用于诊断不凝性气体故障的方法、设备和介质技术

本公开的实施例涉及用于诊断不凝性气体故障的方法、设备和介质，包括获取冷水机组的当前运行状态以及与运行状态相关联的特征参数，运行状态包括运行、已停机以及正在停机；响应于当前运行状态指示冷水机组处于运行，基于运行状态确定冷凝器温度效率，并且以冷凝器温度效率作为故障诊断的特征参数；响应于当前运行状态指示冷水机组处于已停机或正在停机，以制冷剂冷凝温度与冷却水温度之间的差值作为故障诊断的特征参数；如果冷凝器温度效率小于冷凝器温度阈值，或者制冷剂冷凝温度与冷却水温度之间的差值大于第一冷却水阈值，则确定此时冷水机组存在不凝性气体故障。时冷水机组存在不凝性气体故障。时冷水机组存在不凝性气体故障。

【技术实现步骤摘要】
用于诊断不凝性气体故障的方法、设备和介质


[0001]本公开的实施例总体涉及空调工程
，并且更具体地涉及一种针对空调冷水机组系统中不凝性气体故障的诊断方法。

技术介绍

[0002]不凝性气体是指混在制冷系统里的空气氮气、氧气、氢气、二氧化碳、碳氢气体、惰性气体以及这些气体的混合气体等。在冷凝器中特定的温度、压力条件下，这些气体始终保持气体状态随制冷剂在制冷系统中循环。
[0003]在中央空调的冷水机组系统中，由于低压侧密封不严导致空气渗入、润滑油分解以及制冷剂充注前未充分抽真空等原因，会产生不凝性气体。这些气体不能随制冷剂一起液化，从而聚集在冷凝管壁表面，形成一层气膜，使冷凝管路的传热效果变差，最终导致冷水机组耗功增加，制冷效率降低。不凝性气体的存在还会使冷凝压力增大，压缩机排气压力增大，从而增加压缩机的磨损老化，使制冷机寿命降低。
[0004]此外，不凝性气体故障属于隐性故障，是冷水机组在使用过程中因性能劣化、疲劳、腐蚀或磨损等造成的系统参数逐步劣化的故障。这类故障的特点是初期难以发现，也更容易被忽视，长此以往会极大影响设备的寿命和性能。因此，如果能够及时发现冷水机组中存在的不凝性气体，并针对性进行设备维护，可以保持制冷设备长期高效健康运行。
[0005]但目前针对不凝性气体故障的检测基本依靠运维人员的经验判断，而大多数机房现场维护人员的水平不足，且受限于时间精力，即使维护人员具备足够识别故障的能力，也无对制冷系统的运行状态参数进行长期跟踪观察，因此很难及时发现问题，发现时一般不凝性气体故障已经发展得较为严重。
[0006]当前在对不凝性气体故障进行检测时，通常采用将冷水机组长时间停机静置后，对比冷凝器中的真实冷凝压力与当前冷凝温度对应的冷凝压力是否一致来判断是否存在不凝性气体。但该方法在实际操作中仍至少存在以下缺陷：1、大多数制冷产品的冷水机组系统只能提供冷凝压力数据，缺少即时的冷凝温度数据，因此无法直接进行对比和判断，实用性差；2、考虑到制冷产品的应用场景，大多数制冷产品需要保持长期连续运行状态或者仅允许短时间停机，也无法按照上述方法进行不凝性气体故障的诊断，通用性差。
[0007]综上，现有的不凝性气体故障诊断方法存在的不足之处在于：故障发现不及时；特征参数要求高；不能实现在线故障诊断。

