一种防止过度结冰的冰蓄冷系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN116123627A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202211410265.X

    申请日:2022-11-11

    摘要: 本发明提供了一种防止过度结冰的冰蓄冷系统及其控制方法,包括制冷压缩机、蒸发式冷凝器、冷却水泵、地源侧循环泵、蓄冰盘管、板式换热器、乙二醇循环泵、冷冻水循环泵;各设备、泵及阀门分别与S7‑300PLC连接。包括4种制冷运行模式:融冰单供冷模式、制冷压缩机单供冷模式、制冷压缩机与融冰联合供冷模式、制冷压缩机单独蓄冰模式。当蓄冰量达到95%时,制冷压缩机允许运行信号消失,无法启动制冷压缩机,以保证冰蓄冷系统不过度结冰。多种制冷运行模式,能够很好的适用于不同的制冷工况,蓄冰模式下,当蓄冰量达到设置值时,制冷压缩机允许运行信号消失,无法启动制冷压缩机,能够防止蓄冰量超过设置值时制冷压缩机启动导致继续蓄冰而导致的水箱胀裂。

    一种多模态特征融合神经网络的制冷设备故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114970605A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210485072.4

    申请日:2022-05-06

    摘要: 本发明公开一种多模态特征融合神经网络的制冷设备故障诊断方法,属于计算机技术领域,包括:1)数据预处理;2)特征提取及特征融合;3)神经网络训练及优化;4)故障分类与诊断。本发明主要针对单模态输入故障诊断问题,由于单模态输入数据信息匮乏,现有的机器学习方法特征提取能力弱,准确率不高,对于一些难以分辨的故障容易产生误判。因此,本发明利用时频分析转换时域信号增加输入模态和基于注意力机制的特征融合,实现模态间互补信息的充分发挥,以达到提高诊断准确率的目标。实验验证表明,本发明能够有效地实现多模态特征提取与融合,解决单模态输入诊断准确率低下的问题。