠性。因此如何稳定可靠的控制吸气干度是实现除霜能力提升的技术关键。

传统的控制方法可采用pid控制,但pid控制可能会存在较大的超调,从而导致液击的发生,这对于压缩机吸气干度控制来说是不允许的。并且影响吸气干度的因素主要有压缩机运行频率和电子膨胀阀开度,控制这两个负载至最佳吸气干度点也是pid控制难以胜任的。

在该问题的解决过程中,双维度的控制问题也可看作双维度的参数寻优问题。基于参数寻优的方法可实现最佳吸气干度的稳定控制。到目前,寻优算法已发展出许多种类,如粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法、爬山算法等等。每种寻优算法都有各自的优缺点,需根据所应用的场景选取不同的寻优策略。

上述在背景部分公开的信息仅用于对本发明的背景做进一步的理解,因此它可以包含对于本领域普通技术人员已知的不构成现有技术的信息。



技术实现要素:

本发明提供了一种压缩机吸气干度寻优控制的方法和装置,能够在除霜过程中,实现压缩机运行频率和电子膨胀阀开度的双维度控制寻优,并克服传统寻优过程,搜索步长难以改变,搜索稳定性差,易错过最佳工作点的缺点。

为此,本发明一方面提供了一种压缩机吸气干度寻优控制的方法,另一方面提供了一种压缩机吸气干度寻优控制的装置,另一方面提供了一种非暂时性计算机可读介质,另一方面提供了一种空调。

本发明的第一方面提供了一种压缩机吸气干度寻优控制的方法,包括:设置压缩机吸气干度的价值函数,根据搜索步长和吸气干度的变量对压缩机的工作频率和电子膨胀阀的开度进行寻优控制;当所述吸气干度的变化率达到预设条件时,将在该预设条件下的压缩机的工作频率和电子膨胀阀的开度作为吸气干度的工作点。

根据本发明的一个实施例,在设置压缩机吸气干度的价值函数前,所述方法还包括:将所述压缩机运行至预设频率的工作点,其中所述预设频率根据压缩机的实际测量效果来确定。

根据本发明的一个实施例,其中所述价值函数和吸气干度变化率、压缩机工况函数和频率修正函数相关。

根据本发明的一个实施例,其中所述价值函数为:其中j(k)为k时刻的搜索步长,j(k+1)为下一周期的搜索步长,s(k)为k时刻的吸气干度,c(k)为压缩机k时刻的工况状态函数,f(k)为频率修正函数,α、β、δ为寻优权值。

根据本发明的一个实施例,其中对所述价值函数中的搜索步长进行限幅处理,所述限幅处理为:a≤j(k+1)≤b,a,b为常数,且b>a。

根据本发明的一个实施例,所述压缩机运行的工况函数为:c(k)=c[t外管(k-1)-t外环(k-1)]+t外环(k-1),其中t外管(k-1)为在k-1时刻的压缩机外机冷凝器管的温度,t外环(k-1)为在k-1时刻的压缩机外环温度,c为调节系数。

根据本发明的一个实施例,其中所述预设条件为所述吸气干度的变化率趋近于零或在预设的偏差范围内。

根据本发明的一个实施例,其中根据搜索步长和所述吸气干度的变量对压缩机工作频率和电子膨胀阀的开度进行寻优控制的步骤包括:先进行频率寻优控制,再进行开度寻优控制;

其中,当所述吸气干度的变化量大于等于零时,则在当前的寻优变量上向前一步搜索;当吸气干度变量小于0时,则在当前的寻优变量上后退一步搜索,其中所述吸气干度变化量为δs=s(k)-s(k-1)。

根据本发明的一个实施例,其中所述频率寻优控制为:将所述价值函数中的寻优权值设置α=β=0、δ≠0,使得压缩机的运行频率增大至检测到轻度带液状态时或频率的最高限值,其中所述δ=(1/f)或根据空调机型确定,所述f为压缩机的工作频率。

