CN112648765A - 制冷设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种制冷设备，其中，制冷设备包括：壳体；压缩机，设置于壳体内；驱动器，与压缩机相连接，驱动器被配置为通过驱动信号控制压缩机工作；振动传感器，设置在壳体上，振动传感器被配置为获取制冷设备的振动信息；控制器，与驱动器和振动传感器相连接，控制器被配置为对振动信息进行频谱分析，以确定振动信息的振动频谱；在振动频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号发送至驱动器，控制驱动器将补偿信号叠加至驱动信号。本申请能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，有利于实现降低噪音。

Description

制冷设备
技术领域
本发明涉及制冷设备技术领域，具体而言，涉及一种制冷设备。
背景技术
在相关技术中，制冷设备，如空调外机、冰箱等，在运行时会产生异常振动或噪音，导致影响使用体验。
目前亟需一种能够抑制自身噪音的制冷设备。
发明内容
本发明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，本发明的第一方面提出一种制冷设备。
本发明的第二方面提出另一种制冷设备。
有鉴于此，本发明的第一方面提供了一种制冷设备，包括：壳体；压缩机，设置于壳体内；驱动器，与压缩机相连接，驱动器被配置为通过驱动信号控制压缩机工作；振动传感器，设置在壳体上，振动传感器被配置为获取制冷设备的振动信息；控制器，与驱动器和振动传感器相连接，控制器被配置为对振动信息进行频谱分析，以确定振动信息的振动频谱；在振动频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号发送至驱动器，控制驱动器将补偿信号叠加至驱动信号。
在该技术方案中，制冷设备包括壳体和压缩机，其中制冷设备可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体，或冰箱的金属外壳等。
在壳体上设置振动传感器，通过振动传感器获取制冷设备运行过程中的振动信息，通过控制器对振动信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备工作过程中，如果压缩机运行不平衡，则可能出现压缩机振动的情况，当振动频率达到一定频率后，还会引起制冷设备的壳体共振。
通过振动传感器实时采集制冷设备在运行中产生的振动信号，并对采集到的振动信号进行频谱分析，在分析后，能够得到振动信号对应的振动频谱。
进一步地，对振动频谱进行分析和识别，如果确定振动频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机运行过程中存在非正常的振动信号，压缩机运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机运行时的振动信号，通过对振动信号进行频谱分析的方式确定压缩机的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
另外，本发明提供的上述技术方案中的制冷设备还可以具有如下附加技术特征：
在上述技术方案中，驱动器还用于获取压缩机的基波频率；控制器还用于根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；以及根据目标谐波频率和振动频谱，确定振动频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
在该技术方案中，压缩机的基波频率具体为压缩机的电频率，根据压缩机的基波频率能够确定到压缩机在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率……)。在判断振动频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断振动频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果振动频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机运行平顺。
其中，当振动频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0。
在上述任一技术方案中，控制器还用于计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在该技术方案中，在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
其中，控制器还用于计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
在该技术方案中，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明振动频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明振动频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
在上述任一技术方案中，控制器还用于计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在该技术方案中，在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
在上述任一技术方案中，振动信息包括数字信号；控制器还用于通过傅立叶变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
在该技术方案中，如果振动传感器为数字振动传感器，则振动信号对应为数字信号。在对振动信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
在上述任一技术方案中，振动信息包括模拟信号；控制器还用于通过小波变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
在该技术方案中，当振动传感器为模拟信号振动传感器时，振动信号则对应为模拟信号，在对振动信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对振动信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过小波变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
在上述任一技术方案中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制器还用于计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
在该技术方案中，补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
在上述任一技术方案中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
在该技术方案中，补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
本发明第二方面提供了一种制冷设备，包括：壳体；压缩机，设置于壳体内；驱动器，与压缩机相连接，驱动器被配置为通过驱动信号控制压缩机工作；音频传感器，设置在壳体上，音频传感器被配置为获取制冷设备的音频信息；控制器，与驱动器和音频传感器相连接，控制器被配置为对音频信息进行频谱分析，以确定音频信息的音频频谱；在音频频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号发送至驱动器，控制驱动器将补偿信号叠加至驱动信号。
在该技术方案中，制冷设备包括壳体和压缩机，其中制冷设备可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体，或冰箱的金属外壳等。
在壳体上设置音频传感器，通过音频传感器获取制冷设备运行过程中的音频信息，通过控制器对音频信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备工作过程中，如果压缩机运行不平衡，则可能出现压缩机振动的情况，当音频频率达到一定频率后，还会引起制冷设备的壳体共振，形成噪音。
通过音频传感器实时采集制冷设备在运行中产生的音频信号，并对采集到的音频信号进行频谱分析，在分析后，能够得到音频信号对应的音频频谱。
进一步地，对音频频谱进行分析和识别，如果确定音频频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机运行过程中存在非正常的音频信号，压缩机运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机运行时的音频信号，通过对音频信号进行频谱分析的方式确定压缩机的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在上述技术方案中，驱动器还用于获取压缩机的基波频率；控制器还用于根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；以及根据目标谐波频率和音频频谱，确定音频频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
在该技术方案中，压缩机的基波频率具体为压缩机的电频率，根据压缩机的基波频率能够确定到压缩机在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率……)。在判断音频频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断音频频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果音频频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机运行平顺。
其中，当音频频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0。
在上述任一技术方案中，控制器还用于计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在该技术方案中，在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
