基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统发明专利

专利名称：基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410816190.8

专利申请（专利权）人：济南大森制冷工程有限公司,上海交通大学
权利人地址：山东省济南市历山路17号

专利发明（设计）人：渠海燕,姚晔,崔波,张福清,李燕

专利摘要：本发明公开了基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，包括：数据采集系统包括温度传感器、CMOS摄像机、温湿度传感器、风速传感器、压差传感器，结霜预测模型，预测冷库翅片管换热器运行时表面霜层动态变化，结霜预测模型输入参数为风机回风温湿度、风机送风温湿度、翅片管表面温度、翅片管进出口压差以及翅片管进出口风速，输出参数为每个时刻的霜层厚度、霜层密度以及换热器动态热效率。本发明通过建立结霜预测模型，获取机组中结霜预测模型的相关参数，将结霜预测模型转化为每个时刻的霜层厚度、密度以及换热器总效率，并设定一个最低换热效率与结霜预测模型结合，根据对应该效率的结霜时刻，来对霜层进行除霜。

主权利要求：
1.基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，包括：冷库系统，由冷库、换热器组成；
控制系统，由数据采集设备、控制输出端口以及中央处理器组成，控制输出端口与数据采集设备均连接中央处理器；
数据采集系统包括温度传感器、CMOS摄像机、温湿度传感器、风速传感器、压差传感器，其中：温度传感器设置于翅片管表面对翅片管表面温度进行采集；
温湿度传感器设置于冷库内部以及换热器风机位置对风机回风温湿度、风机送风温湿度以及冷库环境温湿度进行采集；
压差传感器和风速传感器分别设置于换热器进出口位置采集翅片管进出口压差和翅片管进出口风速；
CMOS摄像机，配置于换热器出口位置，采集霜层图像信息；
结霜预测模型，预测冷库翅片管换热器运行时表面霜层动态变化，结霜预测模型输入参数为风机回风温湿度、风机送风温湿度、翅片管表面温度、翅片管进出口压差以及翅片管进出口风速，输出参数为每个时刻的霜层厚度、霜层密度以及换热器动态热效率，利用CMOS摄像机采集霜层图像，通过边缘检测、噪声抑制或图像分割验证并修正结霜预测模型；结霜预测模型计算步骤如下：步骤一：输入空气温度、相对湿度、绝对湿度、冷板表面温度，设置初始霜层密度和霜层厚度；
步骤二：获取初始霜面温度，计算空气与霜层表面之间的换热速率以及霜层表面热传导，通过换热速率以及霜层表面热传导计算霜层导热系数、吸收因子以及总热通量；
步骤三：通过微分控制体积传热方程与霜层表面热传导校核霜层温度，如果两个温度相差大于0.01，则需要返回步骤二；
步骤四：根据步骤一、二、三中已知参数计算霜层质量通量，霜层改变密度所占的质量通量、霜层改变厚度所占的质量通量得霜层质量通量，质量通量反映了单位时间内霜层的增重，计算下一个时间步长的霜层密度值、下一个时间步长的霜层密度值，重复步骤四，直到得出给定时间的霜层厚度与霜层密度数据；
步骤五：根据预测的霜层厚度与霜层密度数据代入换热器效率计算公式，得出换热器动态热效率，当动态热效率低于设定的最低热效率时，开始除霜，获取翅片温度变化曲线，根据翅片温度变化曲线判断除霜作业情况。
2.根据权利要求1所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，空气与霜层表面接触时，由于空气与霜层表面间的温度和湿度差异，感热和潜热传递同时发生，空气与霜层表面间的换热速率 表示为：；
其中，hh为传热系数；hm为传质系数，Ta为空气温度、Tf，s为霜面温度；wa为空气绝对湿度、wf，s为霜面绝对湿度；Lh为汽化潜热， 表示显热速率， 表示潜热速率。
