专利名称：空调机的制冷控制方法
技术领域：
本发明涉及一种随着负荷的增加变换功率的空调制冷运转控制方法，特别是根据检测室内外状况和一定时间间隔内室内温度的变化来控制空调运转的空调机的制冷控制方法。
空调机大致具备了由室内外热交换器和毛细管，四通阀，压缩机，冷凝器组成的制冷系统。而压缩机是压缩制冷剂的装置，其转数由使用于压缩机的电源频率来决定。
通过改变适用于压缩机的电源频率，来改变压缩机的转数，从而自由地变化制冷剂流量，可直接控制空调机工作功率。这种利用改变频率使转数变化的压缩机就叫做变频式压缩机。
由此，变频式压缩机通过改变供电电压或频率来变换转数，控制空调的能力。压缩机高速的运转缩短了到达设定温度的时间、而通过转数的连续变化来实现温度调节，使室内温度的变化幅度变小的同时减小了动力损失，提高了效率。在供暖运转时，通过压缩机的高速旋转，在短时间内除去结在室外热交换器上的霜，提高了供暖效率；而在启动时，使压缩机低速旋转，降低了启动时的电力消耗。
图1是变频式空调的整体结构图；图2是传统技术设计的变频式空调工作流程图。包括有为控制空调运转及各负荷下的动作，生成并传送键盘输入信号的摇控器10、根据遥控器10输入的信号来生成空调运转及各负荷下动作的控制信号，并按控制信号运转的室内机20，以及通过冷媒配管与室内机20相连的室外机30。
使用者通过遥控器10上的键盘输入设定温度，传送到室内机20中，而室内机20根据所接受的信号，来比较遥控器10上设定温度和当时的室内温度，并计算温度差来决定适当的空调频率以及风扇风量。
室内机20按照设定的空调频率及风量，运转设置在室内机20中的风扇，按照室内机所定的旋转频率来运转设置在室外机30内的压缩机。而且，室外机30检测当时的室内温度送到室内机20里。
在第1阶段中，读出使用者通过遥控器10设定的室内温度和当时的室内温度；在第2阶段中，比较第1阶段中读出的设定温度和室内温度，并计算温度差。(参照S11及S12)
在第3阶段中，根据第2阶段(S12)所计算的温度差来决定运转频率；在第4阶段中，将第3阶段所决定的运转频率送到室外机30上命令其开始运转，同时室内机也开始运转(参照S13及S4)。
在第5阶段中，经过一定的时间间隔后重复上述1到4(参照S11到S14)阶段的过程。(参照S15)但是，传统的变频式空调的运转控制，单纯的只根据使用者设定的温度和当时的室内温度来计算两个温度之间的差值，由此来决定旋转频率，并控制旋转频率。这样，不管实际负荷的大小，进行同样的与实际不相符的运转，增加了不必要的消耗电力，有时还进行过度的制冷运转。
本发明所采用的技术方案是空调机的制冷控制方法，其特征在于是分五个阶段进行的，第一阶段为空调机的运转，按设定温度决定压缩机频率；第二阶段检测出使用者的初始设定温度及室内温度、室外温度、室内风扇风量、一定时间间隔后室内温度的变化量；第3阶段根据输入第2阶段的检测数据，判断室内负荷，并计算负荷下的设定温度变化量；第4阶段根据第3阶段的设定温度变化量和第2阶段的设定温度，输出新的设定温度；第5阶段根据第4阶段输出的新的设定温度确定压缩机工作频率并运转空调。本发明设计的空调机制冷运转的附加特性是在第2阶段中，利用神经网络的方法输出设定温度变化量。
本次发明的制冷控制方法，通过检测并计算室内室外温度状况、一定时间间隔内室内温度的变化等，并以计算的数据为基准利用神经网络的方法来重新设定温度，控制频率。从而有着既维持了舒适感，又降低不必要的消耗电力的优点。
图2表示传统技术的变频式空调机工作流程图。
图3表示本发明的空调机制冷运转控制方法流程图。
图4表示神经网络学模型流程图。
图5表示比较传统和本发明设计的空调机消耗电量的坐标图。
其中图5a是高负荷下的消耗电量比较图，图5b是在中负荷下的消耗电量比较图，图5c是在低负荷下的消耗电量比较图。
以下，结合附图给出本发明的典型实例进行更加详细的说明。