在上述任一技术方案中，控制器还用于计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
在该技术方案中，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明音频频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明音频频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
在上述任一技术方案中，控制器还用于计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在该技术方案中，在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
在上述任一技术方案中，音频信息包括数字信号；控制器还用于通过傅立叶变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
在该技术方案中，如果音频传感器为数字音频传感器，则音频信号对应为数字信号。在对音频信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
在上述任一技术方案中，音频信息包括模拟信号；控制器还用于通过小波变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
在该技术方案中，当音频传感器为模拟信号音频传感器时，音频信号则对应为模拟信号，在对音频信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对音频信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过小波变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
在上述任一技术方案中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制器还用于计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
在该技术方案中，补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
在上述任一技术方案中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
在该技术方案中，补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了根据本发明实施例的制冷设备的结构示意图之一；
图2示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之一；
图3示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之二
图4示出了根据本发明实施例的制冷设备的结构示意图之二；
图5示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之三；
图6示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之四；
图7示出了根据本发明实施例的驱动单元的控制逻辑图；
图8示出了根据本发明实施例的电机控制模块的结构示意图。
其中，图1和图4中附图标记与部件名称之间的对应关系为：
100制冷设备，102壳体，104压缩机，106驱动器，108振动传感器，110控制器；
400制冷设备，402壳体，404压缩机，406驱动器，408音频传感器，410控制器。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
下面参照图1至图8描述根据本发明一些实施例的制冷设备。
实施例一
在本发明的一些实施例中，图1示出了根据本发明实施例的制冷设备100的结构示意图之一，具体地，如图1所示，制冷设备100包括：壳体102；压缩机104，设置于壳体102内；驱动器106，与压缩机104相连接，驱动器106被配置为通过驱动信号控制压缩机104工作；振动传感器108，设置在壳体102上，振动传感器108被配置为获取压缩机104和制冷设备100的振动信息；控制器110，与驱动器106和振动传感器108相连接，控制器110被配置为对振动信息进行频谱分析，以确定振动信息的振动频谱；在振动频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号发送至驱动器106，控制驱动器106将补偿信号叠加至驱动信号。
在本发明实施例中，制冷设备100包括壳体102和压缩机104，其中制冷设备100可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体102，或冰箱的金属外壳等。
其中，振动传感器108可以是相对是振动传感器108、光学式振动传感器108，还可以是电测式振动传感器108，本申请实施例对针对传感器的具体类型不做限制。
在空调器、冰箱等制冷设备100的壳体102上设置振动传感器108，通过振动传感器108获取制冷设备100运行过程中的振动信息，通过控制器110对振动信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备100工作过程中，如果压缩机104运行不平衡，则可能出现压缩机104振动的情况，当振动频率达到一定频率后，还会引起制冷设备100的壳体102共振，导致制冷设备100产生异常噪音，严重影响制冷设备100的使用体验。
本发明实施例通过振动传感器108实时采集制冷设备100在运行中产生的振动信号，并对采集到的振动信号进行频谱分析，在分析后，能够得到振动信号对应的振动频谱。
进一步地，对振动频谱进行分析和识别，如果确定振动频谱中包括有目标特征频谱，如振动频谱中存在有“频谱尖峰”，则说明压缩机104运行过程中存在非正常的振动信号，压缩机104运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机104控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机104的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机104运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机104运行时的振动信号，通过对振动信号进行频谱分析的方式确定压缩机104的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机104运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例二
在本发明的一些实施例中，驱动器106还用于获取压缩机104的基波频率；控制器110还用于根据基波频率确定压缩机104的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；以及根据目标谐波频率和振动频谱，确定振动频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
在本发明实施例中，压缩机104的基波频率具体为压缩机104的电频率，根据压缩机104的基波频率能够确定到压缩机104在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率等等……)。在判断振动频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断振动频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果振动频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机104运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机104运行平顺，有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
其中，当振动频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0，也就是不对压缩机104的驱动信号进行补偿。具体地，当振动频谱中不存在目标频谱的情况下，也就说明当前压缩机104运转平稳，不会引起异常振动或异常噪音，此时按照压缩机104的原始驱动信号控制压缩机104运行即可满足静音要求，不需要对压缩机104的运行进行补偿。
实施例三
在本发明的一些实施例中，控制器110还用于计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在本发明实施例中，在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
通过计算电机各次的谐波频率，从而根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例四
在本发明的一些实施例中，控制器110还用于计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
在本发明实施例中，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明振动频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明振动频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例五
在本发明的一些实施例中，控制器110还用于计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在本发明实施例中，在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
本申请实施例通过确定频率区间，在频率区间中进一步确定多个频率幅值，每个频率幅值为目标频率对应的频率幅值，计算对应的平均幅值，根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例六
在本发明的一些实施例中，振动信息包括数字信号；控制器110还用于通过傅立叶变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
