冷媒泄漏的提醒方法及装置和空调器制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种冷媒泄漏的提醒方法及装置和空调器。其中，一种冷媒泄漏的提醒方法，用于空调器，空调器包括蒸发器，方法包括：检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1；根据蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α；判断冷媒浓度值α是否大于预设阈值α

Method and device for reminding refrigerant leakage and air conditioner

The invention provides a method and a device for reminding refrigerant leakage and an air conditioner. Among them, reminding method of refrigerant leakage, for the air conditioner, the air conditioner comprises an evaporator, the method includes: detecting the temperature in the middle of T2, TP and central exhaust temperature of the condensing pressure P1 evaporator; according to the central temperature and exhaust temperature T2 TP and central P1 condensing pressure in the evaporator, the refrigerant according to the calculated concentration of alpha preset neural network model; determine the refrigerant concentration is larger than a preset threshold value alpha alpha

【技术实现步骤摘要】
冷媒泄漏的提醒方法及装置和空调器
本专利技术涉及制冷
，具体而言，涉及一种冷媒泄漏的提醒方法方法及装置，还涉及一种空调器。
技术介绍
R290冷媒因其自身高能效、低碳排放等优点正在逐步成为家用空调行业的主流制冷剂，但其自身具有的易燃易爆特性对空调器的产品安全性能提出巨大挑战，当R290冷媒在空调器中发生泄漏时，存在产品爆炸的危险。相关技术中的冷媒泄漏检测技术通过检测室内机蒸发器T2感温包温度变化来判断是否存在泄漏，虽然能够检测到冷媒是否泄漏，但存在检测时间长、检测结果可靠性差、容易出现误判而影响用户使用等缺点。因此，如何更高效，可靠的发现冷媒泄漏并给予用户以提醒，成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术的一个目的在于提出了一种冷媒泄漏的提醒方法。本专利技术的另一个目的在于提出了一种冷媒泄漏的提醒装置。本专利技术的又一个目的在于提出了一种空调器。有鉴于此，本专利技术提出了一种冷媒泄漏的提醒方法，用于空调器，空调器包括蒸发器，其特征在于，提醒方法包括：检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1；根据蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α；判断冷媒浓度值α是否大于预设阈值αsd；当冷媒浓度值α大于预设阈值αsd时，发出报警提示。根据本专利技术的冷媒泄漏的提醒方法，通过检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，并将检测到的数值带入到预设神经网络模型中，经过计算得到冷媒浓度值α，将冷媒浓度值α与预设阈值αsd进行比较(其中预设阈值αsd具体可根据不同国家、地区的国标标准而定)，当冷媒浓度值α大于预设阈值αsd时，说明冷媒已泄漏，此时发出报警提示。通过本专利技术的技术方案，能够快速、准确的检测空调器中的冷媒是否发生泄漏，增加检测结果的可靠性，减少冷媒泄漏的误判，从而有效避免因冷媒泄漏对空调器造成的损害及给用户带来的生命、财产安全隐患。另外，根据本专利技术上述的冷媒泄漏的提醒方法，还可以具有如下附加的技术特征：在上述技术方案中，优选地，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α之前包括：检测并判断空调器所处当前环境的环境温度所在的环境温度区间；根据环境温度区间确定对应的预设神经网络模型。在该技术方案中，空调器运行过程中，环境温度的改变对冷媒量的变化产生影响，冷媒量的变化会导致温度、压力等多个参数的变化，且各参数之间是相互耦合的，存在强烈的非线性关系。通过检测并判断空调器所处当前环境的环境温度所在的环境温度区间，选择与其对应的预设神经网络模型，能够避免环境温度的变化对计算冷媒浓度值带来的影响，从而及时、准确的判断空调器中的冷媒是否发生泄漏，进一步增加检测结果的可靠性，减少冷媒泄漏的误判。在上述任一技术方案中，优选地，实验室模拟冷媒泄漏场景，检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1作为BP神经网络输入参数；检测冷媒浓度值作为BP神经网络输出参数；运行BP神经网络进行训练，得到预设神经网络模型。在该技术方案中，BP(BackPropagation)神经网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，能够学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。通过采用BP神经网络算法，不断学习训练，得到与各个环境温度区间相对应的预设神经网络模型，从而在判断冷媒是否泄漏的过程中，只需检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，并结合环境温度区间对应的预设神经网络模型，即可计算出冷媒浓度值。从而及时、准确的检测空调器中的冷媒是否发生泄漏，给予用户提醒，避免因冷媒泄漏对空调器造成的损害及给用户带来的生命、财产安全隐患。在上述任一技术方案中，优选地，冷媒为R290冷媒。在该技术方案中，本领域技术人员应该理解，冷媒为R290冷媒，但不限于此。R290冷媒是自然界存在的天然制冷剂，以其优秀的环境友好型(ODP为0，GWP为20)，被行业誉为“最有潜力的环保制冷剂”，本专利技术的技术方案尤其针对R290冷媒泄漏问题，提高冷媒泄漏检测的准确性，并及时给予用户提醒，从而增强R290冷媒空调器的安全性能，达到绿色环保的目的。在上述任一技术方案中，优选地，空调器为定频空调器。本专利技术还提出一种冷媒泄漏的提醒装置，用于空调器，空调器包括蒸发器，其特征在于，提醒装置包括：第一检测单元，用于检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1；计算单元，用于根据蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α；判断单元，用于判断冷媒浓度值α是否大于预设阈值αsd；控制单元，用于当冷媒浓度值α大于预设阈值αsd时，发出报警提示。根据本专利技术的冷媒泄漏的提醒装置，通过检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，并将检测到的数值带入到预设神经网络模型中，经过计算得到冷媒浓度值α，将冷媒浓度值α与预设阈值αsd进行比较(其中预设阈值αsd具体可根据不同国家、地区的国标标准而定)，当冷媒浓度值α大于预设阈值αsd时，说明冷媒已泄漏，此时发出报警提示。通过本专利技术的技术方案，能够快速、准确的检测空调器中的冷媒是否发生泄漏，增加检测结果的可靠性，减少冷媒泄漏的误判，从而有效避免因冷媒泄漏对空调器造成的损害及给用户带来的生命、财产安全隐患。另外，根据本专利技术上述的冷媒泄漏的提醒装置，还可以具有如下附加的技术特征：在上述技术方案中，优选地，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α之前包括：第二检测单元，用于检测并判断空调器所处当前环境的环境温度所在的环境温度区间；计算单元，还用于根据环境温度区间确定对应的预设神经网络模型。在该技术方案中，空调器运行过程中，环境温度的改变对冷媒量的变化产生影响，冷媒量的变化会导致温度、压力等多个参数的变化，且各参数之间是相互耦合的，存在强烈的非线性关系。通过检测并判断空调器所处当前环境的环境温度所在的环境温度区间，选择与其对应的预设神经网络模型，能够避免环境温度的变化对计算冷媒浓度值带来的影响，从而及时、准确的判断空调器中的冷媒是否发生泄漏，进一步增加检测结果的可靠性，减少冷媒泄漏的误判。在上述任一技术方案中，优选地，实验室模拟冷媒泄漏场景，检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1作为BP神经网络输入参数；检测冷媒浓度值作为BP神经网络输出参数；运行BP神经网络进行训练，得到预设神经网络模型。在该技术方案中，BP(BackPropagation)神经网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，能够学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。通过采用BP神经网络算法，不断学习训练，得到与各个环境温度区间相对应的预设神经网络模型，从而在判断冷媒是否泄漏的过程中，只需检测蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，并结合环境温度区间对应的预设本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种冷媒泄漏的提醒方法，用于空调器，所述空调器包括蒸发器，其特征在于，所述提醒方法包括：检测所述蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1；根据所述蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α；判断所述冷媒浓度值α是否大于预设阈值α

