CN109612027B - 一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制*** - Google Patents
一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN109612027B CN109612027B CN201811549632.8A CN201811549632A CN109612027B CN 109612027 B CN109612027 B CN 109612027B CN 201811549632 A CN201811549632 A CN 201811549632A CN 109612027 B CN109612027 B CN 109612027B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- defrosting
- frosting
- heat pump
- air source
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000010257 thawing Methods 0.000 claims abstract description 70
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 5
- 230000008014 freezing Effects 0.000 claims description 5
- 238000007710 freezing Methods 0.000 claims description 5
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000003631 expected effect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 1
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
- F24F11/41—Defrosting; Preventing freezing
- F24F11/42—Defrosting; Preventing freezing of outdoor units
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
- F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
- Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制***,控制***包括空调***和除霜控制***,所述空调***包括室内换热器、室外换热器、压缩机、四通换向阀、气液分离器、电子膨胀阀,所述除霜控制***设置有温度传感器、显微摄像头和温湿度记录仪,都接入控制分析模块中,通过各部分信号,对空气源热泵除霜点进行判别,并将判别结果输出至机组***中,对机组除霜模式进行具体控制。本发明***和方法主要使用显微摄像头分析表面结霜状态,对空气源热泵除霜进行控制。通过直接检测的方式,使用图像处理算法,可以避免误除霜现象,提升机组能源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及空气源热泵除霜控制领域,具体涉及一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制***。
背景技术
在制冷、热泵空调等领域中,广泛存在着设备结霜的现象。作为自然界中的物理规律,结霜问题在空气源热泵运行中始终是无可避免的。如果室外换热器冷表面温度低于空气的露点温度,并且同时低于水的冰点温度,空气中的水蒸气便会在冷表面上凝结成霜,并不断生长成密实的霜层。相关研究分析了霜层对机组效率的影响,结果表明霜层的大面积覆盖会造成机组COP严重下降,可达35~60%,甚至可能造成机组故障。在紧凑型换热器上结霜传热效果会降低50~75%,压降也大幅增加。
霜层的累加会阻碍热量传递影响***热性能,因此除霜过程中的控制策略至关重要。除霜控制方法应尽可能兼顾机组运行时的安全性、稳定性及经济性。除霜控制的原理是控制中心根据各种检测元件获得的监控参数,通过逻辑判断后决定是否启动除霜操作,在除霜达到预期效果时终止除霜。现有除霜控制方法根据其监控参数的不同可分为两大类:直接测量与间接测量的除霜控制方法。
间接测量的除霜控制方法是目前主要应用的方案。此方法通过测量温度等相关参数来判断室外换热器目前所处的结霜阶段,进而控制除霜逻辑。目前,主要的除霜控制法有以下几种,分别是:定时除霜法,温度时间除霜法,空气压差除霜控制法,最大平均供热能力除霜控制法,自适应模糊控制法等等。基于“直接测量”思想的除霜控制方法是使用相关设备直接测量霜层厚度以及霜层形态的除霜控制方案,有显微成像观测技术,激光测厚技术,千分测厚技术,探针-测微仪测厚技术,光电耦合技术等。