技术实现思路

[0008]针对上述问题，本公开提供了一种冷水机组不凝性气体故障诊断方法。该方法能够实现在不依赖冷凝温度数据且无需停机的情况下对冷水机组进行不凝性气体故障诊断。
[0009]根据本公开的第一方面，提供了一种冷水机组不凝性气体故障诊断方法，包括：获取冷水机组的当前运行状态以及与所述运行状态相关联的特征参数，所述运行状态包括运
行、已停机以及正在停机；响应于当前运行状态指示冷水机组处于运行，基于所述运行状态确定冷凝器温度效率，并且以冷凝器温度效率作为故障诊断的特征参数；响应于当前运行状态指示冷水机组处于已停机或正在停机，以制冷剂冷凝温度与冷却水温度之间的差值作为故障诊断的特征参数；以及如果冷凝器温度效率小于冷凝器温度阈值，或者制冷剂冷凝温度与冷却水温度之间的差值大于第一冷却水阈值，则确定此时冷水机组存在不凝性气体故障。
[0010]在一个实施例中，获取冷水机组的当前运行状态以及与所述运行状态相关联的特征参数包括：获取稳定状态的以下特征参数：制冷剂冷凝压力、冷却水进水温度和冷却水出水温度；以及基于制冷剂冷凝压力，计算得到对应压力下的制冷剂冷凝温度。
[0011]在一个实施例中，基于所述运行状态确定冷凝器温度效率包括：确定冷却水进水温度与冷却水出水温度的第一差值；确定制冷剂冷凝温度与冷却水进水温度的第二差值；以及基于第一差值与第二差值的比值，确定冷凝器温度效率。
[0012]在一个实施例中，所述冷却水温度为冷却水进水温度和冷却水出水温度两者间的较大值。
[0013]在一个实施例中，获取冷水机组的当前运行状态包括：在冷水机组处于运行时，确定冷水机组处于稳定状态的时间为第一时段；在冷水机组处于已停机时，将冷水机组处于已停机状态并且大于预定第一时间段阈值的时间确定为第二时段；以及在冷水机组处于正在停机时，将冷水机组在冷却水进水温度与冷却水出水温度之间的差值小于第二冷却水阈值且大于或等于第二时间段阈值的时间确定为第三时段。
[0014]在一个实施例中，方法还包括：对第一时段或第二时段或第三时段内获取的数据进行统计分析，从而根据所述统计分析的结果获取不凝性气体故障诊断结果；以及对所述不凝性气体故障诊断结果执行大数据分析，从而获取不凝性气体故障情况随时间的变化趋势。
[0015]在一个实施例中，对所述不凝性气体故障诊断结果执行大数据分析包括：收集指定时段内的故障诊断结果数据；根据故障诊断结果数据，对故障发生的严重程度进行分级和评分；基于所述故障诊断结果数据，建立故障诊断预测模型；基于所述故障诊断预测模型，预测关于故障的变化状态，从而计算故障达到报警程度的时间；以及根据所计算的故障达到报警程度的时间，确定是否向设备维护人员发出预警。
[0016]根据本公开的第二方面，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开的第一方面的方法。
[0017]在本公开的第三方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使计算机执行本公开的第一方面的方法。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面
将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。
[0020]图1示出了用于实现本公开的实施例的冷水机组不凝性气体故障诊断方法中单次诊断过程100的流程图。
[0021]图2示出了用于实现本公开的实施例的冷水机组不凝性气体故障诊断方法中大数据分析及预警过程200的流程图。
[0022]图3示出了根据本公开的实施例的电子设备300的框图。
具体实施方式
[0023]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0024]在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于诊断冷水机组的不凝性气体故障的方法，其特征在于，包括：获取冷水机组的当前运行状态以及与所述运行状态相关联的特征参数，所述运行状态包括运行、已停机以及正在停机；响应于当前运行状态指示冷水机组处于运行，基于所述运行状态确定冷凝器温度效率，并且以冷凝器温度效率作为故障诊断的特征参数；响应于当前运行状态指示冷水机组处于已停机或正在停机，以制冷剂冷凝温度与冷却水温度之间的差值作为故障诊断的特征参数；以及如果冷凝器温度效率小于冷凝器温度阈值，或者制冷剂冷凝温度与冷却水温度之间的差值大于第一冷却水阈值，则确定此时冷水机组存在不凝性气体故障。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取冷水机组的当前运行状态以及与所述运行状态相关联的特征参数包括：获取稳定状态的以下特征参数：制冷剂冷凝压力、冷却水进水温度和冷却水出水温度；以及基于制冷剂冷凝压力，计算得到对应压力下的制冷剂冷凝温度。3.根据权利要求2所述的方法，其中基于所述运行状态确定冷凝器温度效率包括：确定冷却水进水温度与冷却水出水温度的第一差值；确定制冷剂冷凝温度与冷却水进水温度的第二差值；以及基于第一差值与第二差值的比值，确定冷凝器温度效率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述冷却水温度为冷却水进水温度和冷却水出水温度两者间的较大值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取冷水机组的当前运行状态包括：在冷水机组处于运行时，确定冷水机组处于稳定状态的时间为第一时段；在冷水机组处于已停机时，将冷水...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐虹杰，黄明月，刘星如，李洪智，卢志辉，
申请(专利权)人：蘑菇物联技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：