技术领域
[0001] 本
发明涉及一种空气湿度的测量方法，尤其是湿度较高环境空气的湿度测量。
背景技术
[0002] 空气湿度是表征空气的干湿程度或空气中
水汽含量的多少的物理量，它与人们生活和生产息息相关，尤其对人体舒适度有很大的影响。世界卫生组织规定“室内湿度要全年保持在40％～70％之间”，人在
相对湿度45％～65％的环境中生活最感舒适。
[0003] 对空气湿度测量主要有以下几种方法：
[0004] 一、毛发湿度计：利用毛发、
纤维等物质随周围空气湿度变化而伸缩的特性测量空气湿度。这种传统的方法简单、成本低，但可靠性差，维护管理复杂，
精度较差。
[0005] 二、干湿球湿度计：该方法可以达到较高的精度，但难以满足流动性大和微型化等要求，一般用作其他类型湿度
传感器的调校标准。
[0006] 三、
露点式湿度计：通过获得露点温度间接测量空气湿度，该测量方法
费用高，同时为获得准确的结露温度需要精确控制。
[0007] 四、
电子式湿度计，包括
电阻式、电容式以及光电式，这类
湿度传感器与电子设备兼容性好，因此在自动控制领域广泛应用，但成本较高。
[0008] 五、
微波式湿度计：通过空气吸收微波
辐射的程度测量空气湿度，该方法对仪器加工要求严格，且成本较高。
[0009] 目前，
空调中一般通过带有湿敏电阻的湿度传感器测量空气湿度，然后通过
控制器转换成需要的表示形式，从而实现对空气湿度的检测和控制。而此类湿度传感器的关键部件湿敏电阻耐老化和抗污染能
力较差，同时受限于湿度传感器的加工工艺，导致空气湿度测量不准确或无法测量等情况的发生。而安装湿度传感器也会提高空调的成本，这也是阻碍这种空气湿度测量方式在空调上广泛使用的原因。
发明内容
[0010] 本发明提供了一种空气湿度检测方法，用相比于传统湿度检测方法更低的成本解决了空气湿度测量不准确或无法测量的问题。
[0011] 一种空气湿度检测方法，基于运行在当前环境下的制冷或除湿设备的
蒸发器实施，具体包括：
[0012] a、分别检测当前环境下的经过
蒸发器前、后的空气
干球温度；
[0013] b、获取制冷或除湿设备的运行状态参数，
[0014] c、根据当前环境下空气湿度与步骤a和步骤b所获得参数的关系模型计算得到当前环境下空气湿度。
[0015] 本发明的基本原理在于：对于确定几何尺寸的蒸发器而言，当流经的空气流量一定时，蒸发器的每一组进出口空气干球温度对应着唯一的
显热换热量，从而对应唯一的蒸发器壁面温度。而对应唯一的壁面温度和空气流量，当蒸发器进口空气湿度确定时，蒸发器的除湿量也是确定的，即有唯一的蒸发器进出口空气湿度差。因此，如果蒸发器出口空气湿度已知，就可以反推出蒸发器进口的空气湿度，也就是当前环境湿度。
[0016] 而夏季空调器或除湿机的蒸发器通常运行在湿工况下，蒸发器出口(经过蒸发器后)空气相对湿度在95％左右，因此可以根据蒸发器进出口的两个空气干球温度，得到当前的环境湿度。
[0017] 所述制冷或除湿设备的运行状态参数包括：
[0018]
制冷设备(例如空调器)或除湿设备(例如除湿机)在蒸发器处的送
风机转速；以及[0019] 制冷设备或除湿设备的
压缩机工况(如压缩机的转速或
频率)。
[0020] 所述关系模型为基于各参量之间物理关系的数学模型，或基于已有数据训练而得的数学模型。
[0021] 可选的，所述基于已有数据训练而得的数学模型为神经网络模型，其以步骤a和步骤b所获得参数为输入，以当前环境下空气湿度为输出。
[0022] 作为优选，所述神经网络模型的结构为双
隐藏层，且每个隐藏层
节点数都为6。可以在适宜的计算量下获得较为精确的结果。
[0023] 可选的，所述基于各参量之间物理关系的数学模型为：
[0024]
[0025]
[0026] ma为经过蒸发器的空气的
质量流量，通过送风机转速得到；
[0027] d1、d2为经过蒸发器前、后的空气湿度，其中d1为待计算值，d2取近似值；
[0028] α为经过蒸发器的空气与蒸发器表面间的
传热系数；
[0029] αd为经过蒸发器的空气与蒸发器表面间的传质系数；
[0030] A为蒸发器总换热面积；
[0031] ds为蒸发器表面温度对应的饱和空气含湿量；
[0033] Ts为蒸发器表面温度；
[0034] T1、T2为经过蒸发器前、后的空气温度。
[0035] 作为优选，所述当前环境下的经过蒸发器前、后的空气干球温度分别通过设置在蒸发器空气侧入口处以及出口处的感温装置测得。
[0036] 本发明空气湿度检测方法只需测量空气的干球温度，并不依赖湿敏电阻等感湿元件，与
现有技术相比所需成本较低，可靠性好，同时也保证了较高的精度，在空调、除湿机等方面具有广阔的使用前景。
具体实施方式
[0037] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体
实施例对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
[0038] 实施例1
[0039] 一种空气湿度检测方法，包括以下步骤：
[0040] 通过感温装置获得当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度，蒸发器为空调器内的蒸发器或除湿机内的蒸发器；
[0041] 获得制冷(除湿)设备运行状态，包括但不限于空调器或除湿机的送风风机转速，空调器或除湿器的压缩机转速或频率等；
[0042] 通过已知的函数关系计算出当前环境空气湿度。
[0043] 在本实施例中，函数关系通过建立物理模型得到。物理模型如下：
[0044] 假设空气在流经蒸发器过程中处于除湿状态，出口空气相对湿度为95％，蒸发器表面与空气进行热质交换。由经过蒸发器前后空气质量守恒，
能量守恒得到：
[0045]
[0046]
[0047] 式(1)是对空气中的水分列质量守恒方程。通过求解上述方程组，可以得到当前环境湿度。在本实施例中，经过蒸发器的空气的质量流量ma可由风机转速得到。
[0048] 式(2)是对经过蒸发器的空气与蒸发器表面间显热换热量列能量守恒方程。ds为蒸发器表面温度对应的饱和空气含湿量，可由蒸发器表面温度Ts计算得到。
[0049] 经过蒸发器的空气与蒸发器表面间的传热系数α，传质系数αd由式(3)、(4)、(5)得到
[0050]
[0051]
[0052] k为修正系数，原有的公式(可参见Turaga M,Lin S,Fazio PP.Correlation for heat transfer and pressure drop factors for direct expansion air cooling and dehumidifying coils.ASHRAE Transactions 1988；94(2):616±29)只适用于特定几何结构的换热器和较小的
雷诺数范围，在实际应用中，往往需要进行修正。对原公式的修正方式包括但不限于用制冷(除湿)设备的运行状态加以修正。在本实施例中，采用压缩机转速和风机转速对原公式进行修正。
[0053]
[0054] 对于大多数空调和除湿机使用的条件下，Le2/3近似等于1，因此式(5)可简化为[0055]
[0056] 其中Cp是湿空气的比
热容，取1.01kJ/kg K
[0057] 式(1)～(6)中，各物理量的意义为
[0058] α—经过蒸发器的空气与蒸发器表面间的传热系数，kW/m2K
[0059] αd—经过蒸发器的空气与蒸发器表面间的传质系数，kg/m2s
[0060] A—蒸发器总换热面积，m2
[0061] Ap—蒸发器管子外表面积，m2
[0062] ma—经过蒸发器的空气的质量流量，kg/s
[0063] Cp—湿空气的比热容，kJ/kg K。
[0064] G—单位面积空气质量流量，kg/m2s
[0065] Y—蒸发器肋片厚度，m
[0066] Sp—蒸发器肋片间距，m
[0067] Pra—普朗特数
[0068] Rea—雷诺数
[0069] Le—路易斯数
[0070] T1,T2—经过蒸发器前、后空气的温度，℃
[0071] Ts—蒸发器表面温度，℃
[0072] d1、d2—经过蒸发器前、后空气的含湿量，kg/kg干空气
[0073] d1即为本实施例需要计算的空气湿度，夏季空调器或除湿机的蒸发器通常运行在湿工况下，蒸发器出口(经过蒸发器后)空气相对湿度在95％左右，d2可以根据经过蒸发器后的空气湿度为95％这一假设结合经过蒸发器后的空气
温度计算得到；
[0074] ds—蒸发器表面温度对应的饱和空气含湿量，kg/kg干空气
[0075] n1、n2—蒸发器送风风机转速、制冷(除湿)设备压缩机转速，r/min[0076] k—修正系数。
[0077] 例如：对于一个确定的蒸发器，将6组包含当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度以及风机转速的数据代入求解上述方程得到对应的环境湿度，与实际测量结果对比如表1所示，为方便对照，表中的空气湿度折算为相对湿度。
[0078] 表1
[0079]
[0080] 实施例2
[0081] 一种用于空气湿度检测方法，包括以下步骤：
[0082] 通过感温装置获得当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度，蒸发器为空调器内的蒸发器或除湿机内的蒸发器；
[0083] 获得制冷(除湿)设备运行状态，制冷(除湿)设备运行状态包括但不限于空调器或除湿机的送风机转速，空调器或除湿器的压缩机转速或频率等。
[0084] 对于确定的空调器或除湿机，测量若干组数据，每组数据包括当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、制冷(除湿)设备运行状态以及当前环境湿度。本实施例中，的制冷(除湿)设备运行状态选择蒸发器处送风机转速和制冷(除湿)设备的压缩机转速；
[0085] 建立输入为当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度和送风机转速，输出为当前环境湿度的神经网络。用测得的若干组数据包括当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、送风机转速、压缩机转速以及当前环境湿度训练上述的神经网络；
[0086] 将训练完成的神经网络以函数形式输出，该函数表征空气湿度与环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、制冷(除湿)设备运行状态之间的关系。
[0087] 例如：对于一个确定的空调器，通过测量获得80组数据，每组数据包括当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、送风机转速、压缩机转速和当前环境湿度，建立
输入层为当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、压缩机转速和送风机转速，
输出层为当前环境湿度的BP神经网络，神经网络结构为双隐藏层且每个隐藏层节点数都为6。
[0088] 用上述的80组数据对该神经网络进行训练，训练完成的神经网络对应的函数即为表征空气湿度与环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、制冷(除湿)设备运行状态之间的关系的函数。
[0089] 在本实施例条件下，输入6组数据，每组数据包括当前环境干球温度、经过蒸发器处理后的空气干球温度、送风机转速，利用该函数预测当前环境湿度，这6组数据不属于用于训练的80组数据中。预测结果与实验测量对应的环境湿度结果对比如表2所示：
[0090] 表2
[0091]
[0092] 由表2可以看出，本发明方法对当前环境湿度具有很高的检测精度。
