一种热泵机组的综合除霜控制方法、电子设备及存储介质技术

本申请实施例公开了一种热泵机组的综合除霜控制方法、电子设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过结合温度压力除霜逻辑、摄像头除霜逻辑、换热效率除霜逻辑以及机组制热时长除霜逻辑来综合判断是否进入除霜模式；通过对多种除霜判断逻辑综合处理，大大提高了对热泵机组结霜情况判断的准确性与可靠性，实现了热泵机组有霜除霜，无霜不除，有效减少误除霜带来的不必要的能耗，提高机组能效。效。效。

【技术实现步骤摘要】
一种热泵机组的综合除霜控制方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及热泵除霜
，尤其涉及一种热泵机组的综合除霜控制方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，通常热泵机组通过盘管温度来判断是否进入除霜，或根据机组制热运行时长判断进入除霜，但实际上翅片是否结霜受当地气候影响；并且传感器的数量和位置，决定了其检测的局部性，盘管温度较低时机组不一定结霜，机组达到制热运行时长也不一定结霜；部分企业为提高结霜判断的准确性，引入摄像头进行判断除霜，但由于摄像头存在曝光、反光、逆光、存在障碍物等情况时仍会出现误判断的情况，由此造成机组不需要除霜时误判进入除霜，增加机组能耗，降低制热效率，影响机组能力。因此，设计一种能够提高制热效率的除霜方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种热泵机组的综合除霜控制方法、电子设备及存储介质，通过对多种除霜判断逻辑综合处理，大大提高了对热泵机组结霜情况判断的准确性与可靠性，实现了热泵机组有霜除霜，无霜不除，有效减少误除霜带来的不必要的能耗，提高机组能效。
[0004]在第一方面，本申请实施例提供了一种热泵机组的综合除霜控制方法，包括：
[0005]获取处于摄像头监测模式下的第一除霜判断结果；
[0006]获取处于温度与压力监测模式下的第二除霜判断结果；
[0007]当所述第一除霜判断结果与所述第二除霜判断结果满足除霜条件时，控制进入除霜模式；
[0008]当所述第一除霜判断结果为是，所述第二除霜判断结果为否时，判断换热效率和/或机组制热时长是否满足第一预设条件，如果是，控制进入除霜模式；
[0009]当所述第一除霜判断结果为否，所述第二除霜判断结果为是时，判断换热效率和/或机组制热时长是否满足第二预设条件，如果是，控制进入除霜模式。
[0010]进一步的，所述获取处于摄像头监测模式下的第一除霜判断结果，包括：
[0011]获取通过摄像头拍摄到的当前的图像信息；
[0012]通过预先构建的图像识别模型对拍摄到的图像信息进行对象识别以得到识别结果，所述图像识别模型用于识别图像信息中的热泵设备、翅片与结霜；
[0013]根据所述识别结果得到热泵设备的翅片处的结霜状态，根据所述结霜状态得到第一除霜判断结果。
[0014]进一步的，所述图像识别模型通过如下步骤构建得到：
[0015]获取待训练图像数据集；
[0016]对所述待训练图像数据集进行标记以得到标记后的待训练图像数据集，所述标记
后的训练图像数据集包括热泵设备图像集、翅片图像集和结霜图像集；
[0017]通过神经网络模型对所述标记后的待训练图像数据集进行模型训练；
[0018]当所述神经网络模型进行模型训练的损失率在一定时间内的波动幅度处于预设范围内时，将所述神经网络模型作为最终的图像识别模型；
[0019]所述对所述待训练图像数据集进行标记，包括：
[0020]通过描边工具对训练图像数据集中训练图像的各个对象进行描边操作，并获取进行所述描边操作后的描边对象的面积；
[0021]对所述训练图像中各个对象进行标记操作，所述标记操作包括面积标记操作和名称标记操作。
[0022]进一步的，所述获取处于温度与压力监测模式下的第二除霜判断结果，包括：
[0023]获取换热器盘管处温度传感器监测到的盘管温度；
[0024]判断所述盘管温度是否小于第一预设温度，如果是，则控制进入除霜模式；或，
[0025]获取回气管道处压力传感器检测到的压力值；
[0026]根据所述压力值计算得到对应的温度值；
[0027]判断所述温度值是否小于第一预设温度，如果是，则控制进入除霜模式。
[0028]进一步的，在所述控制进入除霜模式之后，还包括：
[0029]若检测到所述盘管温度大于第二预设温度，控制机组退出除霜模式；或
[0030]若检测到除霜时间达到预设参数，控制机组退出除霜模式。
[0031]进一步的，所述换热效率通过如下步骤计算得到：
[0032]每隔预设时间获取热泵机组的环境温度、换热器盘管的盘管温度以及压缩机的回气温度；
[0033]根据所述回气温度、盘管温度、环境温度和吸热能力计算公式计算得到对应的吸热能力值；
[0034]获取制热周期内的所有吸热能力值，并根据所有吸热能力值得到当前吸热能力值和吸热能力最大值，所述制热周期大于预设时间；