在本发明实施例中，如果振动传感器108为数字振动传感器108，则振动信号对应为数字信号。在对振动信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置数字振动传感器108，将制冷设备100的振动数据转化为数字数据，并通过傅立叶变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在振动频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机104的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例七
在本发明的一些实施例中，振动信息包括模拟信号；控制器110还用于通过小波变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
在本发明实施例中，当振动传感器108为模拟信号振动传感器108时，振动信号则对应为模拟信号，在对振动信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对振动信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过小波变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置模拟振动传感器108，将制冷设备100的振动数据转化为模拟数据，并通过小波变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在振动频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机104的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机104运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机104运行中的振动，从而抑制制冷设备100在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例八
在本发明的一些实施例中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制器110还用于计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
在本发明实施例中，补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
本发明实施例通过生成余弦信号或正弦信号的补偿信号，控制补偿信号的频率对应目标特征频谱的频率，并控制补偿信号的相位对应目标特征频谱的相位。同时，通过设置预设系数，计算预设系数与目标特征频谱的幅值的乘积，并确定为补偿信号的幅值，使得补偿信号能够准确抵消压缩机104运转过程中的“不平稳”状态，进而消除压缩机104运行过程中的异常振动、异常噪音等显现，从而抑制制冷设备100的异常振动和异常噪音，有利于实现降低噪音。
实施例九
在本发明的一些实施例中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
在本发明实施例中，补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
能够理解的是，补偿信号的信号类型，与压缩机104的驱动信号的信号类型相匹配。举例来说，如果压缩机104的驱动信号的信号类型是电压驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型同为电压补偿信号。如果压缩机104的驱动信号的信号类型是电流驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型也设定为电流补偿信号。
预设系数可以是根据电机的目标运行环境进行预设的固定值，即在出厂标定时设定好预设系数的取值。预设系数也可以是通过算法实现，或通过网络推送、大数据或上位机控制实现的动态值，本申请对此不做限定。
实施例十
在本发明的一些实施例中，图2示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之一，具体地，如图2所示，制冷设备的控制方法包括：
步骤202，获取制冷设备的振动信息；
步骤204，对振动信息进行频谱分析，以确定振动信息的振动频谱；
步骤206，在振动频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号叠加至压缩机的驱动信号。
在本发明实施例中，制冷设备包括壳体和压缩机，其中制冷设备可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体，或冰箱的金属外壳等。
其中，振动传感器可以是相对是振动传感器、光学式振动传感器，还可以是电测式振动传感器，本申请实施例对针对传感器的具体类型不做限制。
在空调器、冰箱等制冷设备的在壳体上设置振动传感器，通过振动传感器获取制冷设备运行过程中的振动信息，通过控制器对振动信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备工作过程中，如果压缩机运行不平衡，则可能出现压缩机振动的情况，当振动频率达到一定频率后，还会引起制冷设备的壳体共振，导致制冷设备产生异常噪音，严重影响制冷设备的使用体验。
本发明实施例通过振动传感器实时采集制冷设备在运行中产生的振动信号，并对采集到的振动信号进行频谱分析，在分析后，能够得到振动信号对应的振动频谱。
进一步地，对振动频谱进行分析和识别，如果确定振动频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机运行过程中存在非正常的振动信号，压缩机运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机运行时的振动信号，通过对振动信号进行频谱分析的方式确定压缩机的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例十一
在本发明的一些实施例中，图3示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之二，具体地，控制方法还包括：
步骤302，获取压缩机的基波频率；
步骤304，根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；
步骤306，根据目标谐波频率和振动频谱，确定振动频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；
步骤308，根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
在本发明实施例中，压缩机的基波频率具体为压缩机的电频率，根据压缩机的基波频率能够确定到压缩机在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率等等……)。在判断振动频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断振动频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果振动频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机运行平顺，有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
其中，当振动频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0，也就是不对压缩机的驱动信号进行补偿。具体地，当振动频谱中不存在目标频谱的情况下，也就说明当前压缩机运转平稳，不会引起异常振动或异常噪音，此时按照压缩机的原始驱动信号控制压缩机运行即可满足静音要求，不需要对压缩机的运行进行补偿。
实施例十二
在本发明的一些实施例中，根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率的步骤，具体包括：计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在本发明实施例中，在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
通过计算电机各次的谐波频率，从而根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例十三
在本发明的一些实施例中，根据平均幅值确定幅值阈值的步骤，具体包括：计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
在本发明实施例中，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明振动频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明振动频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例十四
在本发明的一些实施例中，确定目标谐波频率对应的平均幅值的步骤，具体包括：计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在本发明实施例中，在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
本申请实施例通过确定频率区间，在频率区间中进一步确定多个频率幅值，每个频率幅值为目标频率对应的频率幅值，计算对应的平均幅值，根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例十五
在本发明的一些实施例中，振动信息包括数字信号，对振动信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的振动频谱的步骤，具体包括：通过傅立叶变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
在本发明实施例中，如果振动传感器为数字振动传感器，则振动信号对应为数字信号。在对振动信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置数字振动传感器，将制冷设备的振动数据转化为数字数据，并通过傅立叶变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在振动频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例十六
