室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法及系統(tǒng)和空調(diào)器的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，設(shè)及一種室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法、一 種室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)系統(tǒng)和一種空調(diào)器。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，空調(diào)器在制冷模式下工作時(shí)，室內(nèi)機(jī)室內(nèi)換熱器上有可能會(huì)出現(xiàn)冷凝水，冷 凝水的產(chǎn)生會(huì)影響到室內(nèi)換熱器的熱交換性能，也會(huì)影響到風(fēng)機(jī)的出風(fēng)量和運(yùn)行功率，另 夕F，還會(huì)干擾到室內(nèi)換熱器積塵狀態(tài)的檢測(cè)。
[0003] 因此，如何準(zhǔn)確地準(zhǔn)確地檢測(cè)出空調(diào)器室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)情況，但無(wú)需增 加額外的硬件成本成為亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)或相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題之一。
[0005] 為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法。
[0006] 本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)系統(tǒng)。
[0007] 本發(fā)明的又一個(gè)目的在于提出一種空調(diào)器。
[0008] 為實(shí)現(xiàn)上述至少一個(gè)目的，根據(jù)本發(fā)明的一方面的實(shí)施例，提出了一種室內(nèi)換熱 器冷凝水的檢測(cè)方法，包括：通過(guò)至少一個(gè)第一采樣模塊和至少一個(gè)第二采樣模塊分別獲 取空調(diào)器的至少一個(gè)第一性能參數(shù)的第一當(dāng)前采樣值和至少一個(gè)第二性能參數(shù)的第二當(dāng) 前采樣值；將所述第一當(dāng)前采樣值和所述第二當(dāng)前采樣值分別輸入至所述空調(diào)器的軟件數(shù) 字模型模塊和補(bǔ)償校正模塊中，W分別根據(jù)所述軟件數(shù)字模型模塊中預(yù)置的Pr^N數(shù)字模型 和所述補(bǔ)償校正模塊中預(yù)置的補(bǔ)償校正數(shù)字模型計(jì)算得到所述室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié) 狀態(tài)概率計(jì)算值和凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值；根據(jù)所述凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值和所述凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值 在所述補(bǔ)償校正模塊中計(jì)算得到所述室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果。
[0009] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法，通過(guò)空調(diào)器的至少一個(gè)第 一采樣模塊和至少一個(gè)第二采樣模塊并行地獲取影響空調(diào)器的室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié) 情況的至少一個(gè)第一性能參數(shù)（主要因子）的第一當(dāng)前采樣值和至少一個(gè)第二性能參數(shù) (次要因子）的第二當(dāng)前采樣值，然后將該至少一個(gè)第一性能參數(shù)的第一當(dāng)前采樣值代入 軟件數(shù)字模型模塊中預(yù)置的P順（概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于模式分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種基于統(tǒng) 計(jì)原理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）數(shù)字模型中輸出室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值，并將 至少一個(gè)第二性能參數(shù)的第二當(dāng)前采樣值代入補(bǔ)償校正模塊中預(yù)置的補(bǔ)償校正數(shù)字模型 中輸出室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值，同時(shí)將由軟件數(shù)字模型模塊輸出的凝結(jié)狀態(tài) 概率計(jì)算值輸入補(bǔ)償校正模塊中與凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值一起計(jì)算得到室內(nèi)換熱器冷凝水的凝 結(jié)狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果，如此，無(wú)需增加額外的硬件成本，比如采樣電路，僅通過(guò)空調(diào)器現(xiàn)有的硬 件平臺(tái)W及軟件建模的手段即可準(zhǔn)確地檢測(cè)出空調(diào)器室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)情況，不僅 增加了產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，還提升了用戶(hù)的使用體驗(yàn)。
