一种基于物联网的冷库制冷机组运行控制系统的制作方法

文档序号:37720602发布日期:2024-04-23 11:55阅读:10来源:国知局
一种基于物联网的冷库制冷机组运行控制系统的制作方法

本发明涉及制冷机组运行控制,尤其涉及一种基于物联网的冷库制冷机组运行控制系统。


背景技术:

1、近几年来,随着国际制冷压缩机行业的迅速发展,全球压缩机组市场集中度逐渐提高,领先的压缩机生产企业通过行业整合不断提高竞争力以占据优势市场;制冷压缩机组是由制冷压缩机、冷凝器、冷风机、电磁阀四大部件为主,加上油分离器、储液桶、视油镜、膜片式手阀、回气过滤器等部件组成;

2、冷库主要是用作对食品、乳制品、柔内、水产特殊药品等的恒温贮藏冷气设备,一般利用气化温度很低的液体(氨或氟利昂)作为冷却剂;使其在低压和机械控制的条件下蒸发,吸收贮藏库内的热量,从而达到冷却降温的目的,目前的冷库,其一般用单台大功率制冷机组进行冷库制冷,但是,无法对冷库制冷机组进行运行控制监管,进而降低冷库制冷机组的管理效率和控制精度,且无法根据不同的反馈信息对冷库制冷机组进行合理、有针对性的管理优化和监管调整,导致冷库制冷机组的控制效果降低;

3、针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。


技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于物联网的冷库制冷机组运行控制系统,去解决上述提出的技术缺陷,本发明通过对冷库制冷机组的温度传感器和自身两个角度进行分析,以提高冷库制冷机组的运行稳定性和调控精度,即对温度传感器的运行风险数据进行制冷运管监管评估分析,以判断冷库制冷机组中温度传感器是否正常运行,以便为冷库制冷机组控制提供支撑,同时有助于根据信息反馈情况优化温度传感器的工作性能,且在温度传感器和冷库制冷机组正常前提下,采集调控数据并结合潜在损伤信息进行分析,以判断冷库制冷机组在制冷过程中调控是否正常,以便根据不同的反馈信息对冷库制冷机组进行合理、有针对性的管理优化和监管调整,以提高冷库制冷机组的控制效果。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于物联网的冷库制冷机组运行控制系统,包括管控平台、信息采集单元、潜在受损单元、影响分析单元、制冷表现监管单元、制冷调控评估单元以及设施管理单元;

3、当管控平台生成运管指令时,将运管指令发送至信息采集单元和潜在受损单元,潜在受损单元在接收到运管指令时,立即采集冷库制冷机组中温度传感器的运行风险数据,运行风险数据包括运转风险系数和延误风险值,并对运行风险数据进行制冷运管监管评估分析,将得到的正常信号发送至影响分析单元,将得到的风险信号发送至设施管理单元;

4、影响分析单元在接收到正常信号后,立即采集冷库制冷机组的损伤风险数据,损伤风险数据包括潜在风险系数和维护管理次数,并对损伤风险数据进行潜在控制影响反馈操作,将损伤干扰评估系数qs发送至制冷调控评估单元;

5、信息采集单元在接收到运管指令时,立即采集冷库制冷机组的制冷数据和调控数据,制冷数据包括状态表现值和温度特征曲线,调控数据包括制冷量变化曲线和调控评估系数,并将制冷数据和调控数据发送至制冷表现监管单元和制冷调控评估单元,制冷表现监管单元在接收到制冷数据后,立即对制冷数据进行制冷状态监管反馈评估分析,将得到的运转信号发送至制冷调控评估单元,将得到的异常信号经制冷调控评估单元发送至设施管理单元;

6、制冷调控评估单元在接收到调控数据、运转信号以及损伤干扰评估系数qs后,立即对调控数据进行调控监管评估操作,将得到的低级优化信号和高级优化信号发送至设施管理单元。

7、优选的,所述潜在受损单元的制冷运管监管评估分析过程如下:

8、s1:采集到冷库制冷机组开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,获取到时间阈值内温度传感器的运转风险系数,运转风险系数表示温度传感器的运行电流偏离预设范围所对应时长与线路无功功率均值经数据归一化处理后得到的积值,再与温度传感器的使用寿命时长与运转时长之比经数据归一化处理后得到的积值;

9、s2:获取到时间阈值内温度传感器的延误风险值,延误风险值表示温度传感器开始监测时刻到传输结束时刻之间的时长超出预设阈值的部分,再与采集风险值经数据归一化处理后得到的积值,采集风险值表示相连数据采集次数之间的时长所构建的集合a的离散系数,将运转风险系数和延误风险值分别标号为yz和yw;

10、s3:根据公式得到运转影响评估系数rg,将运转影响评估系数rg与其内部录入存储的预设运转影响评估系数阈值进行比对分析:

11、若运转影响评估系数rg与预设运转影响评估系数阈值之间的比值小于1,则生成正常信号;

12、若运转影响评估系数rg与预设运转影响评估系数阈值之间的比值大于等于1,则生成风险信号。

13、优选的,所述影响分析单元的潜在控制影响反馈操作过程如下:

14、t1:获取到时间阈值内冷库制冷机组的潜在风险系数,潜在风险系数表示冷库制冷机组的故障总次数与故障风险值经数据归一化处理后得到的积值,故障风险值表示从故障清单中获取到冷库制冷机组已故障类型的个数,故障类型包括压缩机故障、线路故障;

