[发明专利]轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法

说明书

本发明公开了一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，属于轨道车辆空调技术领域，包括以下步骤：步骤A、采集排气压力和吸气压力数据；步骤B、计算两组制冷剂系统的压力比值差值和压力比值差值的平均值，同时计算电流差值以及电流差值的平均值；步骤C、如果满足一定条件，同时在连续的n个数据采集周期内压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警。本发明通过采集压缩机的运行数据，监测压缩机的运行状态，提前预警压缩机故障，基于压缩机运行状态进行主动运维，提高空调运行可靠性。

技术领域

本发明属于轨道车辆空调技术领域，具体涉及一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法。

背景技术

轨道车辆空调作为公共运输产品，其稳定安全运行非常重要。压缩机是空调正常运行核心部件，其故障将影响车内乘客舒适性及车辆行车功能降低。

随着工控技术和网络技术发展，目前，PHM（Prognosticand Heath Management的缩写），即故障预测和健康管理已在轨道交通车辆部件维护、维修领域逐步实施，已初见成效。鉴于车辆部件很多，有待不断挖掘和完善部件的PHM方案，以准确地提供故障诊断、故障预判的能力，实现提前预知将要发生故障的时间和位置，实现基于部件运行状态的维修判定，降低或消除故障对车辆在线运营的影响，降低系统的维修费用和提高维修准确性。

车辆空调用压缩机目前维修主要基于部件寿命的定修和故障修。车辆在运行中一旦压缩机发生故障，制冷功能降低或失能，严重影响车厢内舒适性，严重的影响车辆运营，造成较大事故。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，实现对压缩机运行状态的监测，在压缩机发生故障前提前预警，提出运维建议，及时对空调压缩机进行更换维护，解决当前不能定量预判压缩机故障，只能等待压缩机发生故障后才进行事后维修更换的被动现状。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，基于具有2组制冷剂循环系统的空调机组，在每组制冷剂循环系统中压缩机的排气处和吸气处分别设置有排气压力传感器和吸气压力传感器，关键在于，包括以下步骤：

步骤A、按一定周期采集空调机组运行过程中压缩机的排气压力和吸气压力数据；

步骤B、在所采集的数据中按照一定频率分别计算每组制冷剂循环系统中压缩机处排气压力值和吸气压力值的比值并计算两组制冷剂系统的压力比值差值，然后计算数据采集周期内的压力比值差值的平均值，

同时通过拟合公式y = ax² - bx + c分别计算两组压缩机的电流值、两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值，公式中y为电流，x为冷凝温度，a、b、c为压缩机特性相关系数；

步骤C、如果压力比值差值的平均值≥预设值C1且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≥预设值Z1，则记录第2组制冷剂循环系统中压缩机故障1次；如果压力比值差值的平均值≤预设值C1的负数且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≤预设值Z1的负数，则记录第1组制冷剂循环系统中的压缩机故障1次；如果同一个压缩机在连续的n个数据采集周期内均记录故障次数并且压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警，其中n的取值范围为5~7。

本发明通过采集压缩机的运行数据，监测压缩机的运行状态，提前预警压缩机故障，基于压缩机运行状态进行主动运维，提高空调运行可靠性。

下面结合附图对本发明进行详细说明。

附图说明

图1是本发明轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法的实施例一的流程图；