本发明属于冷藏柜控制领域,涉及数据分析技术,具体是基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法。
背景技术:
1、冷藏柜的节能温度范围通常在0℃到10℃之间,在这个温度范围内,冷藏柜能够有效地保持食物的新鲜度,同时减少能源消耗,达到节能的效果,通过合理调节温度和采取节能技巧,可以有效降低冷藏柜的能耗,达到节能的目的。
2、现有技术中的环保冷藏柜智能控制方法对冷藏柜进行制冷恒温测试,导致压缩机的运行参数无法设置为最佳数值,冷藏柜内部温度的控制频率与能耗状态无法得到优化;同时无法结合测试数据生成对应的运行监测标准参数,导致冷藏柜运行异常时无法进行故障诊断分析,异常处理效率低下。
3、针对上述技术问题,本申请提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,用于解决现有技术无法将压缩机的运行参数设置为最佳数值的问题;
2、本发明需要解决的技术问题为:如何提供一种可以将压缩机的运行参数设置为最佳数值的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法。
3、本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
4、基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,包括以下步骤:
5、步骤s1:对环保冷藏柜进行制冷控制测试分析:
6、步骤s11:将环保冷藏柜标记为测试对象,生成若干个时长相等的测试周期,为测试周期分配对应的调节参数;
7、步骤s12:在测试周期内实时获取测试对象的空气温度值并标记为空温值,调取测试对象的节能温度范围,判定空温值是否位于节能温度范围之内并根据判定结果进行压缩机运行控制;
8、步骤s13:在测试周期的结束时刻获取测试对象的压缩机在测试周期内的耗电量与调节时段的数量并分别标记为能耗值与调频值,通过能耗值与调频值获取测试周期的优先值,将优先值数值最小的测试周期对应的调节参数标记为优先参数;
9、步骤s2:对环保冷藏柜进行节能制冷控制:生成控制周期,控制周期的时长与测试周期的时长相等,在控制周期内实时获取测试对象的空气温度值并标记为空温值,在空温值超过节能温度范围时,将测试对象的压缩机运行功率与运行时长分别设置为优先参数中的调节功率与调节时长;
10、步骤s3:对环保冷藏柜进行运行状态监测分析。
11、进一步地,在步骤s11中,调节参数包括调节功率与调节时长,调节功率从功率范围中随机选取,调节时长从时长范围中随机选取。
12、进一步地,在步骤s12中,判定空温值是否位于节能温度范围之内:若是,则不做处理;若否,则将测试对象的压缩机运行功率与运行时长分别设置为调节功率与调节时长;将压缩机运行的时段标记为调节时段;将任意两个相邻调节时段之间的间隔时段标记为恒温时段。
13、进一步地,在步骤s13中,测试周期的优先值的获取过程包括:将测试周期按照能耗值由小到大的顺序进行排列得到能耗序列,将测试周期按照调频值由小到大的顺序进行排列得到调频序列,将测试周期在能耗序列中的序号与调频序列中的序号的和值标记为测试周期的优先值。
14、进一步地,在步骤s3中,对环保冷藏柜进行运行状态监测分析的具体过程包括:
15、步骤s31:获取测试对象的恒温监测阈值;
16、步骤s32:获取测试对象的调节监测阈值;由恒温监测阈值与调节监测阈值构成测试对象的监测标准参数;
17、步骤s33:对测试对象的恒温状态进行监测分析:将控制周期内测试对象的压缩机运行的时段标记为控制时段,将任意两个相邻的控制时段之间的间隔时段标记为持续时段,在持续时段的结束时刻将持续时段的时长值标记为恒温监测值,将恒温监测值与恒温监测阈值进行比较:若恒温监测值大于等于恒温监测阈值,则判定测试对象的恒温状态满足要求;若恒温监测值小于恒温监测阈值,则判定测试对象的恒温状态不满足要求,执行步骤s34;
18、步骤s34:对测试对象的恒温状态进行影响因素分析。
19、进一步地,在步骤s31中,测试对象的恒温监测阈值的获取过程包括:由优先参数对应的测试周期内所有恒温时段的时长值构成恒温集合,对恒温集合进行方差计算得到恒温有效系数,将恒温有效系数与预设的恒温有效阈值进行比较:若恒温有效系数小于恒温有效阈值,则将恒温集合中的最小元素标记为恒温监测阈值;若恒温有效系数大于等于恒温有效阈值,则将恒温集合中的最大元素与最小元素进行剔除,然后重新计算恒温集合的恒温有效系数,以此类推,直至恒温有效系数小于恒温有效阈值。