在本发明的一些实施例中，振动信息包括模拟信号，对振动信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的振动频谱的步骤，具体包括：通过小波变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
在本发明实施例中，当振动传感器为模拟信号振动传感器时，振动信号则对应为模拟信号，在对振动信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对振动信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过小波变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置模拟振动传感器，将制冷设备的振动数据转化为模拟数据，并通过小波变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在振动频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例十七
在本发明的一些实施例中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制方法还包括：计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
在本发明实施例中，补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
本发明实施例通过生成余弦信号或正弦信号的补偿信号，控制补偿信号的频率对应目标特征频谱的频率，并控制补偿信号的相位对应目标特征频谱的相位。同时，通过设置预设系数，计算预设系数与目标特征频谱的幅值的乘积，并确定为补偿信号的幅值，使得补偿信号能够准确抵消压缩机运转过程中的“不平稳”状态，进而消除压缩机运行过程中的异常振动、异常噪音等显现，从而抑制制冷设备的异常振动和异常噪音，有利于实现降低噪音。
实施例十八
在本发明的一些实施例中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
在本发明实施例中，补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
能够理解的是，补偿信号的信号类型，与压缩机的驱动信号的信号类型相匹配。举例来说，如果压缩机的驱动信号的信号类型是电压驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型同为电压补偿信号。如果压缩机的驱动信号的信号类型是电流驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型也设定为电流补偿信号。
预设系数可以是根据电机的目标运行环境进行预设的固定值，即在出厂标定时设定好预设系数的取值。预设系数也可以是通过算法实现，或通过网络推送、大数据或上位机控制实现的动态值，本申请对此不做限定。
实施例十九
在本发明的一些实施例中，图4示出了根据本发明实施例的制冷设备400的结构示意图之二，如图4所示，制冷设备400包括：壳体402；压缩机404，设置于壳体402内；驱动器406，与压缩机404相连接，驱动器406被配置为通过驱动信号控制压缩机404工作；音频传感器408，设置在壳体402上，音频传感器408被配置为获取压缩机404和制冷设备400的音频信息；控制器410，与驱动器406和音频传感器408相连接，控制器410被配置为对音频信息进行频谱分析，以确定音频信息的音频频谱；在音频频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号发送至驱动器406，控制驱动器406将补偿信号叠加至驱动信号。
在本发明实施例中，制冷设备400包括壳体402和压缩机404，其中制冷设备400可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体402，或冰箱的金属外壳等。
在壳体402上设置音频传感器408，通过音频传感器408获取制冷设备400运行过程中的音频信息，通过控制器410对音频信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备400工作过程中，如果压缩机404运行不平衡，则可能出现压缩机404振动的情况，当音频频率达到一定频率后，还会引起制冷设备400的壳体402共振，形成噪音。
通过音频传感器408实时采集制冷设备400在运行中产生的音频信号，并对采集到的音频信号进行频谱分析，在分析后，能够得到音频信号对应的音频频谱。
进一步地，对音频频谱进行分析和识别，如果确定音频频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机404运行过程中存在非正常的音频信号，压缩机404运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机404控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机404的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机404运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机404运行时的音频信号，通过对音频信号进行频谱分析的方式确定压缩机404的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机404运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机404运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机404运行中的振动，从而抑制制冷设备400在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例二十
在本发明的一些实施例中，驱动器406还用于获取压缩机404的基波频率；控制器410还用于根据基波频率确定压缩机404的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；以及根据目标谐波频率和音频频谱，确定音频频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
在本发明实施例中，压缩机404的基波频率具体为压缩机404的电频率，根据压缩机404的基波频率能够确定到压缩机404在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率……)。在判断音频频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断音频频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果音频频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机404运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机404运行平顺。
其中，当音频频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0，也就是不对压缩机404的驱动信号进行补偿。具体地，当音频频谱中不存在目标频谱的情况下，也就说明当前压缩机404运转平稳，不会引起异常振动或异常噪音，此时按照压缩机404的原始驱动信号控制压缩机404运行即可满足静音要求，不需要对压缩机404的运行进行补偿。
实施例二十一
在本发明的一些实施例中，控制器410还用于计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在本发明实施例中，在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
通过计算电机各次的谐波频率，从而根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机404运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机404运行中的振动，从而抑制制冷设备400在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例二十二
在本发明的一些实施例中，控制器410还用于计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
在本发明实施例中，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明音频频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明音频频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机404运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机404运行中的振动，从而抑制制冷设备400在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例二十三
在本发明的一些实施例中，控制器410还用于计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在本发明实施例中，在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
本申请实施例通过确定频率区间，在频率区间中进一步确定多个频率幅值，每个频率幅值为目标频率对应的频率幅值，计算对应的平均幅值，根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机404运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机404运行中的振动，从而抑制制冷设备400在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例二十四