3.根据权利要求2所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，霜层导热系数作为测定霜层密度和霜层厚度随时间增长速率的重要指标，其中霜层水汽相变潜热的微分控制体积传热方程为：；
其中，T为开式温度，x为沿厚度方向的空间距离；
考虑霜层表面能量守恒，边界条件为：
；
；
其中，αf为吸收系数；ρw为水汽密度； 为霜层改变密度所占的质量通量；xf为霜层厚度；kf为霜层导热系数，在atx=0的时候，翅片表面温度为Tp，Tp为霜层厚度为0的温度，atx=xf时，霜层表面温度为 。
4.根据权利要求3所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，霜层质量为霜层密度和霜层厚度，水汽从空气中转移到霜面转换为两部分，一部分沉积在霜层上，增加霜层厚度，另一部分扩散进入到霜层内部，相变后增加霜层密度，空气绝对湿度与霜面饱和绝对湿度之差，单位面积上从空气向霜面转移的水汽速率为：；
其中， 为霜层质量通量。
5.根据权利要求4所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，水汽转换增加霜层密度和霜层厚度，表示为：；
其中，t为时间；
霜层吸收的水蒸气量如下：
；
确定霜层生长质量通量：
；
其中， 霜层改变厚度所占的质量通量；ρf为霜层密度；D为水蒸气在空气中的扩散率。
6.根据权利要求5所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，下一时间步长的霜层密度为：；
下一时间步长的霜层厚度为：
；
其中，Δt为时间步长。
7.根据权利要求6所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，换热器动态热效率计算公式如下：；
其中，NTU为传热单元；K1为传热系数；A为换热面积；G为空气流量；Cp为空气气压比热；
为冷却过程中的平均析湿系数，W为制冷剂流量；C为制冷剂定压比热，α为系数。
8.根据权利要求7所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，结霜工况下热气的传热系数为：；
得到一个关于霜层厚度和霜层密度函数：
；
其中， 为肋面总效率； 为肋化系数；δ为翅片管管壁厚度；λ为翅片管管壁导热系数；ha为空气侧换热系数；ha,e为结霜工况下的翅片管外表面的当量换热系数，hw为制冷剂侧传热系数； 为析湿系数；zf霜层厚度，λf霜层导热系数。
9.根据权利要求1所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，数据采集系统所有测试信号汇入数据采集设备中，再由中央处理器统一控制管理：对于温度采集方式，使用温度传感器进行测量，温度信号汇入数据采集仪进行记录；
对于蒸发器的温度采集，在翅片表面进行测点布置，在风机前后布置温湿度传感器，测量流经风机空气温湿度的变化；
对于换热器进出口压差，使用压差传感器进行测量，连接数据采集仪记录相应数据，压差传感器位于翅片管换热器进出口；
风机风速以及风量的检测，使用风速传感器进行测量。
10.根据权利要求9所述的基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，其特征在于，数据采集系统所采集的相关数据，通过中央处理器对历史数据进行储存，并同步储存翅片温度变化曲线，对温度变化曲线进行深度学习，判断除霜状态。 说明书 : 基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统技术领域[0001] 本发明涉及冷库风机翅片除霜技术领域，具体为基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统。