20、进一步地,在步骤s32中,测试对象的调节监测阈值的获取过程包括:将测试对象的空温值在调节时段结束时刻的数值标记为调节时段的调节监测值,由优先参数对应的测试周期内所有调节时段的调节监测值构成调节集合,对调节集合进行方差计算得到调节有效系数,将调节有效系数与预设的调节有效阈值进行比较:若调节有效系数小于调节有效阈值,则将调节集合中的最大值标记为调节监测阈值;若调节有效系数大于等于调节有效阈值,则将调节集合中的最大元素与最小元素进行剔除,然后重新计算调节集合的调节有效系数,以此类推,直至调节有效系数小于调节有效阈值。
21、进一步地,在步骤s34中,对测试对象的恒温状态进行影响因素分析的具体过程包括:调取测试对象在持续时段开始时刻的空温值并标记为调节分析值,将调节分析值与调节监测阈值进行比较:若调节分析值小于调节监测阈值,则判定测试对象的恒温状态受冷气泄漏影响,生成柜体维护信号并将柜体维护信号发送至管理人员的手机终端;若调节分析值大于等于调节监测阈值,则判定测试对象的恒温状态受压缩机运行异常影响,生成制冷检修信号并将制冷检修信号发送至管理人员的手机终端。
22、本发明具备下述有益效果:
23、1、通过对环保冷藏柜进行制冷控制测试分析可以获取冷藏柜的优先参数,根据优先参数对冷藏柜的压缩机运行参数进行设置,使冷藏柜在温度控制与恒温保存状态下的能耗得到有效控制,同时限制压缩机的启动频率,降低其运行故障概率;
24、2、通过对环保冷藏柜进行节能制冷控制可以在标准参数下进行压缩机启闭控制,保证冷藏柜内的温度保持在节能温度范围之内的同时,提高压缩机启闭控制与控温空间的适配性,从整体上降低能源消耗;
25、3、通过对环保冷藏柜进行运行状态监测分析可以得到监测标准参数,结合环保冷藏柜的压缩机运行参数与监测标准参数可以对恒温状态进行评估,并且在恒温状态异常时可以直接进行异常因素筛查,提高环保冷藏柜的运行异常处理效率。
1.基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s11中,调节参数包括调节功率与调节时长,调节功率从功率范围中随机选取,调节时长从时长范围中随机选取。
3.根据权利要求2所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s12中,判定空温值是否位于节能温度范围之内:若是,则不做处理;若否,则将测试对象的压缩机运行功率与运行时长分别设置为调节功率与调节时长;将压缩机运行的时段标记为调节时段;将任意两个相邻调节时段之间的间隔时段标记为恒温时段。
4.根据权利要求3所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s13中,测试周期的优先值的获取过程包括:将测试周期按照能耗值由小到大的顺序进行排列得到能耗序列,将测试周期按照调频值由小到大的顺序进行排列得到调频序列,将测试周期在能耗序列中的序号与调频序列中的序号的和值标记为测试周期的优先值。
5.根据权利要求4所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s3中,对环保冷藏柜进行运行状态监测分析的具体过程包括:
6.根据权利要求5所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s31中,测试对象的恒温监测阈值的获取过程包括:由优先参数对应的测试周期内所有恒温时段的时长值构成恒温集合,对恒温集合进行方差计算得到恒温有效系数,将恒温有效系数与预设的恒温有效阈值进行比较:若恒温有效系数小于恒温有效阈值,则将恒温集合中的最小元素标记为恒温监测阈值;若恒温有效系数大于等于恒温有效阈值,则将恒温集合中的最大元素与最小元素进行剔除,然后重新计算恒温集合的恒温有效系数,以此类推,直至恒温有效系数小于恒温有效阈值。
7.根据权利要求6所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s32中,测试对象的调节监测阈值的获取过程包括:将测试对象的空温值在调节时段结束时刻的数值标记为调节时段的调节监测值,由优先参数对应的测试周期内所有调节时段的调节监测值构成调节集合,对调节集合进行方差计算得到调节有效系数,将调节有效系数与预设的调节有效阈值进行比较:若调节有效系数小于调节有效阈值,则将调节集合中的最大值标记为调节监测阈值;若调节有效系数大于等于调节有效阈值,则将调节集合中的最大元素与最小元素进行剔除,然后重新计算调节集合的调节有效系数,以此类推,直至调节有效系数小于调节有效阈值。
8.根据权利要求7所述的基于物联网数据采集的环保冷藏柜智能控制方法,其特征在于,在步骤s34中,对测试对象的恒温状态进行影响因素分析的具体过程包括:调取测试对象在持续时段开始时刻的空温值并标记为调节分析值,将调节分析值与调节监测阈值进行比较:若调节分析值小于调节监测阈值,则判定测试对象的恒温状态受冷气泄漏影响,生成柜体维护信号并将柜体维护信号发送至管理人员的手机终端;若调节分析值大于等于调节监测阈值,则判定测试对象的恒温状态受压缩机运行异常影响,生成制冷检修信号并将制冷检修信号发送至管理人员的手机终端。