[发明专利]冷媒泄漏检测方法、系统及空调器

权利要求书

1.一种冷媒泄漏检测方法，其特征在于，包括：

标准压力参数获得步骤：根据空调器运行时的工况信息参数通过神经网络模型输出标准压力参数；

检测步骤：在所述空调器运行时实时检测并获得的实测压力参数；

判断步骤：根据所述标准压力参数与所述实测压力参数获得冷媒是否泄漏的判断结果；

其中，所述标准压力参数包括标准冷凝压力值及/或标准蒸发压力值，所述实测压力参数包括实测冷凝压力值及/或实测蒸发压力值；

所述判断步骤包括：

当或时，输出冷媒泄漏且泄漏等级为一级的第一判断结果；

当不满足或时，则判断是否满足且，如果满足则输出冷媒泄漏且泄漏等级为二级的第二判断结果；

当不满足且时，则判断是否满足或，如果满足则进一步判断热度，当热度大于等于一阈值时，输出冷媒泄漏且泄漏等级为三级的第三判断结果；

其中，P_k为标准冷凝压力值，P₀为标准蒸发压力值，为实测冷凝压力值，为实测蒸发压力值；

处理步骤:根据所述判断结果对所述空调器进行处理。

2.如权利要求1所述的冷媒泄漏检测方法，其特征在于，所述标准压力参数获得步骤包括：

测试数据输入步骤：以不同工况下的工况信息参数作为训练样本，并将所述训练样本划分为训练集和验证集；

模型训练步骤：通过所述训练集的工况信息参数对所述神经网络模型进行训练；

模型验证步骤：通过所述验证集的工况信息参数对所述神经网络模型进行验证；

模型嵌入步骤：将通过验证的所述神经网络模型嵌入所述空调器的控制单元。

3.如权利要求1所述的冷媒泄漏检测方法，其特征在于，所述处理步骤中，根据所述第一判断结果及所述第二判断结果控制所述空调器的压缩机停机，根据所述第三判断结果控制所述空调器的电子膨胀阀开度增加及/或所述空调器的外风机转速增加。

4.如权利要求1所述的冷媒泄漏检测方法，其特征在于，还包括显示步骤，显示输出所述判断结果。

5.一种冷媒泄漏检测系统，其特征在于，包括：

标准压力参数获得单元，根据空调器运行时的工况信息参数通过神经网络模型输出标准压力参数；

检测单元，在所述空调器运行时实时检测并获得的实测压力参数；

控制单元，根据所述标准压力参数与所述实测压力参数获得冷媒是否泄漏的判断结果，所述控制单元还根据所述判断结果对所述空调器进行处理；

所述标准压力参数包括标准冷凝压力值及/或标准蒸发压力值，所述实测压力参数包括实测冷凝压力值及/或实测蒸发压力值，

其中，当或时，输出冷媒泄漏且泄漏等级为一级的第一判断结果；

当不满足或时，则判断是否满足且，如果满足则输出冷媒泄漏且泄漏等级为二级的第二判断结果；

当不满足且时，则判断是否满足或，如果满足则进一步判断热度，当热度大于等于一阈值时，输出冷媒泄漏且泄漏等级为三级的第三判断结果；

其中，P_k为标准冷凝压力值，P₀为标准蒸发压力值，为实测冷凝压力值，为实测蒸发压力值；

其中，所述控制单元根据所述第一判断结果及所述第二判断结果控制所述空调器的压缩机停机，所述控制单元根据所述第三判断结果控制所述空调器的电子膨胀阀开度增加及/或所述空调器的外风机转速增加；

显示单元，显示输出所述判断结果。

6.如权利要求5所述的冷媒泄漏检测系统，其特征在于，还包括神经网络模型获得单元包括：

测试数据输入模块，以不同工况下的工况信息参数作为训练样本，并将所述训练样本划分为训练集和验证集；

模型训练模块，通过所述训练集的工况信息参数对所述神经网络模型进行训练；

模型验证模块，通过所述验证集的工况信息参数对所述神经网络模型进行验证；

模型嵌入模块，将通过验证的所述神经网络模型嵌入所述空调器的控制单元。

7.一种空调器，其特征在于，包括：

压缩机；

外风机；

电子膨胀阀；

上述权利要求5-6中任一项所述的冷媒泄漏检测系统。