背景技术[0002] 冷库风机翅片结霜会产生以下影响：[0003] 传热热阻增加：较厚的霜层会导致传热热阻增加，蒸发器盘管内的冷量无法有效的穿过管壁和霜层传递到冷库内，影响了蒸发器的制冷效果，最终使冷库达不到所要求的温度。[0004] 风扇电机风阻增大：较厚的霜层对风扇电机来说形成了较大的风阻，导致冷风机风量降低，同样降低了冷风机的传热效率。[0005] 制冷效率下降：当蒸发器表面的霜层（冰层）厚度达到一定程度时，制冷效率甚至下降到30％以下，导致电能较大浪费，缩短制冷系统的使用寿命。[0006] 可能引发液击事故：制冷剂在蒸发器内的蒸发情况也要减弱，不完全蒸发的制冷剂有可能被压缩机吸入而造成液击事故。[0007] 影响贮藏货物的品质：冷风机产冷量效率的高低影响贮藏货物的品质。[0008] 公告号CN206861977U公开了一种冷风机的除霜控制系统，该方案利用智能识别技术，全天候的观察冷风机翅片表面的霜层厚度，通过设置，系统可以自主判断霜层的厚度是否达到了需要进行化霜作业的程度。通过摄像头对图像进行采集，在化霜作业时，翅片化霜温度变送器实时获取翅片的温度，根据翅片的温度变化对化霜操作进行控制。[0009] 现有的对于翅片除霜的方式大多为人工开启或观测翅片状态来继续宁除霜作业，而机组在工作的过程中霜层的厚度、密度以及换热器动态热效率不同，因此，结霜时刻以及除霜完成时刻也不同，现有技术并不能够对翅片管的结霜时刻以及除霜完成时刻进行预测。发明内容[0010] 本发明的目的之一在于提供基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，以传热传质理论为基础，根据翅片表面结霜的简化模型，建立了预测冷库翅片管换热器运行时表面霜层动态变化的数学模型，设定最低换热效率，结合结霜预测模型得到在不同效率下的结霜时刻，进行除霜操作。[0011] 为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，包括：[0012] 冷库系统，由冷库、换热器组成；[0013] 控制系统，由数据采集设备、控制输出端口以及中央处理器组成，控制输出端口与数据采集设备均连接中央处理器；[0014] 数据采集系统包括温度传感器、CMOS摄像机、温湿度传感器、风速传感器、压差传感器，其中：温度传感器设置于翅片管表面对翅片管表面温度进行采集；[0015] 温湿度传感器设置于冷库内部以及换热器风机位置对风机回风温湿度、风机送风温湿度以及冷库环境温湿度进行采集；[0016] 压差传感器和风速传感器分别设置于换热器进出口位置采集翅片管进出口压差和翅片管进出口风速；[0017] CMOS摄像机，配置于换热器出口位置，采集霜层图像信息；[0018] 结霜预测模型，预测冷库翅片管换热器运行时表面霜层动态变化，结霜预测模型输入参数为风机回风温湿度、风机送风温湿度、翅片管表面温度、翅片管进出口压差以及翅片管进出口风速，输出参数为每个时刻的霜层厚度、霜层密度以及换热器动态热效率，利用CMOS摄像机采集霜层图像，通过边缘检测、噪声抑制或图像分割验证结霜预测模型；[0019] 结霜预测模型计算步骤如下：[0020] 步骤一：输入空气温度、相对湿度、绝对湿度、冷板表面温度，设置初始霜层密度和霜层厚度；[0021] 步骤二：获取初始霜面温度，计算空气与霜层表面之间的换热速率以及霜层表面热传导，通过换热速率以及霜层表面热传导计算霜层导热系数、吸收因子以及总热通量；[0022] 步骤三：通过微分控制体积传热方程与霜层表面热传导校核霜层温度，如果两个温度相差大于0.01，则需要返回步骤二；[0023] 步骤四：根据步骤一、二、三中已知参数，计算霜层质量通量、霜层改变密度所占的质量通量、霜层改变厚度所占的质量通量可得霜层质量通量，质量通量反映了单位时间内霜层的增重，计算下一个时间步长的霜层密度值、下一个时间步长的霜层密度值，重复步骤四，直到得出给定时间的霜层厚度与霜层密度数据；[0024] 步骤五：根据预测的霜层厚度与霜层密度数据代入换热器效率计算公式，得出换热器动态热效率，当动态热效率低于设定的最低热效率时，开始除霜，获取翅片温度变化曲线，根据翅片温度变化曲线判断除霜作业情况。