在本发明的一些实施例中，音频信息包括数字信号；控制器410还用于通过傅立叶变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
在本发明实施例中，如果音频传感器408为数字音频传感器408，则音频信号对应为数字信号。在对音频信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置数字音频传感器408，将制冷设备400的音频数据转化为数字数据，并通过傅立叶变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在音频频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机404的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机404运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机404运行中的振动，从而抑制制冷设备400在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例二十五
在本发明的一些实施例中，音频信息包括模拟信号；控制器410还用于通过小波变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
在本发明实施例中，当音频传感器为模拟信号音频传感器时，音频信号则对应为模拟信号，在对音频信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对音频信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过小波变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置模拟音频传感器408，将制冷设备400的音频数据转化为模拟数据，并通过小波变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在音频频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机404的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机404运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机404运行中的振动，从而抑制制冷设备400在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例二十六
在本发明的一些实施例中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制器410还用于计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
在本发明实施例中，补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
本发明实施例通过生成余弦信号或正弦信号的补偿信号，控制补偿信号的频率对应目标特征频谱的频率，并控制补偿信号的相位对应目标特征频谱的相位。同时，通过设置预设系数，计算预设系数与目标特征频谱的幅值的乘积，并确定为补偿信号的幅值，使得补偿信号能够准确抵消压缩机404运转过程中的“不平稳”状态，进而消除压缩机404运行过程中的异常振动、异常噪音等显现，从而抑制制冷设备400的异常振动和异常噪音，有利于实现降低噪音。
实施例二十七
在本发明的一些实施例中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
在本发明实施例中，补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
能够理解的是，补偿信号的信号类型，与压缩机404的驱动信号的信号类型相匹配。举例来说，如果压缩机404的驱动信号的信号类型是电压驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型同为电压补偿信号。如果压缩机404的驱动信号的信号类型是电流驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型也设定为电流补偿信号。
预设系数可以是根据电机的目标运行环境进行预设的固定值，即在出厂标定时设定好预设系数的取值。预设系数也可以是通过算法实现，或通过网络推送、大数据或上位机控制实现的动态值，本申请对此不做限定。
实施例二十八
在本发明的一些实施例中，图5示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之三，具体地，制冷设备的控制方法包括：
步骤502，获取制冷设备的音频信息；
步骤504，对音频信息进行频谱分析，以确定音频信息的音频频谱；
步骤506，在音频频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号叠加至压缩机的驱动信号。
在本发明实施例中，制冷设备包括壳体和压缩机，其中制冷设备可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体，或冰箱的金属外壳等。
在壳体上设置音频传感器，通过音频传感器获取制冷设备运行过程中的音频信息，通过控制器对音频信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备工作过程中，如果压缩机运行不平衡，则可能出现压缩机振动的情况，当音频频率达到一定频率后，还会引起制冷设备的壳体共振，形成噪音。
通过音频传感器实时采集制冷设备在运行中产生的音频信号，并对采集到的音频信号进行频谱分析，在分析后，能够得到音频信号对应的音频频谱。
进一步地，对音频频谱进行分析和识别，如果确定音频频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机运行过程中存在非正常的音频信号，压缩机运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机运行时的音频信号，通过对音频信号进行频谱分析的方式确定压缩机的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
实施例二十九
在本发明的一些实施例中，图6示出了根据本发明实施例的制冷设备的控制方法的流程图之四，具体地，控制方法还包括：
步骤602，获取压缩机的基波频率；
步骤604，根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；
步骤606，根据目标谐波频率和音频频谱，确定音频频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；
步骤608，根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
在本发明实施例中，压缩机的基波频率具体为压缩机的电频率，根据压缩机的基波频率能够确定到压缩机在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率……)。在判断音频频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断音频频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果音频频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机运行平顺。
其中，当音频频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0，也就是不对压缩机的驱动信号进行补偿。具体地，当音频频谱中不存在目标频谱的情况下，也就说明当前压缩机运转平稳，不会引起异常振动或异常噪音，此时按照压缩机的原始驱动信号控制压缩机运行即可满足静音要求，不需要对压缩机的运行进行补偿。
实施例三十
在本发明的一些实施例中，根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率的步骤，具体包括：计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在本发明实施例中，在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
通过计算电机各次的谐波频率，从而根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例三十一
在本发明的一些实施例中，根据平均幅值确定幅值阈值的步骤，具体包括：计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
在本发明实施例中，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明音频频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明音频频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例三十二
在本发明的一些实施例中，确定目标谐波频率对应的平均幅值的步骤，具体包括：计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在本发明实施例中，在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
本申请实施例通过确定频率区间，在频率区间中进一步确定多个频率幅值，每个频率幅值为目标频率对应的频率幅值，计算对应的平均幅值，根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例三十三
在本发明的一些实施例中，音频信息包括数字信号，对音频信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的音频频谱的步骤，具体包括：通过傅立叶变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
在本发明实施例中，如果音频传感器为数字音频传感器，则音频信号对应为数字信号。在对音频信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置数字音频传感器，将制冷设备的音频数据转化为数字数据，并通过傅立叶变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在音频频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例三十四