[0010] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述P順數(shù)字模型為：P = P狂ICl)，其中，P代表所述凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值，X代表輸入的待檢測(cè)樣本量，Ci代表室內(nèi)換 熱器凝結(jié)狀態(tài)等級(jí)值，W及X= (XI，X2，X3,…，Xm),是一個(gè)多維度的待檢測(cè)樣本量，XI，X2， X3,…，Xm代表所述至少一個(gè)第一性能參數(shù)的所述第一當(dāng)前采樣值，m為大于或等于1的整 數(shù)；所述補(bǔ)償校正數(shù)字模型為：AW。=C(U),其中，AW。代表所述凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值，U代表 輸入變量，W及U=(叫，％，叫，…，Uk)是一個(gè)多維度的輸入變量，叫，％，叫，…，Uk代表所 述至少一個(gè)第二性能參數(shù)的所述第二當(dāng)前采樣值，k為大于或等于1的整數(shù)；W及所述室內(nèi) 換熱器冷凝水的所述凝結(jié)狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果為所述凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值和所述凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償 值之和。
[0011] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法，軟件數(shù)字模型模塊中預(yù)置 的PNN數(shù)字模型是輸入的待檢測(cè)樣本量為一維或多維變量的條件概率函數(shù)，只需將獲取到 的所選取的第一性能參數(shù)的第一當(dāng)前采樣值作為P順數(shù)字模型的輸入變量代入，通過(guò)軟件 數(shù)字模型模塊進(jìn)行軟件運(yùn)算便可得到室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值；W及補(bǔ)償 校正模塊中預(yù)置的補(bǔ)償校正數(shù)字模型是輸入變量為一維或多維變量的函數(shù)，只需將獲取到 的第二性能參數(shù)的第二當(dāng)前采樣值作為補(bǔ)償校正數(shù)字模型的輸入變量代入，通過(guò)軟件運(yùn)算 即可得到該凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值的凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值；上述變量的維數(shù)最終由選取的性能參 數(shù)的個(gè)數(shù)決定，而最終的室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果，即凝結(jié)情況，可由上述計(jì) 算得到的凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值和凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值加和得到，準(zhǔn)確便捷，其中m代表向量維 數(shù)，為大于或等于1的整數(shù)。
[0012] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述P順數(shù)字模型具
體為： 其中，X= (Xi，而，X3)，Xi為 室內(nèi)換熱器凝結(jié)狀態(tài)等級(jí)i的模式樣本量，n代表所述室內(nèi)換熱器凝結(jié)狀態(tài)等級(jí)i的模式 樣本量的數(shù)量，L代表室內(nèi)換熱器凝結(jié)狀態(tài)等級(jí)值Ci的總數(shù)，則X 表室內(nèi)換熱器凝結(jié)狀 態(tài)等級(jí)L的模式樣本量，exp代表e指數(shù)函數(shù)，T代表向量轉(zhuǎn)置，O代表平滑參數(shù)且為常數(shù)。
[0013] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法，具體地，優(yōu)選=個(gè)對(duì)空調(diào) 器的室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)情況影響較大的第一性能參數(shù)作為P順數(shù)字模型的待檢測(cè) 樣本變量，即m= 3,而其中Ci、XiW及n、L的值均為通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)得到的參考值，而具體的 取值應(yīng)視具體情況而定，如此，基于大量實(shí)驗(yàn)得到的經(jīng)驗(yàn)值，可W有效地提高對(duì)空調(diào)器室內(nèi) 換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值的計(jì)算準(zhǔn)確性。
[0014] 另外，第一性能參數(shù)的選取可W根據(jù)需要來(lái)做適合的調(diào)整，數(shù)量也不局限于=個(gè)， 如此，可W有效地提高室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值的計(jì)算準(zhǔn)確性。
[0015] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述補(bǔ)償校正數(shù)字 模型具體為：么We二致Ui, %)二彷1XUi2 +雨XUi+YiK取2十％XU+ (P，其 中，a1、a2、丫1、丫2和傘為補(bǔ)償模型參數(shù)且為常數(shù)。
[0016] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法，具體地，優(yōu)選兩個(gè)對(duì)空調(diào) 器的室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)情況影響較次要的第二性能參數(shù)作為補(bǔ)償校正數(shù)字模型的 輸入變量，另外，第二性能參數(shù)的選取可W根據(jù)需要來(lái)做適合的調(diào)整，數(shù)量也不局限于兩 個(gè)，如此，可W有效地提高室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值的計(jì)算準(zhǔn)確性。