[0025] 在本发明一或多个实施方式中，空气与霜层表面接触时，由于空气与霜层表面间的温度和湿度差异，感热和潜热传递同时发生，空气与霜层表面间的换热速率 可表示为：[0026] ；[0027] 其中，hh为传热系数；hm为传质系数，Ta为空气温度、Tf，s为霜面温度；wa为空气绝对湿度、wf，s为霜面绝对湿度；Lh为汽化潜热。[0028] 在本发明一或多个实施方式中，霜层导热系数作为测定霜层密度和霜层厚度随时间增长速率的重要指标，其中霜层水汽相变潜热的微分控制体积传热方程为：[0029] ；[0030] 考虑霜层表面能量守恒，边界条件为：[0031] ；[0032] 其中，αf为吸收系数；ρw为水汽密度； 为霜层改变密度所占的质量通量；xf为霜层厚度；kf为霜层导热系数。[0033] 在本发明一或多个实施方式中，霜层质量为霜层密度和霜层厚度，水汽从空气中转移到霜面转换为两部分，一部分沉积在霜层上，增加霜层厚度，另一部分扩散进入到霜层内部，相变后增加霜层密度，空气绝对湿度与霜面饱和绝对湿度之差，单位面积上从空气向霜面转移的水汽速率为：[0034] ；[0035] 其中， 为霜层质量通量。[0036] 在本发明一或多个实施方式中，水汽转换增加霜层密度和霜层厚度，表示为：[0037] ；[0038] 霜层吸收的水蒸气量如下：[0039] ；[0040] 确定霜层生长质量通量：[0041] ；[0042] 其中， 霜层改变厚度所占的质量通量；ρf为霜层密度；D为水蒸气在空气中的扩散率。[0043] 在本发明一或多个实施方式中，下一时间步长的霜层密度为：[0044] ；[0045] 下一时间步长的霜层厚度为：[0046] 。[0047] 在本发明一或多个实施方式中，换热器动态热效率计算公式如下：[0048] ；[0049] 其中，NTU为传热单元；K为传热系数；A为换热面积；G为空气流量；Cp为空气气压比热； 为冷却过程中的平均析湿系数，W为制冷剂流量；C为制冷剂定压比热。[0050] 在本发明一或多个实施方式中，结霜工况下话热气的传热系数为：[0051] ；[0052] 得到一个关于霜层厚度和霜层密度函数：[0053] ；[0054] 其中， 为肋面总效率； 为肋化系数；ha为空气侧换热系数；ha,e为结霜工况下的翅片管外表面的当量换热系数，hw为制冷剂侧传热系数； 为析湿系数；zf霜层厚度。[0055] 在本发明一或多个实施方式中，数据采集系统所有测试信号汇入数据采集设备中，再由中央处理器统一控制管理：[0056] 对于温度采集方式，使用温度传感器进行测量，温度信号汇入数据采集仪进行记录；[0057] 对于蒸发器的温度采集，在翅片表面进行测点布置，在风机前后布置温湿度传感器，测量流经风机空气温湿度的变化；[0058] 对于换热器进出口压差，使用压差传感器进行测量，连接数据采集仪记录相应数据。压差传感器位于翅片管换热器进出口；[0059] 风机风速以及风量的检测，使用风速传感器进行测量。[0060] 在本发明一或多个实施方式中，数据采集系统所采集的相关数据，通过中央处理器对历史数据进行储存，并同步储存翅片温度变化曲线，对温度变化曲线进行深度学习，判断除霜状态。[0061] 通过上述技术方案，本发明具备以下有益效果：[0062] 1、本发明通过建立结霜预测模型，获取机组中结霜预测模型的相关参数，将结霜预测模型转化为每个时刻的霜层厚度、密度以及换热器总效率，并设定一个最低换热效率与结霜预测模型结合，根据对应该效率的结霜时刻，来对霜层进行除霜。