CN109695943A - 基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开基于大数据深度学***台，通过通讯设备与所述温湿度传感器连接，并与空调控制器连接，所述空调控制器与空调***执行连接，内置有温湿度控制模型，用于将采集的实时温湿度数据输入到所述温湿度控制模型中，输出包括优化后的控制设定值的控制指令到所述空调控制器，由所述空调控制器响应该控制指令对空调***执行器进行调节。本发明可以快速缩短空调达到稳定状态的时间，大大提高控制的精度，能够有效地降低空调***的运行能耗。

Description

基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***
技术领域
本发明涉及涂装空调温湿度控制技术领域，特别是涉及一种基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***。
背景技术
涂装车间喷漆***对于温湿度有着较为严格的需求，传统的温湿度控制主要为PID调节为主的控制方法，此种调节方法对于空调***这种大滞后、多变化、多耦合的***来说，控制效果极度依赖于调试人员经验，且***在季节变化期间的控制切换较为繁琐且易造成***波动过大影响喷漆质量。传统应用的控制方法通常来说调试周期较为漫长，对不同季节的调试及适应需要较长时间，控制***内的稳定时间需求较长，而空调***作为涂装车间的能源消耗大户，对于燃气、冷水、热水等的消耗较为巨大，调试及稳定时间较长，能源消耗及浪费相对较多。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***，包括温湿度传感器，包括设在空调机组内的多组内部温湿度传感器，以采集空调机组内预定切面上的实时温湿度数据，以及设在空调机组的入口侧与出口侧的出入口的外部温湿度传感器；
大数据训练平台，通过通讯设备与所述温湿度传感器连接，并与空调控制器连接，所述空调控制器与空调***执行连接，内置有温湿度控制模型，用于将采集的实时温湿度数据输入到所述温湿度控制模型中，输出包括优化后的控制设定值的控制指令到所述空调控制器，由所述空调控制器响应该控制指令对空调***执行器进行调节。
所述内部温湿度传感器包括设在空调机组的一次加热模段与表冷模段间的第一组传感器，设在表冷模段与加温模段间的第二组传感器，设在加湿模段与二次加热模段间的第三组传感器，以及设在二次加热模段与出口间的第四组传感器与第五组传感器。
所述温湿度控制模型通过所述的温湿度传感器获取空调机组在测试运行工作情况下的温湿度参数，并将收集的大量数据采集汇总至大数据训练平台中，在离线情况下对数据进行训练以及模拟优化模型。
所述温湿度控制模型采用DBN模型。
所述空调***执行器包括空调机组配置的阀门以及变频器，所述对空调***执行器进行调节包括阀门开度大小的调节与泵、风机的变频器的变频调速的调节。
本发明提出的基于大数据深度学***台可根据在线运行参数，优化模型及算法，不断提高控制精度及缩短到达稳态时间。
通过本发明可降低控制***调试对技术人员的经验需求，实现智能学习及调节***参数的效果，本发明相对于传统方法可快速缩短***稳定时间，节约能源消耗；对于季节、气候变化等外界条件，本发明可实时调节控制各优化参数，增加***稳定性。
本发明另配备独立空调控制器，用以应对极端情况，可保证温湿度调节***的稳定。
本发明的温湿度控制***通过预定位置布置的温湿度传感器获取空调在测试运行工作情况下的参数，并将收集的大量数据采集汇总至大数据训练平台中，离线情况下对数据进行训练及模拟优化模型，最终得到合理的控制模型；再将控制模型应用到实际生产控制中，通过模型的控制输出，对空调控制器进行相对应的调节，最终实时变动阀门及变频器的设定值，来达到快速调节控制空调温湿度的目的。
本发明可以快速缩短空调达到稳定状态的时间，大大提高控制的精度，能够有效地降低空调***的运行能耗。
附图说明
图1为本发明基于多模型深度学习的涂装新风空调的控制***的结构原理图。
图2为本发明基于多模型深度学习的涂装新风空调的控制***的控制流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1所示，一种基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***，包括：