根据本发明的一个实施例,其中所述开度寻优控制为:将价值函数的中的寻优权值设置为α≠0、β≠0、δ=0,通过检测吸气干度的结果,调节压缩机电子膨胀阀的开度。

根据本发明的一个实施例,其中,当压缩机频率运行至最高限值时,根据所述价值函数计算压缩机负载状况和系统状态,并设定搜索步长,执行所述开度寻优控制。

本发明的第二方面提供一种压缩机吸气干度寻优控制的装置,其包括一个或多个处理器以及存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质,当所述一个多个处理器执行所述程序指令时,所述一个或多个处理器用于实现本发明的压缩机吸气干度寻优控制的方法。

本发明的第三方面提供一种非暂时性计算机可读存储介质,其上存储有程序指令,当所述程序指令被一个或多个处理器执行时,所述一个或多个处理器用于实现本发明的压缩机吸气干度寻优控制的方法。

本发明的第四方面提供一种空调,其采用了压缩机吸气干度寻优控制的方法压缩机吸气干度寻优控制的方法,或包括压缩机吸气干度寻优控制的装置,或具有上述的非暂时性计算机可读存储介质。

本发明通过改进搜索步长的给定方式,可以达到加快收敛速度并实现控制过程无超调或轻度超调的稳定寻优效果。此外,本发明基于爬山算法,实现频率和开度的双维度寻优控制。另外,本发明构建价值函数,根据当前运行状态改变搜索步长,加快收敛速度,使搜索过程可靠稳定。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图进行简单介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明的一个示例性的实施例的基于爬山算法的寻优功能流程图。

图2是根据本发明的一个示例性实施例的爬山算法原理图。

图3是根据本发明的一个示例性的实施例的大步长搜索模式下爬山算法的原理图。

图4是根据本发明的一个示例性的实施例的小步长搜索模式下爬山算法的原理图。

图5是根据本发明的一个示例性的实施例的压缩机吸气干度寻优控制方法的流程图。

图6是根据本发明的一个示例性的实施例的基于价值函数的爬山搜索算法实施流程图。

具体实施例

如在本文中所使用的,词语“第一”、“第二”等可以用于描述本发明的示例性实施例中的元件。这些词语只用于区分一个元件与另一元件,并且对应元件的固有特征或顺序等不受该词语的限制。除非另有定义,本文中使用的所有术语(包括技术或科学术语)具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的含意相同的含意。如在常用词典中定义的那些术语被解释为具有与相关技术领域中的上下文含意相同的含意,而不被解释为具有理想或过于正式的含意,除非在本发明中被明确定义为具有这样的含意。

本领域的技术人员将理解的是,本文中描述的且在附图中说明的本发明的装置和方法是非限制性的示例性实施例,并且本发明的范围仅由权利要求书限定。结合一个示例性实施例所说明或描述的特征可与其他实施例的特征组合。这种修改和变化包括在本发明的范围内。

下文中,将参考附图详细描述本发明的示例性实施例。在附图中,省略相关已知功能或配置的详细描述,以避免不必要地遮蔽本发明的技术要点。另外,通篇描述中,相同的附图标记始终指代相同的电路、模块或单元,并且为了简洁,省略对相同电路、模块或单元的重复描述。

此外,应当理解一个或多个以下方法或其方面可以通过至少一个控制系统、控制单元或控制器执行。术语“控制单元”,“控制器”,“控制模块”或者“主控模块”可以指代包括存储器和处理器的硬件设备,术语“空调”可以指代类似于空调的制冷设备。存储器或者计算机可读存储介质配置成存储程序指令,而处理器具体配置成执行程序指令以执行将在以下进一步描述的一个或更多进程。而且,应当理解,正如本领域普通技术人员将意识到的,以下方法可以通过包括处理器并结合一个或多个其他部件来执行。

图1是根据本发明的一个示例性的实施例的基于爬山算法的寻优功能流程图。如图1所示:

算法程序或模块首先需检测压缩机系统的运行状态,当检测到为除霜状态时,则执行压缩机中的吸气干度寻优程序或模块。寻优程序首先需使压缩机的运行频率达到预设频率。预设频率的确定需根据实际测试效果来确定,使预设频率在最佳工作点附近。