[0063] 2、在空气与霜层表面接触时，由于空气与霜层表面之间存在的温度和湿度差异，感热和潜热传递同时产生，获取空气与霜层表面之间的换热速率，根据换热速率精准的计算霜层的变化。[0064] 3、通过对水汽与霜面接触，计算水汽进入到霜层内部增加霜层厚度和霜层密度的通量，计算在下一时间步长霜层厚度和霜层质量的预测，根据对于霜层厚度和霜层质量的预测来进行动态热效率的计算预测，判断除霜时刻。附图说明[0065] 图1为本发明的翅片管换热器表面结霜物理模型图；[0066] 图2为本发明的控制系统示意图；[0067] 图3为本发明的工作流程图；[0068] 图4为本发明的测量值与模拟值霜层厚度对比图；[0069] 图5为本发明的测量值与模拟值出口温度对比图；[0070] 图6为本发明的测量值与模拟值出口湿度对比图。[0071] 图中：10：冷库、20：换热器、30：数据采集设备、40：控制输出端口、50：中央处理器、60：温度传感器、70：CMOS摄像机、80：温湿度传感器、90：风速传感器、100：压差传感器。具体实施方式[0072] 以下将以附图揭露本发明的多个实施方式，为明确说明起见，许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而，应了解到，这些实务上的细节不应用以限制本发明。也就是说，在本发明部分实施方式中，这些实务上的细节是非必要的。且若实施上为可能，不同实施例的特征是可以交互应用。[0073] 除非另有定义，本文所使用的所有词汇（包括技术和科学术语）具有其通常的意涵，其意涵能够被熟悉此领域者所理解。更进一步的说，上述的词汇在普遍常用的字典中的定义，在本说明书的内容中应被解读为与本发明相关领域一致的意涵。除非有特别明确定义，这些词汇将不被解释为理想化的或过于正式的意涵。[0074] 请参阅图1，图1为本发明中翅片管换热器20表面结霜物理模型，该模型给出了蒸发器表面霜层生长过程中的传热传质过程，空气流过翅片管表面，由于空气与霜层存在温差，热量不断由空气传入关闭，再传递给制冷剂，在此过程中，霜层不断累计，空气中的水蒸气在翅片管壁表面凝结，一部分使得霜层厚度增加，另一部分进入霜层内部导致霜层密度不断增大，水蒸气变成冰晶的相变潜热同时不断传递给管壁和制冷剂。[0075] 参阅图1‑3：本发明提供基于结霜厚度模型预测的除霜控制系统，包括：[0076] 冷库10系统，由冷库10、换热器20组成；[0077] 控制系统，由数据采集设备30、控制输出端口40以及中央处理器50组成，控制输出端口40与数据采集设备30均连接中央处理器50；[0078] 数据采集系统包括温度传感器60、CMOS摄像机70、温湿度传感器80、风速传感器90、压差传感器100，其中：温度传感器60设置于翅片管表面对翅片管表面温度进行采集；[0079] 温湿度传感器80设置于冷库10内部以及换热器20风机位置对风机回风温湿度、风机送风温湿度以及冷库10环境温湿度进行采集；[0080] 压差传感器100和风速传感器90分别设置于换热器20进出口位置采集翅片管进出口压差和翅片管进出口风速；[0081] CMOS摄像机70，配置于换热器20出口位置，采集霜层图像信息；[0082] 结霜预测模型，预测冷库10翅片管换热器20运行时表面霜层动态变化，结霜预测模型输入参数为风机回风温湿度、风机送风温湿度、翅片管表面温度、翅片管进出口压差以及翅片管进出口风速，输出参数为每个时刻的霜层厚度、霜层密度以及换热器20动态热效率；[0083] 结霜预测模型计算步骤如下：[0084] 步骤一：输入空气温度、相对湿度、绝对湿度、冷板表面温度，设置初始霜层密度和霜层厚度；[0085] 步骤二：获取初始霜面温度，计算空气与霜层表面之间的换热速率以及霜层表面热传导，通过换热速率以及霜层表面热传导计算霜层导热系数、吸收因子以及总热通量；[0086] 