15、t2:获取到时间阈值内冷库制冷机组的维护管理次数,进而获取到相连维护管理次数之间的间隔时长,以此构建间隔时长的集合a,获取到集合a的方差值,并将其标记为管理评估值,同时获取到时间阈值内冷库制冷机组的过负荷值,过负荷值表示冷库制冷机组的运行温度变化曲线位于预设运行温度变化曲线上方线段所对应时长超出预设阈值所对应的次数,将管理评估值与过负荷值经数据归一化处理后得到的积值标记为折损评估值,将潜在风险系数和折损评估值分别标号为qf和zs;

16、t3:根据公式得到损伤干扰评估系数,其中,f1和f2分别为潜在风险系数和折损评估值的预设权重因子系数,f1和f2均为大于零的正数,f3为预设补偿因子系数,取值为2.181,qs为损伤干扰评估系数。

17、优选的,所述制冷表现监管单元的制冷状态监管反馈评估分析过程如下:

18、ss1:获取到时间阈值内冷库制冷机组的状态表现值,状态表现值表示冷库制冷机组的变压风险值与运行表现值经数据归一化处理后得到的积值,变压风险值表示实时运行电压偏离预设电压范围的部分,再与平均制冷风速经数据归一化处理后得到的积值,运行表现值表示实时运行温度值超出初始运行温度值的部分与预设阈值的比值;

19、ss2:获取到时间阈值内冷库制冷机组所工作冷库的温度特征曲线,从温度特征曲线中获取到冷库内部初始温度值达到预设阈值时所对应曲线段,并将其标记为初次运行曲线,获取到初次运行曲线中的起点值与终点值之间的差值,同时获取到初次运行曲线中的起点与终点之间的时长,并将起点值和终点值之间的差值与起点和终点之间的时长之间的比值标记为运转评估值,将运转评估值与存储的预设运转评估值阈值进行比对分析,将运转评估值低于预设运转评估值阈值的部分标记为运转风险值;

20、ss3:将状态表现值和运转风险值与其内部录入存储的预设状态表现值阈值和预设运转风险值阈值进行比对分析:

21、若状态表现值小于预设状态表现值阈值,且运转风险值小于预设运转风险值阈值,则生成运转信号;

22、若状态表现值大于等于预设状态表现值阈值,或运转风险值大于等于预设运转风险值阈值,则生成异常信号。

23、优选的,所述制冷调控评估单元的调控监管评估操作过程如下:

24、tt1:获取到时间阈值内冷库制冷机组调控后的制冷量变化曲线,进而获取到制冷量变化曲线与预设制冷量变化曲线之间的差异值,并将差异值与预设差异值阈值进行比对分析,若差异值偏离超出预设差异值阈值,则将差异值偏离超出预设差异值阈值的部分标记为调控误差值;

25、tt2:获取到时间阈值内冷库制冷机组的调控评估系数,调控评估系数表示开始传输指令时刻到冷库制冷机组执行指令时刻之间的时长与传输距离经数据归一化处理后得到的比值,将调控评估系数与存储的预设调控评估系数阈值进行比对分析,将调控评估系数大于预设调控评估系数阈值的部分标记为控制受损值,将调控误差值和控制受损值分别标号为tw和ks;

26、tt3:根据公式得到调控精度评估系数,其中,v1、v2以及v3分别为调控误差值、控制受损值以及损伤干扰评估系数的预设影响因子系数,v1、v2以及v3均为大于零的正数,v4为预设容错因子系数,取值为1.824,rt为调控精度评估系数,将调控精度评估系数rt与其内部录入存储的预设调控精度评估系数阈值进行比对分析:

27、若调控精度评估系数rt与预设调控精度评估系数阈值之间的比值小于等于1,则不生成任何信号;

28、若调控精度评估系数rt与预设调控精度评估系数阈值之间的比值大于1,则生成优化指令。

29、优选的,所述制冷调控评估单元生成优化指令时:

30、获取到调控精度评估系数rt大于预设调控精度评估系数阈值的部分,并将其标记为失衡风险值,并将失衡风险值与其内部录入存储的预设失衡风险值阈值进行比对分析:

31、若失衡风险值小于预设失衡风险值阈值,则生成低级优化信号;

32、若失衡风险值大于等于预设失衡风险值阈值,则生成高级优化信号。

33、本发明的有益效果如下:

34、(1)本发明通过对冷库制冷机组的温度传感器和自身两个角度进行分析,以提高冷库制冷机组的运行稳定性和调控精度,即对温度传感器的运行风险数据进行制冷运管监管评估分析,以判断冷库制冷机组中温度传感器是否正常运行,以便为冷库制冷机组控制提供支撑,同时有助于根据信息反馈情况优化温度传感器的工作性能,且在温度传感器正常前提下,采集冷库制冷机组的损伤风险数据并分析,以了解冷库制冷机组的损伤对后期控制的影响程度;

35、(2)本发明对冷库制冷机组的制冷数据进行制冷状态监管反馈评估分析,以了解冷库制冷机组调控后的运行异常风险情况,且在冷库制冷机组正常前提下,采集调控数据并结合潜在损伤信息进行分析,以判断冷库制冷机组在制冷过程中调控是否正常,以便根据不同的反馈信息对冷库制冷机组进行合理、有针对性的管理优化和监管调整,以提高冷库制冷机组的控制效果。

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