图2是根据本发明的一个示例性实施例的爬山算法原理图。如图2所示,图2中横坐标表示吸气干度的寻优变量,纵坐标表示压缩机的功率。爬山算法是一种局部的、扰动择优算法,可以在局部空间上对寻优目标的最大值或者最小值进行搜索。在不断进行的搜索过程中,上一步搜索反馈的结果可以用于下一步搜索方向的指导,具有优秀的局部搜索性能。在压缩机最佳吸气干度工作点的寻优控制中,价值函数会对搜索方向、搜索步长进行设定,进而调整搜索参数,沿着图2所示的吸气干度-最大作功曲线不断进行搜索。搜索过程中,设定的搜索目标函数是以吸气干度变化率为控制参数。如果变化率变为0或在允许的偏差范围内,那么就认为找到了最佳吸气干度工作点。如果外部工况改变,使最佳工作点发生偏移,爬山算法会沿着新的曲线再次搜索新的最佳工作点。

从实现过程上看,爬山算法本身不需要将吸气干度-最大作功曲线作为已知条件,这是因为爬山算法本身就具备独立工作的局部寻优能力,但是由于除霜过程中霜层的变化、外部环境温度的波动、空气的湿度变化等情况,都不可避免的影响到最佳吸气干度工作点的寻优过程。

根据本发明的一个或多个实施例,在搜索最佳工作点的过程中,爬山算法受到两个关键点影响:一个是搜索步长,另一个是搜索方向。搜索方向,直接关系到爬山算法搜索最佳工作点的准确性;搜索步长,关系到爬山算法搜索最大作功工作点的效率。

根据本发明的一个或多个实施例,基于爬山算法进行最佳工作点搜索时,通常采用固定步长进行搜索。但这种搜索方式,虽然可以使压缩机的除霜效率达到某种程度的较优水平,但是能达到最佳吸气干度工作点的准确性和效率难以保证。

图3是根据本发明的一个示例性的实施例的大步长搜索模式下爬山算法的原理图。

图3进一步分析爬山算法搜索过程和步长大小之间的关系,当步长设置较大时,从图中可以看出,当爬山算法采用较大的步长时,爬山算法的搜索过程会以更快的速度完成,执行效率高。在大步长的设置条件下,算法会在一个较短的时间周期内达到一个“最佳工作点”。但是这种情况下,会出现一个明显的问题,因为步长过大,可能会越过真正的寻优目标点。而没有找到真正的最大作功工作点,爬山算法也可能会继续执行搜索过程,甚至形成振荡,这就会使压缩机系统状态产生循环波动。

图4是根据本发明的一个示例性的实施例的小步长搜索模式下爬山算法的原理图。

从图4中可以看出,当爬山算法采用较小的步长时,爬山算法的搜索过程会以较慢的速度完成,逐渐地达到最佳工作点。较小的步长设置,使得爬山算法在一个步长内跨越最大作功工作点的可能性大为降低,从而可以提升寻优的准确性。也在更大程度上避免了搜索过程中可能出现的振荡。在这种情况下,也存在一个明显的问题,因为步长较小,整个爬山算法的搜索过程会变慢、执行时间会延长,对于除霜这类需要较快速响应的过程中很难达成寻优目标。

根据本发明的一个或多个实例,在爬山算法搜索最佳吸气干度工作点的过程中,搜索方向对于爬山算法能否正确执行,具有非常重要的作用。空调控制系统会按一定的周期检测吸气干度的变化,并根据上一周期的吸气干度变化趋势来决定下一周期爬山算法的搜索方向。错误的搜索方向会导致寻优效率的降低,甚至寻优过程无法收敛。

图5是根据本发明的一个示例性的实施例的压缩机吸气干度寻优控制方法的流程图。如图5所示,

在步骤s1中,设置压缩机吸气干度的价值函数,其中所述价值函数和搜索步长、压缩机工况函数和频率修正函数相关;

在步骤s2中,根据搜索步长和吸气干度的变量对压缩机的工作频率和电子膨胀阀的开度进行寻优控制;

在步骤s3中,当所述吸气干度的变化率达到预设条件时,将在该预设条件下的压缩机的工作频率和电子膨胀阀的开度作为吸气干度的工作点。

根据本发明的一个或多个实施例,吸气干度的控制目标是确定的,例如控制在0.95-0.98之间,该目标通过频率和开度的组合实现目标吸气干度的控制,由频率和开度共同决定的在预设的吸气干度条件满足时吸气干度的工作点。

