[发明专利]一种基于神经网络的制冷压缩机测控系统及测控方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的制冷压缩机测控系统，包括：测试任务管理模块用于生成任务数据；神经网络预测模块通过神经网络预测测试设备的启停状态及PID调节表的输出百分比；测试任务执行模块用于对测试设备进行启停并调节测试设备的开度大小；数据管理模块用于存储测试数据和测试结果数据以及神经网络；神经网络训练模块利用所存储的测试数据和测试结果数据进行神经网络的训练。本发明还公开了一种具有通用性和适用性的制冷压缩机的智能化测控方法，使得全自动测控过程越用越精准，能够大幅度提高制冷压缩机的测试效率和测试准确度，降低制冷压缩机测试过程中的电能消耗量。

主权项

1.一种基于神经网络的制冷压缩机测控系统，其特征在于，所述系统包括：测试任务管理模块(1)、神经网络预测模块(2)、测试任务执行模块(3)、数据管理模块(4)、神经网络训练模块(5)；所述测试任务管理模块(1)用于根据测试计划生成任务数据，所述任务数据包括制冷压缩机的铭牌参数和测试工况参数；所述铭牌参数包括额定能力、额定功率；所述测试工况参数包括压缩机吸气温度、压缩机吸气压力、压缩机排气温度、蒸发温度、冷凝温度、过冷度、过热度；所述测试任务管理模块(1)将任务数据分别发送至所述神经网络预测模块(2)和所述测试任务执行模块(3)；所述神经网络预测模块(2)调用所述数据管理模块(4)中所存储的神经网络，所述神经网络用于预测测试设备的启停状态和PID调节表的输出百分比；所述PID调节表的输出百分比用于表示测试设备的开度大小，0％表示测试设备的开度最小，100％表示测试设备的开度最大；所述神经网络预测模块(2)根据任务数据，并通过神经网络预测测试设备的启停状态及PID调节表的输出百分比，并将所预测的测试设备的启停状态及PID调节表的输出百分比发送至所述测试任务执行模块(3)；所述测试任务执行模块(3)根据所预测的测试设备的启停状态及PID调节表的输出百分比，对测试设备进行启停，并调节测试设备的开度大小；所述测试任务执行模块(3)还将测试数据及测试结果数据均发送至所述数据管理模块(4)；所述测试数据包括测试设备的实际启停状态和测试设备的实际开度大小；所述测试结果数据包括制冷压缩机的实际铭牌参数，和实际的测控工况参数；所述数据管理模块(4)为一个开源数据库，用于存储测试数据和测试结果数据，以及神经网络；所述神经网络训练模块(5)从所述数据管理模块(4)中获取所存储的测试数据和测试结果数据，利用所存储的测试数据和测试结果数据进行神经网络的训练，并将训练后的神经网络存储到所述数据管理模块(4)。