在本发明的一些实施例中，音频信息包括模拟信号，对音频信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的音频频谱的步骤，具体包括：通过小波变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
在本发明实施例中，当音频传感器为模拟信号音频传感器时，音频信号则对应为模拟信号，在对音频信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对音频信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过小波变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置模拟音频传感器，将制冷设备的音频数据转化为模拟数据，并通过小波变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在音频频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的音频，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
实施例三十五
在本发明的一些实施例中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制方法还包括：计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
在本发明实施例中，补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
本发明实施例通过生成余弦信号或正弦信号的补偿信号，控制补偿信号的频率对应目标特征频谱的频率，并控制补偿信号的相位对应目标特征频谱的相位。同时，通过设置预设系数，计算预设系数与目标特征频谱的幅值的乘积，并确定为补偿信号的幅值，使得补偿信号能够准确抵消压缩机运转过程中的“不平稳”状态，进而消除压缩机运行过程中的异常振动、异常噪音等显现，从而抑制制冷设备的异常振动和异常噪音，有利于实现降低噪音。
实施例三十六
在本发明的一些实施例中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
在本发明实施例中，补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
能够理解的是，补偿信号的信号类型，与压缩机的驱动信号的信号类型相匹配。举例来说，如果压缩机的驱动信号的信号类型是电压驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型同为电压补偿信号。如果压缩机的驱动信号的信号类型是电流驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型也设定为电流补偿信号。
预设系数可以是根据电机的目标运行环境进行预设的固定值，即在出厂标定时设定好预设系数的取值。预设系数也可以是通过算法实现，或通过网络推送、大数据或上位机控制实现的动态值，本申请对此不做限定。
实施例三十七
在本发明的一些实施例中，图7示出了根据本发明实施例的驱动单元的控制逻辑图，其中，ASR和ACR构成了双闭环调速***，MTPA为最大转矩电流比控制逻辑，FeedForward Decoupling为前馈解耦控制，Park为Park变化，Inv Park为Park反变换，AngleCompensation为角度补偿控制，Sensorless为无传感器电控方案，Clarke为Clarke变换，Deadband Compensation为死区补偿，Flux Weakening为弱磁控制，ADC为模拟数字变化控制，OVM为最小方差输出控制，最后得到PWM控制信号，即电机的驱动信号。
图8示出了根据本发明实施例的电机控制模块的结构示意图，电机800设置有振动检测模块802和电流检测模块804，振动检测模块802与MCU模块806相连接(MCU，MicroController Unit，微控制单元)，MCU模块806包括电机控制模块8062，并向逆变器模块808输出PWM信号，逆变器模块808根据PWM信号控制电机800运转。其中，逆变器模块808连接于直流母线模块810。
具体地，振动检测模块802检测电机800的振动信息，并将振动信息传给MCU模块806；电流检测模块804用于检测电机模块的相电流，可以通过单电阻采样、双电阻采样或霍尔电流传感器采样等方式实现；MCU模块806通过PWM信号来控制逆变器模块808运行。
实施例三十八
在本发明的一些实施例中，提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中提供的制冷设备的控制方法的步骤，具体地，制冷设备的控制方法包括：
获取制冷设备的振动信息；
对振动信息进行频谱分析，以确定振动信息的振动频谱；
在振动频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号叠加至压缩机的驱动信号。
具体地，制冷设备包括壳体和压缩机，其中制冷设备可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体，或冰箱的金属外壳等。
其中，振动传感器可以是相对是振动传感器、光学式振动传感器，还可以是电测式振动传感器，本申请实施例对针对传感器的具体类型不做限制。
在空调器、冰箱等制冷设备的在壳体上设置振动传感器，通过振动传感器获取制冷设备运行过程中的振动信息，通过控制器对振动信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备工作过程中，如果压缩机运行不平衡，则可能出现压缩机振动的情况，当振动频率达到一定频率后，还会引起制冷设备的壳体共振，导致制冷设备产生异常噪音，严重影响制冷设备的使用体验。
本发明实施例通过振动传感器实时采集制冷设备在运行中产生的振动信号，并对采集到的振动信号进行频谱分析，在分析后，能够得到振动信号对应的振动频谱。
进一步地，对振动频谱进行分析和识别，如果确定振动频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机运行过程中存在非正常的振动信号，压缩机运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机运行时的振动信号，通过对振动信号进行频谱分析的方式确定压缩机的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，控制方法还包括：
获取压缩机的基波频率；
根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；
根据目标谐波频率和振动频谱，确定振动频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；
根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
压缩机的基波频率具体为压缩机的电频率，根据压缩机的基波频率能够确定到压缩机在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率等等……)。在判断振动频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断振动频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果振动频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明振动频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机运行平顺，有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
其中，当振动频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0，也就是不对压缩机的驱动信号进行补偿。具体地，当振动频谱中不存在目标频谱的情况下，也就说明当前压缩机运转平稳，不会引起异常振动或异常噪音，此时按照压缩机的原始驱动信号控制压缩机运行即可满足静音要求，不需要对压缩机的运行进行补偿。
在本发明的一些实施例中，根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率的步骤，具体包括：计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
通过计算电机各次的谐波频率，从而根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，根据平均幅值确定幅值阈值的步骤，具体包括：计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明振动频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明振动频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，确定目标谐波频率对应的平均幅值的步骤，具体包括：计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则振动频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
本申请实施例通过确定频率区间，在频率区间中进一步确定多个频率幅值，每个频率幅值为目标频率对应的频率幅值，计算对应的平均幅值，根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，来判断振动频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，振动信息包括数字信号，对振动信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的振动频谱的步骤，具体包括：通过傅立叶变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
