一种空气源除霜控制系统及方法

申请号 CN201710367952.0 申请日 2017-05-23 公开(公告)号 CN107091548A 公开(公告)日 2017-08-25
申请人 天津大学; 发明人 马一太; 李敏霞; 王派; 詹浩淼; 王稼晨; 周扬; 李双俊; 欧阳啸; 王子穆;
摘要 本 发明 公开了一种空气源 热 泵 除霜控制系统及方法,本发明在 空气源热泵 原有系统结构 基础 上,在室外侧换热器的外部设置了 温度 传感器 和可以拍摄室外侧换热器表面结霜状况的摄像头,室外交换器外表涂有一种显著区别于 冰 霜 颜色 的底层颜色,用温度传感器来检测 室外换热器 附件的温度,到达设定温度时启动系统除霜功能,同时自动激活打开摄像头,实现对室外换热器表面结霜情况的实时监控。
权利要求

1.一种空气源除霜控制系统,基于机器学习算法与数字图像处理技术,其特征在于,包括室外换热器、摄像头、数字图像处理模、中央控制器温度传感器,其特征在于,所述摄像头和温度传感器均设置在室外换热器的外侧,温度传感器用于监测室外换热器附近的环境温度,摄像头用于拍摄室外换热器的结霜情况,摄像头与与所述数字图像处理模块相连,数字图像处理模块与所述中央控制器相连,中央控制器用于分析信息并根据分析结果控制除霜进程,中央控制器与温度传感器相连。
2.根据权利要求1所述一种空气源热泵除霜控制系统,其特征在于,所述摄像头为摄像机或红外摄像头。
3.根据权利要求1所述一种空气源热泵除霜控制系统,其特征在于,所述数字图像处理模块是基于计算机的视觉数字图像处理技术,以模块内置数字图像处理程序为基础,对结霜情况进行分级,达到对换热器表面结霜情况的快速识别,实现对热泵机组的除霜运行的智能控制。
4.根据权利要求1或2所述一种空气源热泵除霜控制系统,其特征在于,所述摄像头设置有至少两个,以阵列形式观测室外换热器的表面情况。
5.根据权利要求1所述一种空气源热泵除霜控制系统,其特征在于,所述室外交换器外表涂有一层区别于颜色的底层颜色。
6.根据权利要求1所述一种空气源热泵除霜控制系统的控制方法,其特征在于,先令室外换热器以不同环境、不同温度结霜,采用分类人工神经网络构建的方法,数字图像处理模块记录图像数据的RGB分布比率及灰度分布,作为数字图像处理模块的内置程序,对结霜情况进行分级,构建分类人工神经网络模型;外部换热器工作时,摄像头负责采集图像,利用构造的分类人工神经网络评价结霜情况,中央控制器根据结霜情况进行相应判断和处理。

说明书全文

一种空气源除霜控制系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种针对空气源热泵的除霜控制系统及方法,具体是利用机器学习算法图像处理技术控制除霜,使除霜效率提高。

背景技术

[0002] 结霜是影响空气源热泵机组运行效率的关键问题。当环境温度较低,室外换热器的翅片温度低于零度时,空气中的份就会直接变为霜层附着在蒸发器的表面。霜层会由薄变厚,逐渐堵塞空气流道,并使热阻迅速增大。热阻增大导致蒸发温度下降,吸热量下降。只要空气源热泵的蒸发温度低于0℃,在蒸发器的表面就会出现霜层,特别是在环境温度5℃~-3℃范围内,空气的绝对含湿量比较高,结霜上的速度快,需要频繁除霜。因此,必须对其进行除霜控制。行除霜控制。现有的除霜控制方法包括:1)定时除霜方法;2)换热器表面温度一时间除霜控制方法;3)压一温度除霜控制方法;4)换热器表面与空气温差除霜控制方法;以上除霜控制方法,通过测量影响结霜过程的变量,如温度、压力、时间等,虽然可以作为依据来控制除霜的开始,但何时除霜结束却不能依此判断,因为除霜时间的长短,何时停止除霜循环,取决于霜层的厚度和密度(即霜层的质量),也取决于环境温度、湿度等参数,影响因素过多。以上除霜控制方法并未未克服除霜控制对机组工作条件适应性差的缺点,仍会产生不必要的除霜。如此,降低了机组运行效率,并极大的浪费了能源
[0003] 目前相关方面已有一些研究,例如专利号:200910033545.1中在空气源热泵原有系统结构基础上,在室外侧换热器的外部中间部位设置拍摄室外侧换热器「表面霜层分布的摄像头,实时拍摄热泵机组制热运行时室外换热器表面的结霜情况,通过图像识别技术获取室外换热器表面的结霜面积,并以此控制热泵机组的除霜运行。该专利控制算法单一,且摄像头开启时间较长,监测时耗能较多,且算法有局限性,无法自行优化对除霜检测的标准,其控制方法无法缩短除霜时间,本发明可使系统随着运行次数的增加,使除霜效率达到最优化,减少除霜能耗。