步骤三：通过微分控制体积传热方程与霜层表面热传导校核霜层温度，如果两个温度相差大于0.01，则需要返回步骤二；[0087] 步骤四：根据步骤一、二、三中已知参数，计算霜层质量通量、霜层改变密度所占的质量通量、霜层改变厚度所占的质量通量可得霜层质量通量，质量通量反映了单位时间内霜层的增重，计算下一个时间步长的霜层密度值、下一个时间步长的霜层密度值，重复步骤四，直到得出给定时间的霜层厚度与霜层密度数据；[0088] 步骤五：根据预测的霜层厚度与霜层密度数据代入换热器20效率计算公式，得出换热器20动态热效率，当动态热效率低于设定的最低热效率时，开始除霜，获取翅片温度变化曲线，根据翅片温度变化曲线判断除霜作业情况。[0089] 在本实施例中，通过对翅片管外侧的霜层厚度以及霜层密度进行预测，在进行除霜作业时，能够对霜层厚度和霜层密度情况进行计算，从而能够预测在一定时间时霜层的变化情况，根据对霜层变化情况的预测来精准的控制换热器20。[0090] 而在结霜的过程中，也能够对霜层的变化情况进行预测，获取霜层变化的情况，在换热器20的动态热效率低于设定的最低热效率时，能够自动控制进行除霜作业。[0091] 除霜控制策略为：设定一个最低换热效率，结合结霜预测模型可以得到对应于该效率的一个结霜时刻，该时刻即为除霜开始时间点，直到霜层融化，机组再次开始运行。[0092] 可选的，利用CMOS摄像机70采集霜层厚度能够验证并修正结霜预测模型，而对于霜层图像的处理包括边缘检测、噪声抑制和图像分割等方法。通过这些方法，可以从摄像头采集到的图像中提取出霜层的边缘，并计算其厚度。[0093] 示例性的，霜层图像厚度计算如下所示：[0094] 使用CMOS摄像机70捕捉结霜图像；[0095] 将捕捉到的图像通过图像采集卡传输到中央处理器50进行图像处理；[0096] 应用图像处理技术，如边缘检测和灰度阈值分割，来确定霜层的边缘；[0097] 根据边缘像素的行列数与试验段管内径的比例，计算出霜层的厚度。[0098] 在一种实施例中，空气与霜层表面接触时，由于空气与霜层表面间的温度和湿度差异，感热和潜热传递同时发生，空气与霜层表面间的换热速率 可表示为：[0099] ；[0100] 其中，hh为传热系数；hm为传质系数，Ta为空气温度、Tf，s为霜面温度；wa为空气绝对湿度、wf，s为霜面绝对湿度；Lh为汽化潜热。[0101] 在本实施例中，热量从较热的空气传递到较冷的霜层表面，同时，由于湿度差异，霜层表面的水分会蒸发，这两种传递方式都会影响霜层的形成和消散，获取霜面温度以及空气温度变化，能够计算在不同霜面状态以及空气温度下的空气与霜层表面的换热速率。[0102] 在一种实施例中，霜层导热系数作为测定霜层密度和霜层厚度随时间增长速率的重要指标，其中霜层水汽相变潜热的微分控制体积传热方程为：[0103] ；[0104] 考虑霜层表面能量守恒，边界条件为：[0105] ；[0106] 其中，αf为吸收系数；ρw为水汽密度； 为霜层改变密度所占的质量通量；xf为霜层厚度；kf为霜层导热系数。[0107] 在本实施例中，根据霜层中的热传导，能够霜层导热系数采用如下相关性：霜层导热系数能够获取到在不同状态下水汽向霜层转换的效率，而霜层导热系数作为测定霜层密度和霜层厚度随时间增长速率的重要指标，能够便于根据时间的变化对霜层密度以及霜层厚度进行计算。[0108] 在一种实施例中，霜层质量为霜层密度和霜层厚度，水汽从空气中转移到霜面转换为两部分，一部分沉积在霜层上，增加霜层厚度，另一部分扩散进入到霜层内部，相变后增加霜层密度，空气绝对湿度与霜面饱和绝对湿度之差，单位面积上从空气向霜面转移的水汽速率为：[0109] ；[0110] 其中， 为霜层质量通量。[0111] 在本实施例中，通过计算单位面积上从空气向霜面转移的水汽速率，能够获取在一定时间内，水汽向霜面转移的速度，根据水汽向霜面的转移速度，能够便于对一定时间内霜层质量的增加来进行计算，以保证预测霜层质量的精准。