如果振动传感器为数字振动传感器，则振动信号对应为数字信号。在对振动信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过傅立叶变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置数字振动传感器，将制冷设备的振动数据转化为数字数据，并通过傅立叶变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在振动频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，振动信息包括模拟信号，对振动信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的振动频谱的步骤，具体包括：通过小波变换算法对振动信息进行频谱分析，以确定振动频谱。
当振动传感器为模拟信号振动传感器时，振动信号则对应为模拟信号，在对振动信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对振动信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的振动频谱。通过小波变化算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置模拟振动传感器，将制冷设备的振动数据转化为模拟数据，并通过小波变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在振动频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制方法还包括：计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
本发明实施例通过生成余弦信号或正弦信号的补偿信号，控制补偿信号的频率对应目标特征频谱的频率，并控制补偿信号的相位对应目标特征频谱的相位。同时，通过设置预设系数，计算预设系数与目标特征频谱的幅值的乘积，并确定为补偿信号的幅值，使得补偿信号能够准确抵消压缩机运转过程中的“不平稳”状态，进而消除压缩机运行过程中的异常振动、异常噪音等显现，从而抑制制冷设备的异常振动和异常噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
能够理解的是，补偿信号的信号类型，与压缩机的驱动信号的信号类型相匹配。举例来说，如果压缩机的驱动信号的信号类型是电压驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型同为电压补偿信号。如果压缩机的驱动信号的信号类型是电流驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型也设定为电流补偿信号。
预设系数可以是根据电机的目标运行环境进行预设的固定值，即在出厂标定时设定好预设系数的取值。预设系数也可以是通过算法实现，或通过网络推送、大数据或上位机控制实现的动态值，本申请对此不做限定。
在本发明的一些实施例中，制冷设备的控制方法包括：
获取制冷设备的音频信息；
对音频信息进行频谱分析，以确定音频信息的音频频谱；在音频频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成目标特征频谱对应的补偿信号，将补偿信号叠加至压缩机的驱动信号。
制冷设备包括壳体和压缩机，其中制冷设备可以是空调器、冰箱等。外壳则可以是空调器外机的金属壳体，或冰箱的金属外壳等。
在壳体上设置音频传感器，通过音频传感器获取制冷设备运行过程中的音频信息，通过控制器对音频信息进行频谱分析，从而进行对应补偿。
具体地，在制冷设备工作过程中，如果压缩机运行不平衡，则可能出现压缩机振动的情况，当音频频率达到一定频率后，还会引起制冷设备的壳体共振，形成噪音。
通过音频传感器实时采集制冷设备在运行中产生的音频信号，并对采集到的音频信号进行频谱分析，在分析后，能够得到音频信号对应的音频频谱。
进一步地，对音频频谱进行分析和识别，如果确定音频频谱中包括目标特征频谱，如“频谱尖峰”，则说明压缩机运行过程中存在非正常的音频信号，压缩机运行中可能存在共振和运行不平衡的现象，此时根据确定到的目标频谱特征，通过压缩机控制算法生成对应的补偿信号，将该补偿信号叠加至压缩机的驱动信号内，通过叠加有补偿信号的驱动信号来控制压缩机运转，直至目标特征频谱消失。
应用了本发明实施例，通过获取压缩机运行时的音频信号，通过对音频信号进行频谱分析的方式确定压缩机的运行是否存在不平衡的情况，并在压缩机运行不平衡时，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，因此能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的振动，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，控制方法还包括：
获取压缩机的基波频率；
根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率，并确定目标谐波频率对应的平均幅值；
根据目标谐波频率和音频频谱，确定音频频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；
根据平均幅值确定幅值阈值，基于频谱幅值大于幅值阈值的情况，确定音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱。
压缩机的基波频率具体为压缩机的电频率，根据压缩机的基波频率能够确定到压缩机在各次谐波上对应的谐波频率(如2次谐波频率、3次谐波频率……)。在判断音频频谱上是否存在特征频谱时，可分别判断音频频谱在各次谐波频率上对应的平均幅值是否超过了幅值阈值，如果音频频谱在某次谐波频率上，具体为目标谐波频率上的平均幅值超过了幅值阈值，则说明音频频谱在目标谐波频率上包括目标特征频谱，即压缩机运行存在不平衡的情况，此时生成对应的补偿信号，以保证压缩机运行平顺。
其中，当音频频谱中不存在目标特征频谱时，补偿信号为0，也就是不对压缩机的驱动信号进行补偿。具体地，当音频频谱中不存在目标频谱的情况下，也就说明当前压缩机运转平稳，不会引起异常振动或异常噪音，此时按照压缩机的原始驱动信号控制压缩机运行即可满足静音要求，不需要对压缩机的运行进行补偿。
在本发明的一些实施例中，根据基波频率确定压缩机的目标谐波频率的步骤，具体包括：计算基波频率与第一预设常数的第一乘积，将第一乘积确定为目标谐波频率；其中，第一预设常数为正整数，第一预设常数大于等于2，且第一预设常数小于等于20。
在确定电机的目标谐波频率时，仅需计算基波频率与第一预设常数的乘积。具体地，设基波频率为fe，则各次谐波频率可表示为nfe。其中n即第一预设常数，且n为大于等于2，小于等于20的正整数。通过该方法确定电机的各次谐波频率，即确定目标谐波频率，计算量小，运算速度快，能够提高电机控制的灵敏度。
通过计算电机各次的谐波频率，从而根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，根据平均幅值确定幅值阈值的步骤，具体包括：计算平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将第二乘积确定为幅值阈值；其中，第二预设常数大于0，且第二预设常数小于等于2。
设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，计算平均幅值与第二预设常数m的乘积，即mPnavg即为幅值阈值。当Pn大于mPnavg时，则说明音频频谱在nfe处包括目标特征频谱，否则说明音频频谱在nfe处不包括目标特征频谱。其中，满足0≤m≤2。
根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，根据谐波频率上的平均幅值是否超过幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，确定目标谐波频率对应的平均幅值的步骤，具体包括：计算目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；以第三乘积为区间下限，以第四乘积为区间上限，确定频率区间；确定频率区间内的多个目标频率对应的多个频率幅值，计算多个频率幅值的平均值，将平均值确定为平均幅值；其中，第三预设常数等于第一预设常数与1的差，第四预设常数等于第一预设常数与1的和。
在确定幅值阈值时，设目标谐波频率表示为nfe，则音频频谱在目标谐波频率nfe对应的幅值可表示为Pn，平均幅值可表示为Pnavg，具体为计算在(n-1)次谐波与(n+1)次谐波之间的谐波频率的幅值平均值，也就是计算(n-1)fe至(n+1)fe范围内的幅值的平均值Pnavg，其中n为第一预设常数，(n-1)即第三预设常数，(n+1)即第四预设常数。
在一些实施方式中，为了减小计算量，还可通过计算0.9nfe至1.1nfe之间的谐波频率的幅值的平均值来确定平均幅值。
本申请实施例通过确定频率区间，在频率区间中进一步确定多个频率幅值，每个频率幅值为目标频率对应的频率幅值，计算对应的平均幅值，根据平均幅值与第二预设常数的乘积确定幅值阈值，来判断音频频谱在对应的目标谐波频率上是否存在目标特征频谱，即“频谱尖峰”，根据识别到的目标特征频谱生成补偿信号，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，音频信息包括数字信号，对音频信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的音频频谱的步骤，具体包括：通过傅立叶变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
如果音频传感器为数字音频传感器，则音频信号对应为数字信号。在对音频信号进行频谱分析时，可通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过傅立叶变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置数字音频传感器，将制冷设备的音频数据转化为数字数据，并通过傅立叶变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在音频频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，音频信息包括模拟信号，对音频信号进行频谱分析，以确定压缩机对应的音频频谱的步骤，具体包括：通过小波变换算法对音频信息进行频谱分析，以确定音频频谱。
