[发明专利]空调系统的状态识别方法及装置、存储介质、终端

说明书

一种空调系统的状态识别方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：根据空调系统工作时产生的历史数据，获取新机状态、故障状态和非故障状态下的高压值、低压值以及温度；根据高压值、低压值以及温度，确定每一预设温度下，空调系统的高压值良好上下限和高压值故障上下限、低压值良好上下限和低压值故障上下限；根据各个良好上下限、各个故障上下限，确定每一预设温度下预定健康状态等级的上下限；获取第一预设时间段内的待检测数据，待检测数据包括高压值、低压值和温度；根据待检测数据和预定健康状态等级的上下限，识别第一预设时间段内的空调系统的健康状态等级。本发明实施例可以对空调系统进行比较准确的性能识别与预测。

技术领域

本发明涉及交通工具空调系统健康管理技术领域，具体地涉及一种空调系统的状态识别方法及装置、存储介质、终端。

背景技术

空调系统作为高速铁路动车组的主要部件之一，为车辆运行过程中乘客的舒适性、安全性提供了必要的基础保障。动车组空调有很多控制装置，这些控制装置相互配合完成制冷或制热的工作。由于动车组空调系统结构复杂，造成其故障的原因多种多样，目前尚没有一种有效的方式可以对空调故障进行预警或评估其性能状态。

现有维修方式主要以事后维修与定期检修为主，这种维修方式或不能及时发现故障将损失降到最小或存在过度维修的嫌疑。因此对空调系统的视情维修非常必要。基于这个考虑，现有的高速动车组都安装了大量的传感器，以获取各种数据进行分析。设计理念与经验表明，空调压缩机的高、低压力，以及室内、外温度对空调状态的分析至关重要，如何有效利用这些参数对空调状态进行评估，故障识别是一个值得研究的课题。

类似地，可以从动车组空调系统扩展至其他交通工具空调系统，其他交通工具空调系统也存在类似技术问题和缺陷。因此，为了提高动车组和其他交通工具运行效率，降低运营成本，对交通工具空调系统运行状态进行预测与评估是非常必要的。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何对空调系统进行状态预测与识别。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种空调系统的状态识别方法，包括：根据空调系统工作时产生的历史数据，分别获取处于新机状态、故障状态和非故障状态下的空调系统的高压值、低压值以及温度；根据获取的高压值、低压值以及温度，分别确定每一预设温度下，所述空调系统的高压值良好上下限和高压值故障上下限、低压值良好上下限和低压值故障上下限；根据所述高压值良好上下限、高压值故障上下限、低压值良好上下限和低压值故障上下限，确定每一预设温度下，所述空调系统的预定健康状态等级的上下限；获取第一预设时间段内的空调系统的待检测数据，所述待检测数据包括高压值、低压值和温度；根据所述待检测数据和所述预定健康状态等级的上下限，识别所述第一预设时间段内，所述空调系统的健康状态等级。

可选的，所述空调系统的状态识别方法还包括：确定所述第一预设时间段内，所述空调系统的静态压力值；根据所述静态压力值和每一预设温度下，所述高压值故障上下限和低压值故障上下限，确定所述空调系统的故障模式。

可选的，所述确定所述第一预设时间段内，所述空调系统的静态压力值包括：记录所述第一预设时间段内，所述空调系统非工作时产生的备用数据，所述备用数据包括若干组数据，每组数据包括高压值和低压值；选取所述备用数据中，高压值与低压值间的压差绝对值最小的一组数据；计算选取的一组数据中的高压值与低压值的均值，作为所述静态压力值。

可选的，所述待检测数据包括若干组数据，每组数据包括高压值、低压值；所述根据所述静态压力值和每一预设温度下，所述高压值故障上下限和低压值故障上下限，确定所述空调系统的故障模式包括：如果任意一组数据满足如下条件，则预测所述空调系统处于蒸发器结冰故障状态：高压值小于高压值故障下限，且该组数据的低压值小于所述低压值故障下限，所述静态压力值不超过预设静压值。