用于空调的冷媒泄漏检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于空调的冷媒泄漏检测方法和装置。该方法包括：获取空调当前的运行参数和空调所处环境的环境信息；将当前的运行参数和环境信息输入到训练好的神经网络模型，得到神经网络模型输出的冷媒剩余量；根据冷媒剩余量判断空调是否存在冷媒泄漏。通过本发明专利技术，达到了通过人工神经网络算法来检测空调冷媒泄漏提高准确性的效果。

Method and device for detecting cold medium leakage for air conditioning

The invention discloses a method and device for detecting cold medium leakage for air conditioning. The method includes: obtaining the operating parameters and air-conditioning current environment environmental information; the input current operating parameters and environmental information to the trained neural network model, get the remaining amount of refrigerant output neural network model; according to the remaining amount of the refrigerant air conditioning refrigerant leakage judgment whether there. Through the invention, the effect of detecting the accuracy of air conditioning cooling medium leakage through artificial neural network algorithm is achieved.

【技术实现步骤摘要】
用于空调的冷媒泄漏检测方法和装置
本专利技术涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种用于空调的冷媒泄漏检测方法和装置。
技术介绍
空调长期在冷媒泄漏的情况下运行而不及时报修，将会导致压缩机不可逆的损坏。因此空调在使用过程中，若出现冷媒泄漏，应立即停止运转压缩机，并提醒用户报修。目前，在空调行业冷媒泄漏检测的方法主要是，对空调在冷媒泄漏的情况下的运行参数进行分析，根据专家经验，总结出一系列的控制规则。空调主板按此规则进行判断，当检测到空调运行参数符合预定的规则时，则认为空调出现冷媒泄漏，进而提示用户报修。但由于空调种类较多，不同型号的空调运行参数差别较大，且各运行参数之间的耦合关系和变化规律难以完全掌握，且专家经验存在一定的主观性等原因。因此，目前的控制方法存在以下问题：1、控制规则适应性差，不同机型的控制参数不统一；2、冷媒泄漏检测准确率低，存在较多的误检测。针对相关技术中通过人工经验来判断空调是否存在冷媒泄漏不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种用于空调的冷媒泄漏检测方法和装置，以解决通过人工经验来判断空调是否存在冷媒泄漏不准确的问题。为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于空调的冷媒泄漏检测方法，其特征在于，包括：获取空调当前的运行参数和所述空调所处环境的环境信息；将所述当前的运行参数和环境信息输入到训练好的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的冷媒剩余量；根据所述冷媒剩余量判断所述空调是否存在冷媒泄漏。

【技术特征摘要】
1.一种用于空调的冷媒泄漏检测方法，其特征在于，包括：获取空调当前的运行参数和所述空调所处环境的环境信息；将所述当前的运行参数和环境信息输入到训练好的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的冷媒剩余量；根据所述冷媒剩余量判断所述空调是否存在冷媒泄漏。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述运行参数和环境信息输入到训练好的神经网络模型之前，所述方法还包括：获取各个类型的空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息；根据所述各个类型的空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息进行神经网络训练，得到所述训练好的神经网络模型，其中，所述模型的输入为空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息，所述模型的输出为冷媒剩余量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取各个类型的空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息之后，所述方法还包括：对所述各个类型的空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息的参数进行标准化处理，得到标准化参数，其中，所述标准化处理包括线性处理；对所述标准化参数进行变换处理，得到变换后的数据，其中，所述变换处理包括非线性处理。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对所述标准化参数进行变换处理，得到变换后的数据之后，所述方法还包括：对所述变换后的数据进行分类，得到多个类别的数据；从所述多个类别的数据中分别按照预设间隔提取数据，作为训练样本数据，其中，所述预设间隔包括预设时间间隔或预设数量间隔；对所述训练样本数据进行神经网络模型训练，得到所述训练好的神经网络模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在对所述训练样本数据进行神经网络模型训练，得到所述训练好的神经网络模型之后，所述方法还包括：将测试数据输入到所述训练好的神经网络模型，得到所述训练好的神经网络模型的输出结果；判断所述输出结果与测试数据对应的测试结果之间的误差是否小于目标最小误差；在所述输出结果与测试数据对应的测试结果之间的误差大于等于所述目标最小误差的情况下，通过更新所述神经网络模型的权值和偏置调整所述神经网络模型的参数，直至所述输出结果与测试数据对应的测试结果之间的误差小于所述目标最小误差。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取各个类型的空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息包括：接收各个类型的空调在冷媒泄漏时上报的运行参数和环境信息；和/或通过物联网获取用户实际使用时的各个类型的空调在冷媒泄漏时的运行参数和环境信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述冷媒剩余量判断所述空调是否存在冷媒...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翀，黄辉，宋德超，田调，刘佰兰，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44