[0017] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述至少一個(gè)第一性 能參數(shù)包括：室內(nèi)換熱器溫度、室內(nèi)風(fēng)機(jī)運(yùn)行功率和室內(nèi)空氣濕度；所述至少一個(gè)第二性 能參數(shù)包括：室內(nèi)環(huán)境溫度和導(dǎo)風(fēng)板導(dǎo)向角。
[0018] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)方法，至少一個(gè)第一性能參數(shù)包 含但不限于：室內(nèi)換熱器溫度、室內(nèi)風(fēng)機(jī)運(yùn)行功率和室內(nèi)空氣濕度，它們?yōu)閷?duì)室內(nèi)換熱器冷 凝水的凝結(jié)情況起主要作用的因素，其中，室內(nèi)換熱器溫度和室內(nèi)空氣濕度可W通過(guò)空調(diào) 器中的溫度傳感器和濕度傳感器檢測(cè)，而室內(nèi)風(fēng)機(jī)運(yùn)行功率可W室內(nèi)風(fēng)機(jī)（比如，直流風(fēng) 機(jī)）的設(shè)備控制參數(shù)（比如，額定工作電壓、電流等）直接計(jì)算得到，功率越大，對(duì)水分的 蒸發(fā)性能越好，反之，蒸發(fā)性能越差，W及室內(nèi)換熱器溫度、室內(nèi)風(fēng)機(jī)運(yùn)行功率和室內(nèi)空氣 濕度的取值范圍優(yōu)選地分別為：0°c~20°C，2W~30W和0%~100% ;至少一個(gè)第二性能 參數(shù)包含但不限于：室內(nèi)環(huán)境溫度和導(dǎo)風(fēng)板導(dǎo)向角，它們?yōu)閷?duì)室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)情 況起次要作用的因素，其中，室內(nèi)環(huán)境溫度會(huì)直接影響室內(nèi)換熱器溫度的大小，從而間接地 影響到室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)情況，其可W通過(guò)空調(diào)器中的溫度傳感器檢測(cè)，由于導(dǎo)風(fēng) 板導(dǎo)向角影響到空調(diào)器風(fēng)道出風(fēng)口的結(jié)構(gòu)，即當(dāng)導(dǎo)風(fēng)板處于90度角時(shí)，風(fēng)道出風(fēng)量最大， 水分蒸發(fā)效果最好，W及當(dāng)導(dǎo)風(fēng)板處于0度或180度角時(shí)，則擋住了風(fēng)道出風(fēng)口，此時(shí)風(fēng)道 出風(fēng)量最小，水分蒸發(fā)效果最差，所W，導(dǎo)風(fēng)板導(dǎo)向角的取值范圍優(yōu)選地為0°~90°或者 90°~180°，而室內(nèi)環(huán)境溫度的取值范圍優(yōu)選地為：20°C~35°C。
[0019] 另外，性能參數(shù)的具體選取根據(jù)所處環(huán)境需要可W做相應(yīng)調(diào)整，豐富了性能參數(shù) 選取方式，增加了室內(nèi)換熱器冷凝水凝結(jié)情況的檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性W及計(jì)算方法的多樣 性。
[0020] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面的實(shí)施例，提出了一種室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)系統(tǒng)，包 括：至少一個(gè)第一采樣模塊，用于獲取空調(diào)器的至少一個(gè)第一性能參數(shù)的第一當(dāng)前采樣值； 至少一個(gè)第二采樣模塊，用于獲取所述空調(diào)器的至少一個(gè)第二性能參數(shù)的第二當(dāng)前采樣 值；軟件數(shù)字模型模塊，用于接收所述至少一個(gè)第一采樣模塊獲取到的所述至少一個(gè)第一 性能參數(shù)的所述第一當(dāng)前采樣值，W根據(jù)P順數(shù)字模型計(jì)算得到所述室內(nèi)換熱器冷凝水的 凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值；補(bǔ)償校正模塊，用于接收所述至少一個(gè)第二采樣模塊獲取到的所述 至少一個(gè)第二性能參數(shù)的所述第二當(dāng)前采樣值，W根據(jù)補(bǔ)償校正數(shù)字模型計(jì)算得到所述室 內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)補(bǔ)償值，W及還用于根據(jù)所述凝結(jié)狀態(tài)概率計(jì)算值和所述凝結(jié) 狀態(tài)補(bǔ)償值計(jì)算得到所述室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié)狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果。
[0021] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的室內(nèi)換熱器冷凝水的檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)空調(diào)器的至少一個(gè)第 一采樣模塊和至少一個(gè)第二采樣模塊并行地獲取影響空調(diào)器的室內(nèi)換熱器冷凝水的凝結(jié) 情況的至少一個(gè)第一性能參數(shù)（主要因子）的第一當(dāng)前采樣值和至少一個(gè)第二性能參數(shù) (次要因子）的第二當(dāng)前采樣值，然后將該至少一個(gè)第一性能參數(shù)的第一當(dāng)前采樣值代入 軟件數(shù)字模型模塊中預(yù)置的P順（概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于模式分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種基于統(tǒng) 計(jì)原理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）數(shù)字模型中輸