[发明专利]太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法

权利要求书

1.一种太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法，其特征在于，步骤如下：

S1、定义太阳能热泵系统模型和校准区域：基于太阳能热泵系统，对其进行太阳能热泵系统模型的建立和校准区域的划分，具体步骤如下：

S1.1、定义太阳能热泵系统模型：

太阳能热泵系统主要由蒸发器、压缩机、冷凝器和膨胀阀组成，压缩机进口温度、压力为T_y,in、P_y,in，压缩机出口温度、压力为T_y,out、P_y,out，冷凝器出口温度、压力为T_c,out、P_c,out，蒸发器进口温度、压力为T_e,in、P_e,in，质量流量为当其在夏季制冷时，低温低压的液态制冷剂在蒸发器内吸收热量变成过热的气态制冷剂，之后再经过压缩机压缩变成高温高压的气态制冷剂，然后通过冷凝器向外释放热量变成低温的液态制冷剂，最后经过膨胀阀节流，低温低压的液态制冷剂流回蒸发器，完成一个制冷循环；根据上述太阳能热泵系统运行原理，分别建立压缩机、冷凝器、蒸发器的数学模型；

S1.2、定义模型中输入、输出变量：

根据步骤S1.1所建立的数学模型，确定太阳能热泵系统中的输入变量T_y,in、P_y,in、P_y,out，输出变量T_y,out、T_c,out、P_c,out、P_e,in、T_e,in、

S1.3、定义校准区域：

根据步骤S1.1所建立的数学模型，将压缩机、冷凝器、蒸发器数学模型再一次划分为6个小的校准区域，使得每个校准区域内至多含有4个待校准的传感器，增大太阳能热泵系统中传感器校准的准确性；其中，T_y,in、P_y,in、P_y,out、T_y,out为第一个校准区域，T_y,in、P_y,in、P_y,out、为第二个校准区域，P_y,out、T_c,out为第三个校准区域，P_y,out、P_c,out为第四个校准区域，P_y,in、P_e,in为第五个校准区域，P_e,in、T_e,in为第六个校准区域，对这6个校准区域分别依次进行校准；

S2、对太阳能热泵系统中的输入变量T_y,in、P_y,in、P_y,out，输出变量T_y,out、T_c,out、P_c,out、P_e,in、T_e,in、建立多组准稳态测量值，具体步骤如下：

S2.1、太阳能热泵系统结构复杂且包含多个传感器，首先要对太阳能热泵系统中传感器进行敏感性分析，确定对太阳能热泵系统影响最大的传感器；

S2.2、根据步骤S2.1的敏感性分析，对太阳能热泵系统中所有种类的传感器进行重要性排序，得到全部传感器校准顺序；

S2.3、对进行重要性排序完的所有种类传感器测量值进行稳态延迟性判断，把处于稳态、过渡态和瞬态数据分别处理，确定所需要的多组测量值T_y,in、P_y,in、P_y,out、T_y,out、T_c,out、P_c,out、P_e,in、T_e,in、处于稳定状态；

S2.4、对于处于稳定状态的所有测量值，运用聚类大数据分析方法对这些测量值进行分析和识别，保证具有相同状态的数据处于同一类；

S2.5、聚类后每一簇内依然有大量数据，选取每一簇内少量数据，要求传感器个数3倍以下，得到该方法所需要的多组准稳态测量值；

S3、基于贝叶斯定理，根据能量守恒定律、热力学定律和质量守恒定律，对太阳能热泵系统中温度、压力、流量传感器进行校准，具体步骤如下：

S3.1、定义函数：定义太阳能热泵系统的修正函数、基准函数、距离函数：

修正函数：Y_c＝g(M,x₁,x₂,…,x_k) (1)

基准函数：Y_b＝f(Y_c,v1,Y_c,v2,…,Y_c,vr) (2)

距离函数：

式中：D(x)为校准问题的距离函数，x为偏移量，Y_b为传感器的基准输出值，Y_c为传感器的修正测量值，i为工作传感器的数量，N为在距离函数中基准输出的数量，M为传感器的实际测量值，g为工作传感器的修正函数，k为变量的数量，f为太阳能热泵系统模型，v为相关变量的数量；

S3.2、代入数据：将步骤S2中的多组准稳态测量值T_y,in、P_y,in、P_y,out、T_y,out、T_c,out、P_c,out、P_e,in、T_e,in、带入到距离函数中；

S3.3、基于贝叶斯定理进行校准：根据贝叶斯定理中变量的先验分布和似然函数，用马尔科夫链蒙特卡洛方法，从联合多变量分布中获得一系列随机样本，进而计算出偏移常量的后验分布；通过式(3)-(5)看出，当传感器的基准输出值和修正测量值的差别最小时，也就是说D(x)取得最小值时，后验分布取得最大值，从而得到概率最大的偏移变量，其公式为：

贝叶斯定理：

似然函数：

式中：x为偏移量，Y_b为传感器的基准输出值，π(x)为偏移常量的先验分布，P(x|Y_b)为偏移量的后验分布，P(Y_b|x)为偏移量的似然函数，D(x)为校准问题的距离函数，P(Y_b)为归一化常数，σ为标准差；

S4、将步骤S3得到的最大概率后验分布的均值μ定为传感器偏移量x，加上工作传感器的测量值，得到传感器的修正测量值；

Y_c＝M+x (6)

式中：Y_c为传感器的修正测量值，M为传感器的实际测量值，x为偏移量。