根据本发明的一个或多个实施例,在设置压缩机吸气干度的价值函数前,所述方法还包括:将所述压缩机运行至预设频率的工作点,其中所述预设频率根据压缩机的实际测量效果来确定。

根据本发明的一个或多个实施例,在本发明的方案中,吸气干度的目标是已经确定的。通过调节频率和开度使当前的吸气干度为控制目标。

根据本发明的一个或多个实施例,压缩机最佳吸气干度工作点的寻优问题在实际应用环境中,需充分考虑外部环境条件和系统状态的变化,并且对于固定步长的寻优方式难以实现快速性和稳定性的缺点也需加以改进。如何根据外部条件、系统状态和搜索方向合理的调整搜索步长,建立可变步长搜索规则就显示尤为重要。充分考虑各项影响因素,构建的可变搜索步长寻优价值函数如式(1)所示:

式中j(k)为k时刻的搜索步长,j(k+1)为下一周期的搜索步长,s(k)为k时刻的吸气干度,c(k)为工况状态函数,f(k)为频率修正函数,α、β、δ为寻优权值,可根据实际调试结果确定。

根据本发明的一个或多个实施例,价值函数的第一项表征着系统吸气干度的变化率,为防止搜索的步长过小或过大,还需对步长进行限幅处理,使a≤j(k+1)≤b,a,b为常数,具体范围需要根据机型和压缩机性能调试确定,且b>a。当吸气干度变化率较大时表征距离最优点较远,可增大搜索步长;当吸气干度变化率较小时表征距离最优点较近,可减小搜索步长;当吸气干度变化率在0值附近时,则已搜索到最佳工作点。并且通过吸气干度变量δs=s(k)-s(k-1)的值得正负也可以判断当前搜索点处于最佳工作点的左侧还是右侧,可以以此为根据调整搜索方向,加快搜索过程。

根据本发明的一个或多个实施例,价值函数的第二项则根据系统运行的工况状态乘以一定的寻优权值后来修正搜索步长。当空调系统结构和冷媒质量确定后,压缩机运行负荷主要与外环温度和外机冷凝器管温成正比关系,则所建立的工况状态函数的输入为外环温度和冷凝器温度,如式(2)所示。

c(k)=c[t外管(k-1)-t外环(k-1)]+t外环(k-1)(2)

其中t外管(k-1)为在k-1时刻的压缩机外机冷凝器管的温度,t外环(k-1)为在k-1时刻的压缩机外环温度,c为调节系数。由于温度和工况的正比关系,调节系数c和权值可表征外部的工况状态,估算压缩机负荷变化趋势。

根据本发明的一个或多个实施例,价值函数的第三项为由无位置传感器算法得到的压缩机转速,选取适当的权值可对寻优频率进行修正。频率的修正从预设的初始频率出发,频率平稳后采用小步长寻优方式,实现对运行频率的快速搜索。此时寻找到的工作点并不一定时最优的,寻优算法将继续对电子膨胀阀的开度寻优,这时将对寻优权值进行重新分配,开度寻优完成后,再小幅度修正运行频率,使系统达到高效除霜状态。

图6是根据本发明的一个示例性的实施例的基于价值函数的爬山搜索算法实施流程图。

如图6所示,价值函数的主要作用有两个:设定搜索步长和确定当前的寻优变量。如图1和图6所示,在压缩机达到预设频率后,会对运行频率进行在线寻优,使得价值函数的寻优权值为α=β=0、δ≠0,此时搜索步长完全由δ决定,该值通常可设为δ=(1/f),也可根据机型的特性所确定,f为压缩机的工作频率。压缩机运行频率越高,则循环流量越大,因此频率寻优的原则为压缩机运行频率尽量增大直至检测到轻度带液状态时或频率的最高限值。在进行开度(step)寻优时,此时价值函数的寻优权值为α≠0,β≠0、δ=0,程序通过识别吸气干度结果,调节电子膨胀阀开度,实现最佳吸气干度的寻优控制。

根据本发明的一个或多个实施例,先进行频率寻优,再进行开度寻优,△s的正负表征着的是搜索的方向,通过由价值函数的步长给定时增加简单控制逻辑可实现搜索方向的控制。

根据本发明的一个或多个实例,并不是由△s的正负决定是频率还是开度的寻优,而是由△s决定搜索的方向,无论是△s大于0还是小于0的逻辑分支中,仍会判断当前的寻优变量是哪个。

