室内换热器冷凝水的检测方法及系统和空调器技术方案

本发明专利技术提出了一种室内换热器冷凝水的检测方法和一种室内换热器冷凝水的检测系统，方法包括：通过至少一个第一采样模块和至少一个第二采样模块分别获取空调器的至少一个第一性能参数的第一当前采样值和至少一个第二性能参数的第二当前采样值；将第一当前采样值和第二当前采样值分别输入至空调器的软件数字模型模块和补偿校正模块中，以根据软件数字模型模块和补偿校正模块中分别预置的PNN数字模型和补偿校正数字模型得到室内换热器冷凝水的凝结状态概率计算值和凝结状态补偿值；根据凝结状态概率计算值和凝结状态补偿值得到室内换热器冷凝水的凝结状态检测结果。如此，无需增加额外的硬件成本，即可准确地检测出空调器室内换热器冷凝水的凝结情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及空调
，具体而言，设及一种室内换热器冷凝水的检测方法、一 种室内换热器冷凝水的检测系统和一种空调器。
技术介绍
目前，空调器在制冷模式下工作时，室内机室内换热器上有可能会出现冷凝水，冷 凝水的产生会影响到室内换热器的热交换性能，也会影响到风机的出风量和运行功率，另 夕F，还会干扰到室内换热器积尘状态的检测。 因此，如何准确地准确地检测出空调器室内换热器冷凝水的凝结情况，但无需增 加额外的硬件成本成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。 为此，本专利技术的一个目的在于提出一种室内换热器冷凝水的检测方法。 本专利技术的另一个目的在于提出一种室内换热器冷凝水的检测系统。 本专利技术的又一个目的在于提出一种空调器。 为实现上述至少一个目的，根据本专利技术的一方面的实施例，提出了一种室内换热 器冷凝水的检测方法，包括：通过至少一个第一采样模块和至少一个第二采样模块分别获 取空调器的至少一个第一性能参数的第一当前采样值和至少一个第二性能参数的第二当 前采样值；将所述第一当前采样值和所述第二当前采样值分别输入至所述空调器的软件数 字模型模块和补偿校正模块中，W分别根据所述软件数字模型模块中预置的Pr^N数字模型 和所述补偿校正模块中预置的补偿校正数字模型计算得到所述室内换热器冷凝水的凝结 状态概率计算值和凝结状态补偿值；根据所述凝结状态概率计算值和所述凝结状态补偿值 在所述补偿校正模块中计算得到所述室内换热器冷凝水的凝结状态检测结果。 根据本专利技术的实施例的室内换热器冷凝水的检测方法，通过空调器的至少一个第 一采样模块和至少一个第二采样模块并行地获取影响空调器的室内换热器冷凝水的凝结 情况的至少一个第一性能参数（主要因子）的第一当前采样值和至少一个第二性能参数 (次要因子）的第二当前采样值，然后将该至少一个第一性能参数的第一当前采样值代入 软件数字模型模块中预置的P順（概率神经网络，用于模式分类的神经网络，是一种基于统 计原理的神经网络模型）数字模型中输出室内换热器冷凝水的凝结状态概率计算值，并将 至少一个第二性能参数的第二当前采样值代入补偿校正模块中预置的补偿校正数字模型 中输出室内换热器冷凝水的凝结状态补偿值，同时将由软件数字模型模块输出的凝结状态 概率计算值输入补偿校正模块中与凝结状态补偿值一起计算得到室内换热器冷凝水的凝 结状态检测结果，如此，无需增加额外的硬件成本，比如采样电路，仅通过空调器现有的硬 件平台W及软件建模的手段即可准确地检测出空调器室内换热器冷凝水的凝结情况，不仅 增加了产品的市场竞争力，还提升了用户的使用体验。 根据本专利技术的一个实施例，在上述技术方案中，优选地，所述P順数字模型为：P = P狂ICl)，其中，P代表所述凝结状态概率计算值，X代表输入的待检测样本量，Ci代表室内换 热器凝结状态等级值，W及X= (XI，X2，X3,…，Xm),是一个多维度的待检测样本量，XI，X2， X3,…，Xm代表所述至少一个第一性能参数的所述第一当前采样值，m为大于或等于1的整 数；所述补偿校正数字模型为：AW。=C(U),其中，AW。代表所述凝结状态补偿值，U代表 输入变量，W及U=(叫，％，叫，…，Uk)是一个多维度的输入变量，叫，％，叫，…，Uk代表所 述至少一个第二性能参数的所述第二当前采样值，k为大于或等于1的整数；W及所述室内 换热器冷凝水的所述凝结状态检测结果为所述凝结状态概率计算值和所述凝结状态补偿 值之和。 