[0112] 在一种实施例中，水汽转换增加霜层密度和霜层厚度，表示为：[0113] ；[0114] 霜层吸收的水蒸气量如下：[0115] ；[0116] 确定霜层生长质量通量：[0117] ；[0118] 其中， 霜层改变厚度所占的质量通量；ρf为霜层密度；D为水蒸气在空气中的扩散率。[0119] 在本实施例中，通过确定霜层改变密度所占的质量通量以及霜层改变厚度所占的质量通量，能够计算水汽与霜面接触所产生的结果，来对霜层状态进行计算。[0120] 在一种实施例中，下一时间步长的霜层密度为：[0121] ；[0122] 下一时间步长的霜层厚度为：[0123] 。[0124] 在本实施例中，通过对下一时间步长的霜层质量进行计算，能够对下一时间步长的霜层质量进行预测，而根据对霜层质量的预测，能够根据霜层质量来对换热器20的动态热效率进行计算。[0125] 在一种实施例中，换热器20动态热效率计算公式如下：[0126] ；[0127] 其中，NTU为传热单元；K为传热系数；A为换热面积；G为空气流量；Cp为空气气压比热； 为冷却过程中的平均析湿系数，W为制冷剂流量；C为制冷剂定压比热。[0128] 在本实施例中，动态热效率只与换热器20的K、G、W有关， ，通过换热器20的传热系数、空气流量以及制冷剂流量能够获取到换热器20的动态热效率，从而获取到不同状态下换热器20的变化。[0129] 在一种实施例中，结霜工况下话热气的传热系数为：[0130] ；[0131] 得到一个关于霜层厚度和霜层密度函数：[0132] ；[0133] 其中， 为肋面总效率； 为肋化系数；ha为空气侧换热系数；ha,e为结霜工况下的翅片管外表面的当量换热系数，hw为制冷剂侧传热系数； 为析湿系数；zf霜层厚度。[0134] 在本实施例中，动态热效率与霜层厚度和霜层密度有关， ，计算霜层在下一时间步长的霜层厚度与霜层密度，能够计算出在下一时间步长的动态热效率，而设定最低热效率为除霜开启时刻，在动态热效率低于最低热效率后，开始进行除霜。[0135] 在一种实施例中，霜层中的水汽扩散方程表示为：[0136] ；[0137] 冷板表面水蒸气密度等于相应冷板表面温度Tp下的饱和水蒸气密度，在冷表面，水蒸气浓度梯度为零，在霜层表面，水汽密度等于Tf，s处的饱和水汽密度，边界条件为：[0138] 。[0139] 在本实施例中，设定水蒸气只沿与冷却板垂直方向扩散，控制体积中吸收的水蒸气量与控制以及中的水蒸气密度成正比。[0140] 在一种实施例中，数据采集系统所有测试信号汇入数据采集设备30中，再由中央处理器50统一控制管理：[0141] 对于温度采集方式，使用温度传感器60进行测量，温度信号汇入数据采集仪进行记录；[0142] 对于蒸发器的温度采集，在翅片表面进行测点布置，在风机前后布置温湿度传感器80，测量流经风机空气温湿度的变化；[0143] 对于换热器20进出口压差，使用压差传感器100进行测量，连接数据采集仪记录相应数据。压差传感器100位于翅片管换热器20进出口；[0144] 风机风速以及风量的检测，使用风速传感器90进行测量。[0145] 在本实施例中，通过数据采集系统对冷库10相关数据进行采集，而对于冷库10的采集通过多点采集，获取冷库10内部的多点温度，来保证冷库10内部所采集的数据不会与实际温湿度差距过大的问题。[0146] 在一种实施例中，数据采集系统所采集的相关数据，通过中央处理器50对历史数据进行储存，并同步储存翅片温度变化曲线，对温度变化曲线进行深度学习，判断除霜状态。[0147] 在本实施例中，通过对历史温度变化曲线的学习，能够根据温度变化曲线中的变化形状来进行除霜判断，在融霜过程，翅片上的温度变化应该比较平滑，在出现较快的上升时，那么就可以判断霜已除完了，停止除霜。