温湿度传感器，包括设在空调机组内的多组内部温湿度传感器，以采集空调机组内预定切面上的实时温湿度数据，以及设在空调机组的入口侧与出口侧的出入口的外部温湿度传感器；
大数据训练平台，通过通讯设备与所述温湿度传感器连接，并与空调控制器连接，所述空调控制器与空调***执行连接，内置有温湿度控制模型，用于将采集的实时温湿度数据输入到所述温湿度控制模型中，输出包括优化后的控制设定值的控制指令到所述空调控制器，由所述空调控制器响应该控制指令对空调***执行器进行调节。
本发明中，所述的大数据训练平台，可以对收集到的数据进行离线训练及数据建模，也可以根据在线数据优化模型参数；所述空调控制器可以接收大数据训练平台的优化设定值，也可以通过自身的传统PID控制来实现温湿度调节。
由于涂装车间空调***设备分为入口风管、空调机组、出口风管，其中空调机组内包含一次加热、表冷、加湿及二次加热四个模段，外界风依次通过四个模段，通过四个模段各自的执行器(一次加热阀、表冷阀、加湿泵及二次加热阀)来对温湿度进行相对应调节。因此，为了实现控制，出入口温湿度传感器安装在出入口风管上；送风***配备有变频器及变频风机；加湿泵通过变频器来进行控制；空调机组内传感器均布置在各模段之后的空间内，用来检测通过模段处理后空气的温湿度变化。空调机组各模段执行器与空调控制器之间通过硬线连接，各传感器与大数据平台之间通过无线网络进行通讯连接，大数据训练平台与空调控制器之间通过工业以太网连接。
本发明中，大数据训练平台离线部分训练使用DBN网络模型进行，在进行在线控制时，通过空调控制器***进行实时的状态反馈；在大数据平台中引入反馈校正环节，通过增加惩罚对比函数来实现对已训练模型的在线校正功能，当实际值与目标值偏差超过指定范围时，对模型进行相关校正，通过缩短刷新时间、增加调控次数等方法来使得模型输出能够快速地作用到执行机构中，可保持在允许范围内，并自动记录相关的调控过程，形成相关的数据存储，方便模型后续的直接调用。
本发明中，所述内部温湿度传感器包括设在空调机组的一次加热模段与表冷模段间的第一组传感器，设在表冷模段与加温模段间的第二组传感器，设在加湿模段与二次加热模段间的第三组传感器，以及设在二次加热模段与出口间的第四组传感器与第五组传感器，当然也可以设置成其它组的形式。
本发明的所述温湿度控制模型通过所述的温湿度传感器获取空调机组在测试运行工作情况下的温湿度参数，并将收集的大量数据采集汇总至大数据训练平台中，在离线情况下对数据进行训练以及模拟优化模型。
本发明中，所述温湿度控制模型采用DBN模型。
其中，所述空调***执行器包括空调机组配置的阀门以及变频器，所述对空调***执行器进行调节包括阀门开度大小的调节与风机的变频器的变频调速的调节。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***，其特征在于，包括：
温湿度传感器，包括设在空调机组内的多组内部温湿度传感器，以采集空调机组内预定切面上的实时温湿度数据，以及设在空调机组的入口侧与出口侧的出入口的外部温湿度传感器；
大数据训练平台，通过通讯设备与所述温湿度传感器连接，并与空调控制器连接，所述空调控制器与空调***执行连接，内置有温湿度控制模型，用于将采集的实时温湿度数据输入到所述温湿度控制模型中，输出包括优化后的控制设定值的控制指令到所述空调控制器，由所述空调控制器响应该控制指令对空调***执行器进行调节。
2.如权利要求1所述基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***，其特征在于，所述内部温湿度传感器包括设在空调机组的一次加热模段与表冷模段间的第一组传感器，设在表冷模段与加温模段间的第二组传感器，设在加湿模段与二次加热模段间的第三组传感器，以及设在二次加热模段与出口间的第四组传感器与第五组传感器。
3.如权利要求1所述基于大数据深度学***台中，在离线情况下对数据进行训练以及模拟优化模型。
4.如权利要求1所述基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***，其特征在于，所述温湿度控制模型采用DBN模型。
5.如权利要求1所述基于大数据深度学习的涂装空调的温湿度控制***，其特征在于，所述空调***执行器包括空调机组配置的阀门以及变频器，所述对空调***执行器进行调节包括阀门开度大小的调节与泵、风机的变频器的变频调速的调节。
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