如图3所示，在第1阶段中，为运转空调按温度设定压缩机的运转频率；在第2阶段中，空调的室内机读出通过检测使用者通过遥控器输入的设定温度St和通过室内温度传感器检测的室内温度Ti1。而且，将由室外机测定的室外温度To输入到室内机中。(参照S21及S22)；在第3阶段中，根据第2阶段S22输入的室内温度Ti1和室外温度To计算温度差Toi，并判断在第3阶段中计算室内外温度差后是否经过了设定的一定时间T1。(参照S23及S24)；在第4阶段中，如果判断结果是否定，则继续检测是否经过了一定时间T1，如果判断结果是肯定，则在第5阶段中，为了与在第2阶段S22中检测的室内温度Ti1相比较，再次通过室内温度传感器测定室内温度Ti2。(参照S25)；在第6阶段中，比较上述第5阶段S25检测的室内温度Ti2和上述第2阶段S22中测定的室内温度Ti1，计算室内温度的变化量后，在7阶段里读出室内风扇的风量F。(参照S26及S27)；在第8阶段以及第9阶段中利用神经网络以第2阶段S22的室内温度及室外温度(Ti1及To)、第3阶段S23的室内外温度差Toi、第6阶段S26的室内温度变化量ΔTi、第7阶段S27的室内风扇风量F、测定室内温度变化量ΔTi所需一定时间T2为输入变量，建立神经网络学习模型计算设定温度变化量ΔSt。(参照S28及S29)；上述的神经学习模型，将构成人类脑神经的神经(神经细胞)结合成的神经键，处理情报的过程用电子理论模型化，以实现更接近人类的电脑而研究。[数学式1]ΔSt＝∑{(To×a1)+(Toi×a2)+(F×a3)+(ΔT×a4)}数学式1是计算设定温度变化量的公式。室外温度及室内外温度差，室内风扇风量，一定时间间隔内室内温度的变化是以To及Toi、F、T来表示并作为输入变量。假设各个变量的神经键结合强度是a1，a2，a3，a4，输出变量通过在各个输入量上乘上述各个神经键结合强度后，将所得值相加得出。
在第10阶段中，判断执行第9阶段(S29)后是否经过了使用者设定的一定时间T2，如果判断结果是否定，就会等到到达一定时间T2为止。(参照S30)；如果判断结果是肯定，则在第11阶段中将第2阶段S22中使用者输入的设定温度St和第9阶段S29中计算的设定温度变化量ΔSt相加计算出新的设定温度Stm。(参照图S31)；在第12阶段中，以第11阶段计算的新设定温度Stn为基准，来决定对应当时负荷的压缩机工作频率。而在13阶段中，利用通信，将第12阶段决定的旋转频率送到室外机上命令其运转，而室内机也根据上述频率运转。(参照S32以及S33)
图5a是高负荷下的消耗电量比较图，而图5b，5c各是在中负荷下、低负荷下的消耗电量比较图。在高负荷下，达到设定温度的转数比以往少，由控制室内温度变化来改变频率，从而减少了电力消耗。
在中负荷下，根据本发明，再启动次数比以往减少。而且，在再启动时频率的变化不仅减少了消耗的电力，而且在低负荷下，由本发明设计的设定温度的变化，再启动次数也显著地减少，降低了电力消耗。
由此，本发明设计的空调制冷控制方法，由上述的控制方法维持舒适感并减少消耗电力来达到节电的目的。
权利要求
1.一种空调机的制冷控制方法，其特征在于是分五个阶段进行的，第一阶段为空调机的运转，按设定温度决定压缩机频率；第二阶段检测出使用者的初始设定温度及室内温度、室外温度、室内风扇风量、一定时间间隔后室内温度的变化量；第3阶段根据输入第2阶段的检测数据，判断室内负荷，并计算该负荷下的设定温度变化量；第4阶段根据第3阶段的设定温度变化量和第2阶段的设定温度，输出新的设定温度；第5阶段根据第4阶段输出的新的设定温度确定压缩机工作频率并运转空调。
2.根据权利要求1所述的空调机的制冷控制方法，其特征在于在第2阶段中，是利用神经网络的方法输出设定温度变化量。
全文摘要
一种空调机的制冷控制方法，是分五个阶段进行，第一阶段按设定温度别决定压缩机频率；第二阶段检测出使用者的初始设定温度及室内温度、室外温度、室内风扇风量、一定时间间隔后室内温度的变化量；第3阶段依第2阶段的检测数据，判断室内负荷，计算负荷下的设定温度变化量；第4阶段依第3阶段的设定温度变化量和第2阶段的设定温度，输出新的设定温度；第5阶段依第4阶段输出的新的设定温度确定压缩机工作频率并运转空调。空调机制冷运转控制方法，通过检测并计算室内室外温度状况、一定时间间隔内室内温度的变化等，并以计算的数据为基准利用神经网络的方法来重新设定温度，控制频率。既维持了舒适感，又降低不必要的消耗电力。
文档编号F24F11/02GK1427211SQ0114426
公开日2003年7月2日 申请日期2001年12月17日 优先权日2001年12月17日
发明者廉宽镐 申请人:乐金电子(天津)电器有限公司