通过以上分析可以发现,随着技术的不断发展,除霜控制方法已经趋于完善合理,但是在实际使用过程中依然无法避免误除霜问题的出现。这主要是由于以下两点。第一,目前现阶段的除霜方案都采用间接测量的除霜控制逻辑,这种方案将采集到的温度湿度等信号进行处理后分析得出判断信号,进而进行除霜控制。但实际上,结霜过程是一个非常复杂的现象,目前已知的影响因素有空气温度、湿度、流速、空气洁净度、表面温度和表面特性。各个参数共同耦合产生了不同的霜层特性。仅仅依靠部分变量的检测对于整体进行计算是十分容易出现偏差的。第二,现阶段的直接测量方案研究都不够深入,很难应用到实际设备中。如激光测厚技术等,往往只在实验室进行相关的研究,而并未在实际设备中推广应用。综上,要对结霜过程进行全面认识,建立更加详细、准确的结霜区域图并开发更加准确且能够适用于不同地域、不同的气象条件的除霜控制方法。
发明内容
为了解决现有技术中的问题,本发明提供一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制***,解决现有技术中空气源热泵“误除霜”事故频发的问题。
本发明的技术方案是:一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的控制***,包括空调***和除霜控制***,所述空调***包括室内换热器、室外换热器、压缩机、四通换向阀、气液分离器、电子膨胀阀,所述除霜控制***设置有温度传感器、显微摄像头和温湿度记录仪,都接入控制分析模块中,通过各部分信号,对空气源热泵除霜点进行判别,并将判别结果输出至机组***中,对机组除霜模式进行具体控制。
所述除霜控制***还设置有红外摄像头接入控制分析模块中。
所述显微摄像头自带LED灯组进行照明。
一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法,包括以下步骤:(1)首先,对于室外空气的状态参数以及管壁温度进行采集,通过结霜图判定该温度条件是否处于可能结霜区间内;同时,管表面温度在低于冰点温度时,进行下一步图像采集以及后续判定过程;
(2)在采集图像后,进行图像的分析处理过程,首先将图像进行灰度化处理,以便于后续的分析;再对图像进行阈值处理,分析可得出霜层厚度的相关参数,以便应用于后续判定逻辑中;再通过图像切割算法,分离出结霜部分的图像,对此部分进行分形算法的计算,得出该状态下图像的分形维数;
(3)根据以上计算出的结果,对于霜层厚度和分形维数进行判定,若未达到设定阈值,则间隔一分钟后继续采集图像,若两个参数满足要求,则运行除霜模式;
(4)在除霜过程中,每隔10秒钟进行一次图像采集工作,同时计算图像的分形维数,同时对使用图像识别算法分析除霜状态;
(5)判定采集图像的分形维数和除霜状态,若不满足要求,间隔10秒钟继续采集分析,若均达到要求,则除霜工况结束,重新开启制热模式。
所述步骤(2)中分形维数使用差分盒维数法进行处理分析;差分盒维数法使用灰度强度表面的样本作为基础盒子,盒子边长为λ,Nλ(F)为使用盒子覆盖图像所需要的盒子个数,然后对lnNλ(F)与-lnλ进行最小二乘线性拟合,斜率的取值就是分形维数D;随着结霜过程的进行,霜层累积越多,分形维数越大,表面分形维数的取值在2~3之间。
所述步骤(2)中霜层厚度使用最小距离法进行图像识别判断:首先,设定训练图集作为分析标准与参照,再计算训练图集的协方差矩阵,并构成95%的图像特征值;之后,对输入的图像进行预处理,计算图像特征值;最后,使用最小距离法寻找最为接近的图像,若输入图像在特征空间中与训练集样本中特征值最相似,则图像与样本属于同一类别。
本发明的有益效果是:本发明***和方法主要使用显微摄像头分析表面结霜状态,也可通过两组摄像头采集图像,结合分形理论和图像处理技术,对空气源热泵除霜进行控制。通过直接检测的方式,使用图像处理算法,可以避免误除霜现象,有效解决空气源热泵“误除霜”事故频发的问题,降低除霜运行能耗,提升机组能源利用率,从而达到更好的室内舒适度。
附图说明
图1为基于显微摄像分析空气源热泵结霜控制***结构示意图;
图2为结霜图像表面分形维数的处理过程图;
图3基于显微摄像分析空气源热泵结霜控制方法流程图;
其中:1-室内换热器;2-室外换热器;3-压缩机;4-四通换向阀;5-电子膨胀阀;6-风扇;7-显微摄像头;8-红外摄像头;9-温度传感器;10-温湿度记录仪;11-控制分析模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示,本发明***包括空调***中的室内换热器1、室外换热器2、压缩机3、四通换向阀4、气液分离器5、风扇6、除霜控制相关的显微摄像头7、红外摄像头8、温度传感器9以及温湿度记录仪10。在冬季运行过程中,室外换热器2为蒸发器。显微摄像头7和红外摄像头8可以检测表面结霜情况,对结霜图像进行输出,同时可以检测表面堵塞等机组问题。上述显微摄像头自带LED灯组进行照明,使得拍摄图像的稳定性增强。使用温湿度记录仪10检测空气温湿度变化,判断是否达到结霜范围。温度传感器9检测表面温度是否低于冰点温度。
基于显微摄像的空气源热泵除霜控制方法包括除霜控制各个部件的运行逻辑、图像处理的具体过程以及除霜开始结束的判定过程。如图3所示,本发明控制逻辑包括以下步骤:
1.首先,对于室外空气的状态参数以及管壁温度进行采集,通过结霜图判定该温度条件是否处于可能结霜区间内。同时,管表面温度在低于冰点温度时,进行下一步图像采集以及后续判定过程。
2.在采集图像后,进行图像的分析处理过程,首先将图像进行灰度化处理,以便于后续的分析。再对图像进行阈值处理,分析可得出霜层厚度的相关参数,以便应用于后续判定逻辑中。再通过图像切割算法,分离出结霜部分的图像,对此部分进行分形算法的计算,得出该状态下图像的分形维数。
3.如图2所示,分形维数的计算过程,首先要对图像要进行预处理,这样做可以尽量消除图像背景对图像分析结果的影响,使得图像在不同背景下都能反应相同变化趋势的分形维数特征。将图像进行彩色阈值处理,寻找图像边缘,对于霜层和背景进行分析,再对图像进行切割,去除背景因素影响。之后将图像灰度处理成8-bit格式,最后使用差分盒维数法进行处理分析。差分盒维数法使用灰度强度表面的样本作为基础盒子,盒子边长为λ。Nλ(F)为使用盒子覆盖图像所需要的盒子个数。然后对lnNλ(F)与-lnλ进行最小二乘线性拟合,斜率的取值就是分形维数D。
4.对于霜层状态,使用最小距离发进行图像识别判断。本方法的分析思路为:首先,设定训练图集作为分析标准与参照,再计算训练图集的协方差矩阵,并构成95%的图像特征值。之后,对输入的图像进行预处理,计算图像特征值。最后,使用最小距离法寻找最为接近的图像,若输入图像在特征空间中与训练集样本中特征值最相似,则图像与样本属于同一类别。
5.根据以上计算出的结果,对于霜层厚度和分形维数进行判定,若未达到设定阈值,则间隔一分钟后继续采集图像,若两个参数满足要求,则运行除霜模式。
6.在除霜过程中,每隔10秒钟进行一次图像采集工作,同时计算图像的分形维数,同时对使用图像识别算法分析除霜状态。
7.判定采集图像的分形维数和除霜状态,若不满足要求,间隔10秒钟继续采集分析,若均达到要求,则除霜工况结束,重新开启制热模式。
以上所述仅为本发明的优选实施方式,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的若干改进或变形,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,也应视为在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法,基于显微摄像分析空气源热泵结霜的控制***完成,所述***包括空调***和除霜控制***,所述空调***包括室内换热器、室外换热器、压缩机、四通换向阀、气液分离器、电子膨胀阀,其特征在于,所述除霜控制***设置有温度传感器、显微摄像头和温湿度记录仪,都接入控制分析模块中,通过各部分信号,对空气源热泵除霜点进行判别,并将判别结果输出至机组***中,对机组除霜模式进行具体控制;
所述方法包括以下步骤:
(1)首先,对于室外空气的状态参数以及管壁温度进行采集,通过结霜图判定该温度条件是否处于可能结霜区间内;同时,管表面温度在低于冰点温度时,进行下一步图像采集以及后续判定过程;
(2)在采集图像后,进行图像的分析处理过程,首先将图像进行灰度化处理,以便于后续的分析;再对图像进行阈值处理,分析可得出霜层厚度的相关参数,以便应用于后续判定逻辑中;再通过图像切割算法,分离出结霜部分的图像,对此部分进行分形算法的计算,得出该状态下图像的分形维数;
(3)根据以上计算出的结果,对于霜层厚度和分形维数进行判定,若未达到设定阈值,则间隔一分钟后继续采集图像,若两个参数满足要求,则运行除霜模式;
(4)在除霜过程中,每隔10秒钟进行一次图像采集工作,同时计算图像的分形维数,同时对使用图像识别算法分析除霜状态;
(5)判定采集图像的分形维数和除霜状态,若不满足要求,间隔10秒钟继续采集分析,若均达到要求,则除霜工况结束,重新开启制热模式。
2.根据权利要求1所述基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法,其特征在于,所述除霜控制***还设置有红外摄像头接入控制分析模块中。
3.根据权利要求1所述基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法,其特征在于,所述显微摄像头自带LED灯组进行照明。
4.根据权利要求1所述基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法,其特征在于,所述步骤(2)中分形维数使用差分盒维数法进行处理分析;差分盒维数法使用灰度强度表面的样本作为基础盒子,盒子边长为λ,Nλ(F)为使用盒子覆盖图像所需要的盒子个数,然后对lnNλ(F)与-lnλ进行最小二乘线性拟合,斜率的取值就是分形维数D;随着结霜过程的进行,霜层累积越多,分形维数越大,表面分形维数的取值在2~3之间。
