公开(公告)号：CN115220351B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202210940390.5

申请日：2022-08-06

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 王昊琪 ,  孙天兴 ,  李浩 ,  刘根 ,  苗壮 ,  王佳奇 ,  车福亮 ,  司红雷 ,  罗国富 ,  谢贵重 ,  文笑雨 ,  孙春亚 ,  乔东平 ,  张玉彦 ,  杨文超 ,  张丽科

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明提出了一种基于云边端的建筑空调系统智能节能优化控制方法，其步骤为：首先，建立基于云边端的建筑空调数字孪生系统运行架构；然后利用数据感知模块采集人、设备、建筑和环境的实时数据，系统边缘设备统一处理后上传到云端；其次，在计算优化引擎中，采用实时控制和提前控制两种算法策略，考虑人流量、建筑空调设备运行状态、建筑设计信息、室内外环境、计划等多源数据的融合和相互耦合，在保证建筑内所有用户舒适度的同时，使建筑空调系统的整体能耗最低，将经过算法计算出的实时控制策略或提前控制策略及时发送到系统边缘设备中；最后，系统边缘设备中的控制模块根据控制策略，设定舒适的温度、湿度，调整各设备的功率或启停。

公开(公告)号：CN115220351A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210940390.5

申请日：2022-08-06

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 王昊琪 ,  孙天兴 ,  李浩 ,  刘根 ,  苗壮 ,  王佳奇 ,  车福亮 ,  司红雷 ,  罗国富 ,  谢贵重 ,  文笑雨 ,  孙春亚 ,  乔东平 ,  张玉彦 ,  杨文超 ,  张丽科

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明提出了一种基于云边端的建筑空调系统智能节能优化控制方法，其步骤为：首先，建立基于云边端的建筑空调数字孪生系统运行架构；然后利用数据感知模块采集人、设备、建筑和环境的实时数据，系统边缘设备统一处理后上传到云端；其次，在计算优化引擎中，采用实时控制和提前控制两种算法策略，考虑人流量、建筑空调设备运行状态、建筑设计信息、室内外环境、计划等多源数据的融合和相互耦合，在保证建筑内所有用户舒适度的同时，使建筑空调系统的整体能耗最低，将经过算法计算出的实时控制策略或提前控制策略及时发送到系统边缘设备中；最后，系统边缘设备中的控制模块根据控制策略，设定舒适的温度、湿度，调整各设备的功率或启停。

公开(公告)号：CN115100507A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210813889.X

申请日：2022-07-11

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 王昊琪 ,  王佳奇 ,  李浩 ,  刘根 ,  苗壮 ,  孙天兴 ,  车福亮 ,  司红雷 ,  罗国富 ,  谢贵重 ,  文笑雨 ,  孙春亚 ,  乔东平 ,  张玉彦 ,  杨文超 ,  张丽科

IPC分类号： G06V20/00 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

摘要： 本发明提供了一种昏暗环境下空调管道指针式仪表智能识别系统与方法，其步骤如下：制作指针式仪表目标检测数据集和语义分割数据集；训练深度学习模型；使用模型转换工具将目标检测模型和语义分割模型转换为NaiveBuffer格式的模型，并部署在智能终端；由传感器节点采集到的指针式仪表图像无线传输至智能终端；智能终端调用目标检测模型自动检测出图像中指针式仪表所在位置并用方框框出；调用语义分割模型将刻度和指针标出，并通过角度法得到准确读数；检测结果上传至服务器进行可视化展示。本发明专利采用低成本的硬件进行系统开发，并将智能识别算法部署在终端，具有能耗低、自动抄表、精度高、适应昏暗环境的优点，为中央空调系统的运行维护提供了保证。

公开(公告)号：CN114897271B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202210674299.3

申请日：2022-06-14

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 李浩 ,  苗壮 ,  王昊琪 ,  刘根 ,  孙天兴 ,  王佳奇 ,  文笑雨 ,  孙春亚 ,  乔东平 ,  张玉彦 ,  杨文超

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/00 ,  G06F30/20 ,  G06F30/13

摘要： 本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，其步骤如下：首先，搭建中央空调的数字孪生系统，包括物理空间的中央空调设备、虚拟空间的三维模型和数学模型。其次，利用设计结构矩阵的建模方法，建立基于“功能‑原理‑结构”的多领域故障传播模型。最后，根据实时运行数据和变更预测算法，预测潜在的高风险故障，在孪生模型中高亮预警，形成主动的预测性维护信息，反馈给运维人员，提供维修决策依据。本发明构建了“三维模型+数学模型”的双模型驱动的中央空调运维模式，能够根据物理实体的实时运行数据，预报潜在故障，为预测性维护提供了决策依据，提高了企业的维修时效性与管理效率，减少了过度维护以及漏维护情况。

公开(公告)号：CN114897271A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210674299.3

申请日：2022-06-14

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 李浩 ,  苗壮 ,  王昊琪 ,  刘根 ,  孙天兴 ,  王佳奇 ,  文笑雨 ,  孙春亚 ,  乔东平 ,  张玉彦 ,  杨文超

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/00 ,  G06F30/20 ,  G06F30/13

摘要： 本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，其步骤如下：首先，搭建中央空调的数字孪生系统，包括物理空间的中央空调设备、虚拟空间的三维模型和数学模型。其次，利用设计结构矩阵的建模方法，建立基于“功能‑原理‑结构”的多领域故障传播模型。最后，根据实时运行数据和变更预测算法，预测潜在的高风险故障，在孪生模型中高亮预警，形成主动的预测性维护信息，反馈给运维人员，提供维修决策依据。本发明构建了“三维模型+数学模型”的双模型驱动的中央空调运维模式，能够根据物理实体的实时运行数据，预报潜在故障，为预测性维护提供了决策依据，提高了企业的维修时效性与管理效率，减少了过度维护以及漏维护情况。