发明内容

[0004] 本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提供一种空气源热泵除霜控制系统及方法,该系统将新型的数字图像处理技术与“可视化”控制系统相结合,用摄像头来实时拍摄热泵机组制热运行时室外换热器表面的运行情况,运用基于计算机视觉的数字图像处理技术,以已处理过图像数据经验(专家经验)为基础,对结霜情况进行分级,达到对换热器表面结霜情况的快速识别,根据识别结果控制热泵机组的除霜运行通过根据机器学习所建立的模型来分析摄像头拍摄的信息,并根据分析结果来控制热泵机组的除霜运行。可以准确控制空气源热泵机组、热泵型房间空调器等制冷装置的除霜操作,有效避免除霜时间过长或除霜不彻底的情况发生。
[0005] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
[0006] 一种空气源热泵除霜控制系统,基于机器学习算法与数字图像处理技术,包括室外换热器、摄像头、数字图像处理模、中央控制器和温度传感器,其特征在于,所述摄像头和温度传感器均设置在室外换热器的外侧,温度传感器用于监测室外换热器附近的环境温度,摄像头用于拍摄室外换热器的结霜情况,摄像头与与所述数字图像处理模块相连,数字图像处理模块与所述中央控制器相连,中央控制器用于分析信息并根据分析结果控制除霜进程,中央控制器与温度传感器相连。
[0007] 所述摄像头为摄像机或红外摄像头。
[0008] 所述数字图像处理模块是基于计算机的视觉数字图像处理技术,以模块内置数字图像处理程序为基础,对结霜情况进行分级,达到对换热器表面结霜情况的快速识别,实现对热泵机组的除霜运行的智能控制。
[0009] 所述摄像头设置有至少两个,以阵列形式观测室外换热器的表面情况。
[0010] 所述室外交换器外表涂有一层区别于颜色的底层颜色。
[0011] 先令室外换热器以不同环境、不同温度结霜,采用分类人工神经网络构建的方法,数字图像处理模块记录图像数据的RGB分布比率及灰度分布,作为数字图像处理模块的内置程序,对结霜情况进行分级,构建分类人工神经网络模型;外部换热器工作时,摄像头负责采集图像,利用构造的分类人工神经网络评价结霜情况,中央控制器根据结霜情况进行相应判断和处理。
[0012] 与现有技术相比,本发明的技术方案所带来的有益效果是:
[0013] (1)实时监视室外换热器结霜情况,中央控制器同时实现及时响应;
[0014] (2)中央控制器、数字图像处理模块通过智能分析摄像头拍摄的图像数据,可准确判断出室外换热器的表面除霜情况;
[0015] (3)通过构建分类人工神经网络,多次计算修正后可准确并最优化地减少除霜时间,减少机组除霜的能量损失。
[0016] (4)本发明创新性运用基于计算机视觉的数字图像处理技术,以模块内置数字图像处理程序为基础,对结霜情况进行分级,达到对换热器表面结霜情况的快速识别,根据识别结果控制热泵机组的除霜运行。数字图像处理技术结合算法为计算机监控在热泵除霜领域的应用提供了更大的空间,可以更加智能的监测与控制除霜的进程,有效避免了热泵机组除霜功能中对室外换热器除霜的控制不精确,浪费除霜时间以及增加能耗,降低了机组因除霜功能的运行造成的损失,提高了机组的工作性能,极大的节省了能源,适用于因严寒造成空气源热泵易结霜的地区。附图说明
[0017] 图1是本发明控制系统的原理图。
[0018] 附图标记:1-室外换热器,2-摄像头,3-数字图像处理模块,4-中央控制器,5-温度传感器

具体实施方式

[0019] 下面结合附图对本发明作进一步的描述。
[0020] 如图1所示,本发明保护的一种基于机器学习算法与数字图像处理技术的空气源热泵除霜控制系统,包括室外换热器1、摄像头2、数字图像处理模块3、中央控制器4、温度传感器5。摄像头2置于室外换热器1外侧,摄像头2与数字图像处理模块3相连,数字图像处理模块3连接中央控制器4,温度传感器5置于室外换热器1外侧。其中,室外交换器1外表涂有一种显著区别于冰霜颜色的底层颜色,以便于区分霜层。
[0021] 该控制系统的控制方法如下:
[0022] 1)通过温度传感器5检测室外换热器1附件环境温度,当环境温度接近结霜温度时,中央控制器4指令摄像头2开始工作;
[0023] 2)摄像头2检测室外换热器1表面情况,将图像数据传输至控制数字图像处理模块3;
[0024] 3)数字图像处理模块3收到摄像头2的图像数据,用颜色特征及灰度特征描述换热器表面的结霜程度。颜色特征基于像素点特征,描述图像特想中RGB颜色的分布在换热器表面的分布;
[0025] 4)令室外换热器1以不同方式、不同温度强制结霜,采用分类人工神经网络构建的方法,图像处理模块记录图像数据的RGB分布比率及灰度分布,作为,植入模块内置数字图像处理程序,构建模型;
[0026] 5)进行若干样本采集后,换热器正常工作。对得到的样本作为专家样本进行标记和分类建模。此时摄像头2继续采集图像,利用之前构建的分类人工神经网络评价结霜情况;
[0027] 6)可对建模进行人工干预,排除修正数字图像处理模块错误判断的情况。本模型将越来越准确,精准对除霜时间的控制,逐渐优化除霜效率。得到模型后可对同情况的热交换器进行推广,不必每次进行复杂建模工作。
[0028] 7)通过温度传感器5,检测发现环境温度接近结霜温度时,反馈信号给中央控制器4,摄像头2开始工作,通过分类人工神经网络算法,判断结霜情况,若出现结霜情况,中央控制器4使室外换热器1改为制热模式开始除霜。
[0029] 8)摄像头2保持图像传给数字图像处理模块3,并由数字图像处理模块3将信号反馈给中央控制器4,当检测霜层失去后,室外换热器5不再制热,除霜结束。
[0030] 通过本实施例的实现,本发明采用机器学习算法与数字图像处理技术进行空气源热泵的除霜,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨的情况下,还可以做出很多变形,这些均属于本发明的保护之内。
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