5.根据权利要求1所述基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法,其特征在于,所述步骤(2)中霜层厚度使用最小距离法进行图像识别判断:首先,设定训练图集作为分析标准与参照,再计算训练图集的协方差矩阵,并构成95%的图像特征值;之后,对输入的图像进行预处理,计算图像特征值;最后,使用最小距离法寻找最为接近的图像,若输入图像在特征空间中与训练集样本中特征值最相似,则图像与样本属于同一类别。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811549632.8A CN109612027B (zh) | 2018-12-18 | 2018-12-18 | 一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811549632.8A CN109612027B (zh) | 2018-12-18 | 2018-12-18 | 一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109612027A CN109612027A (zh) | 2019-04-12 |
CN109612027B true CN109612027B (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=66009601
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811549632.8A Active CN109612027B (zh) | 2018-12-18 | 2018-12-18 | 一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109612027B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110094925B (zh) * | 2019-05-08 | 2023-12-29 | 南京工程学院 | 一种蒸发器结霜检测方法及除霜应用 |
CN110360708A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-10-22 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 一种用于实现除霜的方法、装置和空调室外机 |
CN111405255B (zh) * | 2020-05-15 | 2021-03-09 | 吕震 | 一种基于水结冰膨胀原理的闭路电视监控用解冻装置 |
CN113739446B (zh) * | 2020-05-27 | 2023-03-24 | 广东芬尼克兹节能设备有限公司 | 一种热泵机组的综合除霜控制方法、电子设备及存储介质 |
CN111707030A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-09-25 | 广东纽恩泰新能源科技发展有限公司 | 一种基于视觉除霜的热泵控制***及方法 |
CN113536989B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-06-18 | 广州博通信息技术有限公司 | 基于摄像视频逐帧分析的制冷机结霜监控方法及*** |
CN117968201A (zh) * | 2022-10-24 | 2024-05-03 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于对空调器室外机除霜的方法及装置、控制台、存储介质、*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN203704875U (zh) * | 2013-05-02 | 2014-07-09 | 大连三洋压缩机有限公司 | 一种基于图像处理技术的霜层厚度测量*** |
WO2014137060A1 (ko) * | 2013-03-04 | 2014-09-12 | 주식회사 두텍 | 바이패스 공기 흐름 측정에 의한 증발열교환기의 제상시점 검출장치 및 그 운전 제어방법 |
CN104089364A (zh) * | 2014-06-16 | 2014-10-08 | 华南理工大学 | 一种热泵型电动汽车空调除霜在线检测与控制***及方法 |
CN107576111A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-12 | 天津大学 | 一种基于红外热成像检测空气源热泵除霜方法及控制*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10173579B2 (en) * | 2006-01-10 | 2019-01-08 | Guardian Glass, LLC | Multi-mode moisture sensor and/or defogger, and related methods |
-
2018