根据本专利技术的实施例的室内换热器冷凝水的检测方法，软件数字模型模块中预置 的PNN数字模型是输入的待检测样本量为一维或多维变量的条件概率函数，只需将获取到 的所选取的第一性能参数的第一当前采样值作为P順数字模型的输入变量代入，通过软件 数字模型模块进行软件运算便可得到室内换热器冷凝水的凝结状态概率计算值；W及补偿 校正模块中预置的补偿校正数字模型是输入变量为一维或多维变量的函数，只需将获取到 的第二性能参数的第二当前采样值作为补偿校正数字模型的输入变量代入，通过软件运算 即可得到该凝结状态概率计算值的凝结状态补偿值；上述变量的维数最终由选取的性能参 数的个数决定，而最终的室内换热器冷凝水的凝结状态检测结果，即凝结情况，可由上述计 算得到的凝结状态概率计算值和凝结状态补偿值加和得到，准确便捷，其中m代表向量维 数，为大于或等于1的整数。 根据本专利技术的一个实施例，在上述任一技术方案中，优选地，所述P順数字模型具体为： 其中，X= (Xi，而，X3)，Xi为 室内换热器凝结状态等级i的模式样本量，n代表所述室内换热器凝结状态等级i的模式 样本量的数量，L代表室内换热器凝结状态等级值Ci的总数，则X 表室内换热器凝结状 态等级L的模式样本量，exp代表e指数函数，T代表向量转置，O代表平滑参数且为常数。 根据本专利技术的实施例的室内换热器冷凝水的检测方法，具体地，优选=个对空调 器的室内换热器冷凝水的凝结情况影响较大的第一性能参数作为P順数字模型的待检测 样本变量，即m= 3,而其中Ci、XiW及n、L的值均为通过大量实验得到的参考值，而具体的 取值应视具体情况而定，如此，基于大量实验得到的经验值，可W有效地提高对空调器室内 换热器冷凝水的凝结状态概率计算值的计算准确性。 另外，第一性能参数的选取可W根据需要来做适合的调整，数量也不局限于=个， 如此，可W有效地提高室内换热器冷凝水的凝结状态概率计算值的计算准确性。 根据本专利技术的一个实施例，在上述任一技术方案中，优选地，所述补偿校正数字 模型具体为：么We二致Ui, %)二彷1XUi2 +雨XUi+YiK取2十％XU+ (P，其 中，a1、a2、丫1、丫2和伞为补偿模型参数且为常数。 根据本专利技术的实施例的室内换热器冷凝水的检测方法，具体地，优选两个对空调 器的室内换热器冷凝水的凝结情况影响较次要的第二性能参数作为补偿校正数字模型的 输入变量，另外，第二性能参数的选取可W根据需要来做适合的调整，数量也不局限于两 个，如此，可W有效地提高室内换热器冷凝水的凝结状态概率计算值的计算准确性。 根据本专利技术的一个实施例，在上述任一技术方案中，优选地，所述至少一个第一性 能参数包括：室内换热器溫度、室内风机运行功率和室内空气湿度；所述至少一个第二性 能参数包括：室内环境溫度和导风板导向角。 根据本专利技术的实施例的室内换热器冷凝水的检测方法，至少一个第一性能参数包 含但不限于：室内换热器溫度、室内风机运行功率和室内空气湿度，它们为对室内换热器冷 凝水的凝结情况起主要作用的因素，其中，室内换热器溫度和室内空气湿度可W通过空调 器中的溫度传感器和湿度传感器检测，而室内风机运行功率可W室内风机（比如，直流风 机）的设备控制参数（比如，额定工作电压、电流等）直接计算得到，功率越大，对水分的 蒸发性能越好，反之，蒸发性能越差，W及室内换热器溫度、室内风机运行功率和室内空气 湿度的取值范围优选地分别为：0°c~20°C，2W~30W和0%~100% ;至少一个第二性能 参数包含但不限于：室内环境溫度和导风板导向角，它们为对室内换热器冷凝水的凝结情 况起次要作用的因素，其中，室内环境溫度会直接本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种室内换热器冷凝水的检测方法，其特征在于，包括：通过至少一个第一采样模块和至少一个第二采样模块分别获取空调器的至少一个第一性能参数的第一当前采样值和至少一个第二性能参数的第二当前采样值；将所述第一当前采样值和所述第二当前采样值分别输入至所述空调器的软件数字模型模块和补偿校正模块中，以分别根据所述软件数字模型模块中预置的PNN数字模型和所述补偿校正模块中预置的补偿校正数字模型计算得到所述室内换热器冷凝水的凝结状态概率计算值和凝结状态补偿值；根据所述凝结状态概率计算值和所述凝结状态补偿值在所述补偿校正模块中计算得到所述室内换热器冷凝水的凝结状态检测结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：吴志鹏，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44