【技术特征摘要】
1.一种冷媒泄漏的提醒方法，用于空调器，所述空调器包括蒸发器，其特征在于，所述提醒方法包括：检测所述蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1；根据所述蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1，按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α；判断所述冷媒浓度值α是否大于预设阈值αsd；当所述冷媒浓度值α大于预设阈值αsd时，发出报警提示。2.根据权利要求1所述的提醒方法，其特征在于，所述按照预设神经网络模型计算得到冷媒浓度值α之前包括：检测并判断所述空调器所处当前环境的环境温度所在的环境温度区间；根据所述环境温度区间确定对应的所述预设神经网络模型。3.根据权利要求2所述的提醒方法，其特征在于，实验室模拟冷媒泄漏场景，检测所述蒸发器的中部温度T2、排气温度TP和中部冷凝压力P1作为BP神经网络输入参数；检测冷媒浓度值作为所述BP神经网络输出参数；运行所述BP神经网络进行训练，得到所述预设神经网络模型。4.根据权利要求1至3中任一项所述的提醒方法，其特征在于，所述冷媒为R290冷媒。5.根据权利要求4所述的提醒方法，其特征在于，所述空调器为定频空调器。6.一种冷媒泄漏的提醒装置，用于空调器，所述空调器包括蒸发器，其特征在于，所述提醒装置包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾济贫，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，广东美的制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44