当音频传感器为模拟信号音频传感器时，音频信号则对应为模拟信号，在对音频信号进行频谱分析时，可以通过小波变化算法对音频信号进行频谱信息，最终得到可视化且可被处理器识别的音频频谱。通过小波变化算法对音频信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量，提高电机控制的灵敏度。
本申请实施例中，通过设置模拟音频传感器，将制冷设备的音频数据转化为模拟数据，并通过小波变化算法进行频谱分析，有利于提高算法响应速度，在音频频谱的目标谐波频率上存在目标特征频谱，即出现了“频谱尖峰”时，能够以更快的速度生成目标特征频谱所对应的补偿信号，通过补偿信号对压缩机的驱动信号进行补偿，能够有效地降低压缩机运转过程中的低转矩脉动，从而有效地降低压缩机运行中的振动，从而抑制制冷设备在工作中产生的噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，补偿信号为余弦信号，且余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，余弦信号的相位与目标特征频谱的相位相对应；以及控制方法还包括：计算目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将第五乘积确定为余弦信号的幅值。
补偿信号为余弦信号(或正弦信号)，该余弦信号的频率与目标特征频谱的频率相对应，该余弦信号的相位与目标特征频率的相位相对应，因此通过在电机的驱动信号中叠加该余弦信号，能够有效地“抵消”目标特征频谱对应的电机运行产生的脉动，进而保证电机运行平稳。
其中，补偿信号(余弦信号)的幅值为目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积。
本发明实施例通过生成余弦信号或正弦信号的补偿信号，控制补偿信号的频率对应目标特征频谱的频率，并控制补偿信号的相位对应目标特征频谱的相位。同时，通过设置预设系数，计算预设系数与目标特征频谱的幅值的乘积，并确定为补偿信号的幅值，使得补偿信号能够准确抵消压缩机运转过程中的“不平稳”状态，进而消除压缩机运行过程中的异常振动、异常噪音等显现，从而抑制制冷设备的异常振动和异常噪音，有利于实现降低噪音。
在本发明的一些实施例中，补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及预设系数大于等于-10000，且预设系数小于等于10000。
补偿信号为电信号，具体为电流信号或电压信号。补偿信号的幅值等于目标特征频谱的幅值与预设系数的乘积，该预设系数与电机的硬件参数，以及电机的运行环境、运行要求相关，预设系数的设置范围为-10000至10000。
能够理解的是，补偿信号的信号类型，与压缩机的驱动信号的信号类型相匹配。举例来说，如果压缩机的驱动信号的信号类型是电压驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型同为电压补偿信号。如果压缩机的驱动信号的信号类型是电流驱动信号，那么对应的，补偿信号的信号类型也设定为电流补偿信号。
预设系数可以是根据电机的目标运行环境进行预设的固定值，即在出厂标定时设定好预设系数的取值。预设系数也可以是通过算法实现，或通过网络推送、大数据或上位机控制实现的动态值，本申请对此不做限定。
本发明的描述中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所述的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本发明中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (18)

1.一种制冷设备，其特征在于，包括：
壳体；
压缩机，设置于所述壳体内；
驱动器，与所述压缩机相连接，所述驱动器被配置为通过驱动信号控制所述压缩机工作；
振动传感器，设置在所述壳体上，所述振动传感器被配置为获取所述制冷设备的振动信息；
控制器，与所述驱动器和所述振动传感器相连接，所述控制器被配置为对所述振动信息进行频谱分析，以确定所述振动信息的振动频谱；
在所述振动频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成所述目标特征频谱对应的补偿信号，将所述补偿信号发送至所述驱动器，控制所述驱动器将所述补偿信号叠加至所述驱动信号。
2.根据权利要求1所述的制冷设备，其特征在于，
所述驱动器还用于获取所述压缩机的基波频率；
所述控制器还用于根据所述基波频率确定所述压缩机的目标谐波频率，并确定所述目标谐波频率对应的平均幅值；以及
根据所述目标谐波频率和所述振动频谱，确定所述振动频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；
根据所述平均幅值确定幅值阈值，基于所述频谱幅值大于所述幅值阈值的情况，确定所述振动频谱在所述目标谐波频率上包括所述目标特征频谱。
3.根据权利要求2所述的制冷设备，其特征在于，
所述控制器还用于计算所述基波频率与第一预设常数的第一乘积，将所述第一乘积确定为所述目标谐波频率；
其中，所述第一预设常数为正整数，所述第一预设常数大于等于2，且所述第一预设常数小于等于20。
4.根据权利要求3所述的制冷设备，其特征在于，
所述控制器还用于计算所述平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将所述第二乘积确定为所述幅值阈值；
其中，所述第二预设常数大于0，且所述第二预设常数小于等于2。
5.根据权利要求3所述的制冷设备，其特征在于，
所述控制器还用于计算所述目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及所述目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；
以所述第三乘积为区间下限，以所述第四乘积为区间上限，确定频率区间；
确定所述频率区间内的多个所述目标频率对应的多个频率幅值，计算所述多个频率幅值的平均值，将所述平均值确定为所述平均幅值；
其中，所述第三预设常数等于所述第一预设常数与1的差，所述第四预设常数等于所述第一预设常数与1的和。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的制冷设备，其特征在于，所述振动信息包括数字信号；
所述控制器还用于通过傅立叶变换算法对所述振动信息进行频谱分析，以确定所述振动频谱。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的制冷设备，其特征在于，所述振动信息包括模拟信号；
所述控制器还用于通过小波变换算法对所述振动信息进行频谱分析，以确定所述振动频谱。
8.根据权利要求1至5中任一项所述的制冷设备，其特征在于，所述补偿信号为余弦信号，且所述余弦信号的频率与所述目标特征频谱的频率相对应，所述余弦信号的相位与所述目标特征频谱的相位相对应；以及
所述控制器还用于计算所述目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将所述第五乘积确定为所述余弦信号的幅值。
9.根据权利要求8所述的制冷设备，其特征在于，所述补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及
所述预设系数大于等于-10000，且所述预设系数小于等于10000。
10.一种制冷设备，其特征在于，包括：
壳体；
压缩机，设置于所述壳体内；
驱动器，与所述压缩机相连接，所述驱动器被配置为通过驱动信号控制所述压缩机工作；
音频传感器，设置在所述壳体上，所述音频传感器被配置为获取所述制冷设备的音频信息；
控制器，与所述驱动器和所述音频传感器相连接，所述控制器被配置为对所述音频信息进行频谱分析，以确定所述音频信息的音频频谱；
在所述音频频谱中包括目标特征频谱的情况下，生成所述目标特征频谱对应的补偿信号，将所述补偿信号发送至所述驱动器，控制所述驱动器将所述补偿信号叠加至所述驱动信号。
11.根据权利要求10所述的制冷设备，其特征在于，
所述驱动器还用于获取所述压缩机的基波频率；
所述控制器还用于根据所述基波频率确定所述压缩机的目标谐波频率，并确定所述目标谐波频率对应的平均幅值；以及
根据所述目标谐波频率和所述音频频谱，确定所述音频频谱与目标谐波频率相对应的频谱幅值；
根据所述平均幅值确定幅值阈值，基于所述频谱幅值大于所述幅值阈值的情况，确定所述音频频谱在所述目标谐波频率上包括所述目标特征频谱。
12.根据权利要求11所述的制冷设备，其特征在于，
所述控制器还用于计算所述基波频率与第一预设常数的第一乘积，将所述第一乘积确定为所述目标谐波频率；
其中，所述第一预设常数为正整数，所述第一预设常数大于等于2，且所述第一预设常数小于等于20。
13.根据权利要求12所述的制冷设备，其特征在于，
所述控制器还用于计算所述平均幅值与第二预设常数的第二乘积，将所述第二乘积确定为所述幅值阈值；
其中，所述第二预设常数大于0，且所述第二预设常数小于等于2。
14.根据权利要求12所述的制冷设备，其特征在于，
所述控制器还用于计算所述目标谐波频率与第三预设常数的第三乘积，以及所述目标谐波频率与第四预设常数的第四乘积；
以所述第三乘积为区间下限，以所述第四乘积为区间上限，确定频率区间；
确定所述频率区间内的多个所述目标频率对应的多个频率幅值，计算所述多个频率幅值的平均值，将所述平均值确定为所述平均幅值；
其中，所述第三预设常数等于所述第一预设常数与1的差，所述第四预设常数等于所述第一预设常数与1的和。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的制冷设备，其特征在于，所述音频信息包括数字信号；
所述控制器还用于通过傅立叶变换算法对所述音频信息进行频谱分析，以确定所述音频频谱。
16.根据权利要求10至14中任一项所述的制冷设备，其特征在于，所述音频信息包括模拟信号；
所述控制器还用于通过小波变换算法对所述音频信息进行频谱分析，以确定所述音频频谱。
17.根据权利要求10至14中任一项所述的制冷设备，其特征在于，所述补偿信号为余弦信号，且所述余弦信号的频率与所述目标特征频谱的频率相对应，所述余弦信号的相位与所述目标特征频谱的相位相对应；以及
所述控制器还用于计算所述目标特征频谱的幅值与预设系数的第五乘积，将所述第五乘积确定为所述余弦信号的幅值。
18.根据权利要求17所述的制冷设备，其特征在于，所述补偿信号为电压补偿信号或电流补偿信号；以及
所述预设系数大于等于-10000，且所述预设系数小于等于10000。
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