[0035]根据换热效率计算公式计算得到换热效率。
[0036]进一步的，所述除霜条件包括：所述第一除霜判断结果为是与所述第二除霜判断结果为是；所述第一预设条件包括：所述换热效率小于预设换热效率和所述机组制热时长达到预设时长B1；所述第二预设条件包括：所述换热效率小于预设换热效率和所述机组制热时长达到预设时长B2。
[0037]在第二方面，本申请实施例提供了一种热泵机组的综合除霜控制装置，包括：
[0038]第一获取模块：用于获取处于摄像头监测模式下的第一除霜判断结果；
[0039]第二获取模块：用于获取处于温度与压力监测模式下的第二除霜判断结果；
[0040]第一判断模块：用于当所述第一除霜判断结果与所述第二除霜判断结果满足除霜条件时，控制进入除霜模式；
[0041]第二判断模块：用于当所述第一除霜判断结果为是，所述第二除霜判断结果为否时，判断换热效率和/或机组制热时长是否满足第一预设条件，如果是，控制进入除霜模式；
[0042]第三判断模块：用于当所述第一除霜判断结果为否，所述第二除霜判断结果为是时，判断换热效率和/或机组制热时长是否满足第二预设条件，如果是，控制进入除霜模式。
[0043]在第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
[0044]存储器以及一个或多个处理器；
[0045]所述存储器，用于存储一个或多个程序；
[0046]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的热泵机组的综合除霜控制方法。
[0047]在第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的热泵机组的综合除霜控制方法。
[0048]本申请实施例通过结合温度压力除霜逻辑、摄像头除霜逻辑、换热效率除霜逻辑以及机组制热时长除霜逻辑来综合判断是否进入除霜模式；通过对多种除霜判断逻辑综合处理，大大提高了对热泵机组结霜情况判断的准确性与可靠性，实现了热泵机组有霜除霜，无霜不除，有效减少误除霜带来的不必要的能耗，提高机组能效。
附图说明
[0049]图1是本申请实施例提供的一种热泵机组的综合除霜控制方法的流程图；
[0050]图2是本申请实施例提供的摄像头监测模式下的除霜判断流程图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热泵机组的综合除霜控制方法，其特征在于，包括：获取处于摄像头监测模式下的第一除霜判断结果；获取处于温度与压力监测模式下的第二除霜判断结果；当所述第一除霜判断结果与所述第二除霜判断结果满足除霜条件时，控制进入除霜模式；当所述第一除霜判断结果为是，所述第二除霜判断结果为否时，判断换热效率和/或机组制热时长是否满足第一预设条件，如果是，控制进入除霜模式；当所述第一除霜判断结果为否，所述第二除霜判断结果为是时，判断换热效率和/或机组制热时长是否满足第二预设条件，如果是，控制进入除霜模式。2.根据权利要求1所述的热泵机组的综合除霜控制方法，其特征在于，所述获取处于摄像头监测模式下的第一除霜判断结果，包括：获取通过摄像头拍摄到的当前的图像信息；通过预先构建的图像识别模型对拍摄到的图像信息进行对象识别以得到识别结果，所述图像识别模型用于识别图像信息中的热泵设备、翅片与结霜；根据所述识别结果得到热泵设备的翅片处的结霜状态，根据所述结霜状态得到第一除霜判断结果。3.根据权利要求2所述的热泵机组的综合除霜控制方法，其特征在于，所述图像识别模型通过如下步骤构建得到：获取待训练图像数据集；对所述待训练图像数据集进行标记以得到标记后的待训练图像数据集，所述标记后的训练图像数据集包括热泵设备图像集、翅片图像集和结霜图像集；通过神经网络模型对所述标记后的待训练图像数据集进行模型训练；当所述神经网络模型进行模型训练的损失率在一定时间内的波动幅度处于预设范围内时，将所述神经网络模型作为最终的图像识别模型；所述对所述待训练图像数据集进行标记，包括：通过描边工具对训练图像数据集中训练图像的各个对象进行描边操作，并获取进行所述描边操作后的描边对象的面积；对所述训练图像中各个对象进行标记操作，所述标记操作包括面积标记操作和名称标记操作。4.根据权利要求1所述的热泵机组的综合除霜控制方法，其特征在于，所述获取处于温度与压力监测模式下的第二除霜判断结果，包括：获取换热器盘管处温度传感器监测到的盘管温度；判断所述盘管温度是否小于第一预设温度，如果是，则控制进入除霜模式；或，获取回气管道处压力传感器检测到的压力值；根据所述压力值计算得到对应的温度值；判断所述温度值是否小于第一预设温度，如果是，则控制进入除霜模式。5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈学舒，张利，吴嘉亮，谢卓锐，梁展悦，罗金星，雷朋飞，
申请(专利权)人：广东芬尼克兹节能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：