根据本发明的一个或多个实施例,所述吸气干度的变量大于等于零时执行频率寻优控制;当吸气干度变量小于0时执行开度寻优控制,其中所述吸气干度变量为δs=s(k)-s(k-1),即,当所述吸气干度的变化量大于等于零时,则在当前的寻优变量上向前一步搜索;当吸气干度变量小于0时,则在当前的寻优变量上后退一步搜索;并且当频率寻优已实现轻度带液状态时,开度采用小步长寻优模式,防止发生液击。当频率运行至最高限值时,则根据价值函数计算负载状况和系统状态,设定搜索步长,实现开度寻优。寻优结果以吸气干度的变化率为判断条件,当吸气干度的变化率趋近于0或满足设定的偏差ε范围内时,则认为已搜索到最佳吸气干度工作点。

根据本发明的一个或多个实施例,本发明还提供一种非暂时性计算机可读存储介质,其上存储有程序指令,当所述程序指令被一个或多个处理器执行时,所述一个或多个处理器用于实现如上所示的本发明各个实施例中的方法或流程。

根据本发明的一个或多个实施例,本发明还提供一种压缩机吸气干度寻优控制的装置,其包括一个或多个处理器以及存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质,当所述一个多个处理器执行所述程序指令时,所述一个或多个处理器用于实现如上所示的本发明各个实施例中的方法或流程。

根据本发明的一个或多个实施例,本发明还包括一种空调,其采用本发明上述的方法,或包括本发明的一种空调自清洁控制装置,或具有上述的非暂时性计算机可读存储介质。

根据本发明的一个或多个实施例,本发明的压缩机吸气干度寻优控制的方法或装置可以使用存储在非暂时性计算机和/或机器可读介质(例如硬盘驱动器、闪存、只读存储器、光盘、数字多功能磁盘、高速缓存、随机存取存储器和/或任何其他存储设备或存储磁盘)上的编码的指令(例如,计算机和/或机器可读指令)来实现如本发明以上所述控制方法的处理,在非暂时性计算机和/或机器可读介质中存储任何时间期间(例如,延长的时间段、永久的、短暂的实例、临时缓存和/或信息高速缓存)的信息。如本文所使用的,术语“非暂时性计算机可读介质”被明确定义为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘,并且排除传播信号并排除传输介质。

根据本发明的一个或多个实施例,空调或压缩机的主控系统或控制模块可以包含一个或多个处理器也可以在内部包含有非暂时性计算机可读介质。具体地,在压缩机吸气干度寻优控制的装置中(主控系统或控制模块)可以包括微控制器mcu,其布置在空调中,用于压缩机吸气干度寻优控制的装置的各种操作和实施多种功能。具有压缩机吸气干度寻优控制的装置的空调的处理器可以诸如但不限于一个或多个单核或多核处理器。(一个或多个)处理器可包括通用处理器和专用处理器(例如,图形处理器、应用处理器等)的任何组合。处理器可与其耦接和/或可包括计存储器/存储装置,并且可被配置为执行存储在存储器/存储装置中的指令,以实现在本发明中控制器上运行的各种应用和/或操作系统。

本发明提供了压缩机吸气干度寻优控制的方法和装置,基于爬山算法,通过构建价值函数,根据系统负荷和不同的工作状态,智能给定搜索步长,加快收敛速度,使搜索过程稳定可靠,实现最佳吸气干度的稳定控制。

作为本发明示例的上文涉及的附图和本发明的详细描述,用于解释本发明,但不限制权利要求中描述的本发明的含义或范围。因此,本领域技术人员可以很容易地从上面的描述中实现修改。此外,本领域技术人员可以删除一些本文描述的组成元件而不使性能劣化,或者可以添加其它的组成元件以提高性能。此外,本领域技术人员可以根据工艺或设备的环境来改变本文描述的方法的步骤的顺序。因此,本发明的范围不应该由上文描述的实施例来确定,而是由权利要求及其等同形式来确定。

尽管本发明结合目前被认为是可实现的实施例已经进行了描述,但是应当理解本发明并不限于所公开的实施例,而相反的,意在覆盖包括在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等同配置。

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