- 2018-12-18 CN CN201811549632.8A patent/CN109612027B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014137060A1 (ko) * | 2013-03-04 | 2014-09-12 | 주식회사 두텍 | 바이패스 공기 흐름 측정에 의한 증발열교환기의 제상시점 검출장치 및 그 운전 제어방법 |
CN203704875U (zh) * | 2013-05-02 | 2014-07-09 | 大连三洋压缩机有限公司 | 一种基于图像处理技术的霜层厚度测量*** |
CN104089364A (zh) * | 2014-06-16 | 2014-10-08 | 华南理工大学 | 一种热泵型电动汽车空调除霜在线检测与控制***及方法 |
CN107576111A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-12 | 天津大学 | 一种基于红外热成像检测空气源热泵除霜方法及控制*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109612027A (zh) | 2019-04-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109612027B (zh) | 一种基于显微摄像分析空气源热泵结霜的方法及控制*** | |
CN104089364B (zh) | 一种热泵型电动汽车空调除霜在线检测与控制方法 | |
Wang et al. | Characteristics of an air source heat pump with novel photoelectric sensors during periodic frost–defrost cycles | |
CN106091251B (zh) | 一种用于换热器的脏堵判断方法、装置和空调 | |
Liu et al. | A robust online refrigerant charge fault diagnosis strategy for VRF systems based on virtual sensor technique and PCA-EWMA method | |
CN1235009C (zh) | 热泵型空调器的除霜控制方法 | |
Zheng et al. | Experimental study of defrosting control method based on image processing technology for air source heat pumps | |
CN101929755A (zh) | 一种基于图像识别技术的空气源热泵除霜***及其控制方法 | |
CN113203243B (zh) | 化霜检测方法、***、存储介质以及化霜装置 | |
CN107091548A (zh) | 一种空气源热泵除霜控制***及方法 | |
Li et al. | Applying image recognition to frost built-up detection in air source heat pumps | |
CN113375283B (zh) | 空调器控制方法和空调器 | |
CN109782372B (zh) | 一种结霜现象自动识别方法及*** | |
CN107576111A (zh) | 一种基于红外热成像检测空气源热泵除霜方法及控制*** | |
CN111692788A (zh) | 一种高效精准模糊除霜控制方法 | |
CN105042791B (zh) | 一种空调除霜在线监测与控制***及方法 | |
Chen et al. | Deep learning-based image recognition method for on-demand defrosting control to save energy in commercial energy systems | |
CN108426345A (zh) | 一种多联机室外机除霜控制***及方法 | |
CN107101327A (zh) | 空调除霜控制方法及装置和包含该装置的空调器 | |
CN110378866B (zh) | 一种基于无人机巡检的渠道衬砌破损图像识别方法 | |
CN115127192A (zh) | 基于图神经网络的半监督的冷水机组故障诊断方法及*** | |
Miao et al. | A novel defrosting control strategy with image processing technique and fractal theory | |
CN112303816B (zh) | 一种室外换热器结霜识别方法及除霜控制方法 | |
CN111457629B (zh) | 一种基于图像识别测霜的模块化空气源热泵机组群除霜控制***及方法 | |
CN116778428A (zh) | 基于图像识别的实时在线火情分析历史数据库比对方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |