一种空调制冷剂的预测方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例涉及一种空调制冷剂的预测方法和系统。其中，该方法包括：获取空调的当前电流，基于当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值，计算当前函数与制冷剂剩余状态的超平面之间的距离，响应于距离小于预设的第一阈值，基于当前函数值和预设的第二阈值确定空调的制冷剂剩余状态，其中，制冷剂剩余状态包括制冷剂充足和制冷剂不充足。通过本实施例提供的技术方案，避免了现有技术中通过人工的方式对制冷剂进行预测时，浪费人力资源，且预测结果易受主观因素影响，导致预测结果不精准的技术问题，实现了节约人力物力，且提高预测效率和正确性的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种空调制冷剂的预测方法和系统
本专利技术实施例涉及空调控制
，尤其涉及一种空调制冷剂的预测方法和系统。
技术介绍
随着生活水平的不断改善和提高，空调在日常生活中已经得到了广泛的应用。空调的制冷系统是空调的核心部分,在空调的制冷系统中，制冷剂充注量故障是比较重要和典型的。在现有技术中，主要是靠维修师傅的个人经验判断，制冷剂是否充足。因此，如何判断出制冷剂的是否充足，即如何对制冷剂进行精准的预测成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中所存在的至少部分上述缺陷，提供一种空调制冷剂的预测方法和系统，用以解决现有技术中存在通过人工预测制冷剂时浪费人力资源，且由于掺杂人为因素，使得预测结果不精准的问题。根据本专利技术实施例的一个方面，本专利技术实施例提供了一种空调制冷剂的预测方法，所述方法包括：获取空调的当前电流；基于所述当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值；计算所述当前函数值与制冷剂剩余状态的超平面之间的距离；响应于所述距离小于预设的第一阈值，基于所述当前函数值和预设的第二阈值确定所述空调的制冷剂剩余状态，其中，所述制冷剂剩余状态包括制冷剂充足和制冷剂不充足。进一步地，所述方法还包括：采集样本集，其中，所述样本集包括多个电流，以及每个所述电流对应的制冷剂剩余状态；对所述样本集进行训练，得到划分所述制冷剂剩余状态的所述超平面；基于所述制冷剂剩余状态和所述超平面构建所述目标函数模型。进一步地，所述方法还包括：获取样本电流、额定电流和制冷时长；响应于在所述制冷时长内，所述空调的温度达到预设的目标温度，计算所述样本电流与所述额定电流的差值的绝对值；基于所述绝对值和预设的第三阈值，确定所述样本电流对应的制冷剂剩余状态。进一步地，所述基于所述绝对值和预设的第三阈值，确定所述样本电流对应的制冷剂剩余状态，具体包括：响应于所述绝对值小于所述第三阈值，将所述样本电流对应的制冷剂剩余状态确定为制冷剂充足；响应于所述绝对值大于或等于所述第三阈值，将所述样本电流对应的制冷剂剩余状态确定为制冷剂不充足。进一步地，所述基于所述当前函数值和所述预设的第二阈值确定所述空调的制冷剂剩余状态，具体包括：响应于所述当前函数值大于所述第二阈值，将所述空调的制冷剂剩余状态确定为制冷剂充足；或者，响应于所述当前函数值小于或等于所述第二阈值，将所述空调的制冷剂剩余状态确定为制冷剂不充足。根据本专利技术实施例的另一个方面，本专利技术实施例提供了一种空调制冷剂的预测系统，所述系统包括：获取模块、确定模块和计算模块，其中，所述获取模块用于：获取空调的当前电流；所述确定模块用于：基于所述当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值；所述计算模块用于：计算所述当前函数值与制冷剂剩余状态的超平面之间的距离；所述确定模块还用于：响应于所述距离小于预设的第一阈值，基于所述当前函数值和所述预设的第二阈值确定所述空调的制冷剂剩余状态，其中，所述制冷剂剩余状态包括制冷剂充足和制冷剂不充足。进一步地，所述系统还包括：采集模块、训练模块和构建模块，其中，所述采集模块用于：采集样本集，其中，所述样本集包括多个电流，以及每个所述电流对应的制冷剂剩余状态；所述训练模块用于：对所述样本集进行训练，得到划分所述制冷剂剩余状态的所述超平面；所述构建模块用于：基于所述制冷剂剩余状态和所述超平面构建所述目标函数。进一步地，所述获取模块还用于：获取样本电流、额定电流和制冷时长；所述计算模块还用于：响应于在所述制冷时长内，所述空调的温度达到预设的目标温度，计算所述样本电流与所述额定电流的差值的绝对值；所述确定模块还用于：基于所述绝对值和预设的第三阈值，确定所述样本电流对应的制冷剂剩余状态。进一步地，所述确定模块具体用于：响应于所述绝对值小于所述第三阈值，将所述样本电流对应的制冷剂剩余状态确定为制冷剂充足；响应于所述绝对值大于或等于所述第三阈值，将所述样本电流对应的制冷剂剩余状态确定为制冷剂不充足。进一步地，所述确定模块具体用于：响应于所述当前函数值大于所述第二阈值，将所述空调的制冷剂剩余状态确定为制冷剂充足；或者，响应于所述当前函数值小于或等于所述第二阈值，将所述空调的制冷剂剩余状态确定为制冷剂不充足。本专利技术实施例的有益效果在于，由于采用了获取空调的当前电流，基于当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值，计算当前函数值与制冷剂剩余状态的超平面之间的距离，响应于距离小于预设的第一阈值，基于当前函数值和预设的第二阈值确定空调的制冷剂剩余状态，其中，制冷剂剩余状态包括制冷剂充足和制冷剂不充足的技术方案，避免了现有技术中通过人工的方式对制冷剂进行预测时，浪费人力资源，且预测结果易受主观因素影响，导致预测结果不精准的技术问题，实现了节约人力物力，且提高预测效率和正确性的技术效果。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种空调制冷剂的预测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种空调制冷剂的预测系统的模块示意图；附图标记：1、获取模块，2、确定模块，3、计算模块，4、采集模块，5、训练模块，6、构建模块。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。本专利技术实施例提供了一种空调制冷剂的预测方法和系统。根据本专利技术实施例的一个方面，本专利技术实施例提供了一种空调制冷剂的预测方法。请参阅图1，图1为本专利技术实施例提供的一种空调制冷剂的预测方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：S1：获取空调的当前电流。具体地，空调的当前电流是指空调室外机的当前工作电流。S2：基于当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值。在该步骤中，当得到当前电流后，可将当前电流代入目标函数模型中，得到当前函数值。在S2之前，还包括构建目标函数模型的步骤，构建目标函数模型的步骤具体包括：S2-1：采集样本集，其中，样本集包括多个电流，以及每个电流对应的制冷剂剩余状态。现对样本集进行详细的阐述，具体地，包括如下步骤：S2-1-1：获取样本电流、额定电流和制冷时长。其中，通过电流传感器监测空调室外机的工作电流，得到样本电流。额定电流是基于空调的额定功率(为已知参数)和空调的额定电压(为已知参数)得到的。额定电流等于额定功率与额定电压的商。其中，制冷时长是基于训练得到的。具体地：获取室外的初始温度，并获取室内的目标温度(即认为设定的室内温度)，空调开机后，经过一定的时长由初始温度变为目标温度，则该时长即为制冷时长。S2-1-2：响应于在制冷时长内，空调的温度达到预设的目标温度，计算样本电流与额定电流的差值的绝对值。在该步骤中，如果空调的温度在制冷时长内，达到了目标温度，则计算绝对值。S2-1-3：基于绝对值和预设的第三阈值，确定样本电流对应的制冷剂剩余状态，其中，样本集包括样本电流和样本电流对应的制冷剂剩余状态。也就是说，当根据绝对值和第三阈值确定样本电流对应的制冷剂剩余状态后，将样本电流和与其对应的制冷剂剩余状态加入至样本集中。优选地，S2-1-3具体包括：S2-1-3-1：响应于绝对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空调制冷剂的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取空调的当前电流；基于所述当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值；计算所述当前函数值与制冷剂剩余状态的超平面之间的距离；响应于所述距离小于预设的第一阈值，基于所述当前函数值和预设的第二阈值确定所述空调的制冷剂剩余状态，其中，所述制冷剂剩余状态包括制冷剂充足和制冷剂不充足。

【技术特征摘要】
1.一种空调制冷剂的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取空调的当前电流；基于所述当前电流和预设的目标函数模型确定当前函数值；计算所述当前函数值与制冷剂剩余状态的超平面之间的距离；响应于所述距离小于预设的第一阈值，基于所述当前函数值和预设的第二阈值确定所述空调的制冷剂剩余状态，其中，所述制冷剂剩余状态包括制冷剂充足和制冷剂不充足。2.根据权利要求1所述的空调制冷剂的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：采集样本集，其中，所述样本集包括多个电流，以及每个所述电流对应的制冷剂剩余状态；对所述样本集进行训练，得到划分所述制冷剂剩余状态的所述超平面；基于所述制冷剂剩余状态和所述超平面构建所述目标函数模型。3.根据权利要求2所述的空调制冷剂的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本电流、额定电流和制冷时长；响应于在所述制冷时长内，所述空调的温度达到预设的目标温度，计算所述样本电流与所述额定电流的差值的绝对值；基于所述绝对值和预设的第三阈值，确定所述样本电流对应的制冷剂剩余状态。4.根据权利要求3所述的空调制冷剂的预测方法，其特征在于，所述基于所述绝对值和预设的第三阈值，确定所述样本电流对应的制冷剂剩余状态，具体包括：响应于所述绝对值小于所述第三阈值，将所述样本电流对应的制冷剂剩余状态确定为制冷剂充足；响应于所述绝对值大于或等于所述第三阈值，将所述样本电流对应的制冷剂剩余状态确定为制冷剂不充足。5.根据权利要求1至4中任一项所述的空调制冷剂的预测方法，其特征在于，所述基于所述当前函数值和第二阈值确定所述空调的制冷剂剩余状态，具体包括：响应于所述当前函数值大于所述第二阈值，将所述空调的制冷剂剩余状态确定为制冷剂充足；或者，响应于所述当前函数值小于或等于所述第二阈值，将所述空调的制冷剂剩余状态确定为制冷剂不充足。6.一种空调制冷剂的预测系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块、...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋美景，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11