[0148] 本申请还提供所需传感器的仪器参数，如表1所示：[0149] 表1传感器仪器参数[0150][0151] 结霜实验[0152] 本实验台是测试结霜工况下冷库10换热器20性能变化的综合性实验台，测试类型为现场测试，实验台室内侧部分位于某冷库10内。测量了翅片管换热器20的结霜率、霜质量和传热率。换热器20的几何参数如表2所示：[0153] 表2制冷机组相关参数[0154][0155] 为了得到结霜时机组的性能变化，在机组中对风机进出口温湿度、蒸发器表面温度、换热器20进出口压差、风速等进行系统采集并加以分析。实验采集系统包括温度传感器60、压力传感器、千分尺、空气侧温湿度传感器80、风速传感器90、压差传感器100等设备。将以上所有测试信号汇入数据采集设备30中，再由台式电脑统一控制管理。[0156] 对于温度采集方式，使用温度传感器60进行测量，温度信号汇入数据采集仪进行记录。对于蒸发器的温度采集，在翅片表面进行测点布置。在风机前后布置温湿度传感器80，测量流经风机空气温湿度的变化。[0157] 对于换热器20进出口压差，使用压差传感器100进行测量，连接数据采集仪记录相应数据。压差传感器100位于翅片管换热器20进出口。[0158] 风机风速以及风量的检测，使用风速传感器90进行测量。[0159] 使用导管计和千分尺测量霜厚度，精度为读数的±3.3%。霜厚度测量为翅片表面与霜末端之间的直接距离。螺旋盘管圆形翅片管热交换器中的霜厚度是通过计算迎风面和背风面值的平均值来计算的，以考虑不对称的霜生长。被测换热器20中的霜厚度是在翅片管换热器20的第一管中翅片中心处测量的，因为各翅片处的霜厚度偏差在第一管可以忽略不计。由于通过翅片的空气流速均匀，第一管中每个翅片处的霜厚度变得几乎均匀。对于所有翅片间距，霜厚度测量时间为6小时，间隔为30分钟。由于间隔时间相对较大，本研究没有考虑霜表面粗糙度随时间的变化。[0160] 以上温湿度、压差、流量的相关数据共同汇入数据采集仪，再通过数据线连入电脑进行实时记录。实验仪器相关参数如表3所示：[0161] 表3实验中各类仪器的相关参数[0162][0163] 通过对比模拟结果与实验结果的准确度来验证模型计算的精度。使用蒸发器结霜模型，对于实验工况下温度‑20℃/相对湿度80%工况进行模拟计算。计算时间步长8min,总时长为6h。为了保持实验与模拟条件相对应，使用实验测试值作为模型输入条件，使用相同时刻的数值对比。关于霜层的导热系数，使用测试分析的分形维数与导热系数的关系计算并带入模型进行模拟。[0164] 图4、图5、图6是测量值与模拟值之间的结霜量对比。用千分尺对霜层厚度进行测量。通过模拟得到了6h的结霜厚度。通过与测试值对比，相对误差小于13%。[0165] 综上所述，本发明上述实施方式所揭露的技术方案至少具有以下优点：[0166] 1、本发明通过建立结霜预测模型，获取机组中结霜预测模型的相关参数，将结霜预测模型转化为每个时刻的霜层厚度、密度以及换热器20总效率，并设定一个最低换热效率与结霜预测模型结合，根据对应该效率的结霜时刻，来对霜层进行除霜。[0167] 2、在空气与霜层表面接触时，由于空气与霜层表面之间存在的温度和湿度差异，感热和潜热传递同时产生，获取空气与霜层表面之间的换热速率，根据换热速率精准的计算霜层的变化。[0168] 3、通过对水汽与霜面接触，计算水汽进入到霜层内部增加霜层厚度和霜层密度的通量，计算在下一时间步长霜层厚度和霜层质量的预测，根据对于霜层厚度和霜层质量的预测来进行动态热效率的计算预测，判断除霜时刻。[0169] 虽然结合以上实施方式公开了本发明，然而其并非用以限定本发明，任何熟悉此技艺者，在不脱离本发明的精神和范围内，可作各种的更动与润饰，因此本发明的保护范围应当以所附的权利要求所界定的为准。

专利地区：山东

专利申请日期：2024-06-24

专利公开日期：2024-09-03

专利公告号：CN118376037B