[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN112984722A - 风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112984722A
CN112984722A CN202110149947.9A CN202110149947A CN112984722A CN 112984722 A CN112984722 A CN 112984722A CN 202110149947 A CN202110149947 A CN 202110149947A CN 112984722 A CN112984722 A CN 112984722A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
static pressure
data table
fan
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110149947.9A
Other languages
English (en)
Inventor
周武
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Jiwei Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangdong Jiwei Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Jiwei Technology Co Ltd filed Critical Guangdong Jiwei Technology Co Ltd
Priority to CN202110149947.9A priority Critical patent/CN112984722A/zh
Publication of CN112984722A publication Critical patent/CN112984722A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F24F11/72—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure
    • F24F11/74—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity
    • F24F11/77—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity by controlling the speed of ventilators
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
    • Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本申请涉及空调领域，提供一种风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取风管机的风机当前的第一功率；获取预存储的第一数据表；按照预设规则将第一功率与第一数据表中的功率进行比对处理，从第一数据表包含的所有功率中筛选出与第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；从第一数据表中获取与目标功率对应的目标静压；将目标静压作为与风管机的风道当前对应的静压。通过本申请进行风管机静压识别，不需要额外安装成本较高的静压传感器，减少了风管机风道的安装工序流程，有效地降低了成本，保证了风管机静压的识别精确度。

Description

风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及空调领域，具体涉及一种风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
现有的风管机静压的识别方法通常是在风管机的风道内安装静压传感器，再通过读取静压传感器输出的静压来作为风管机当前风道对应的静压。然而这种基于静压传感器的风管机静压的识别方法存在如下问题：静压传感器的价格较高，使得风管机静压识别的成本较高；安装静压传感器会增加风道的安装工序流程，从而需要耗费更多的人力成本；并且静压传感器在处于长时间工作的情况下容易出现老化现象，从而会导致静压传感器测量出的静压的精确度较低。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有的基于静压传感器的风管机静压的识别方法存在成本较高，且静压传感器在处于长时间工作的情况下容易出现老化现象，从而会导致静压传感器测量出的静压的精确度较低的技术问题。
本申请提出一种风管机静压的识别方法，所述方法包括步骤：
获取风管机的风机当前的第一功率；
获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
可选地，所述获取风管机的风机当前的第一功率的步骤，包括：
获取所述风机当前的第一转速，以及获取所述风机当前的第一电流；
基于所述第一转速与所述第一电流，调用预设的功率计算公式P＝r*I*Kt/9.55计算出所述风机当前的第一功率,其中，r为转速，I为电流，Kt为风机的转矩常数，Kt＝(9/314)*Ke，Ke为风机的反电动势常数。
可选地，所述按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率的步骤，包括：
获取所述第一功率的最大计数单位；
从所述第一数据表中包含的所有功率中筛选出与所述最大计数单位对应的第一指定功率；
分别计算所述第一功率与每一个所述第一指定功率之间的第一差值绝对值；
对每一个所述第一差值绝对值进行大小比较，筛选出数值最小的第一差值绝对值，其中，将所述数值最小的第一差值绝对值标记为目标差值绝对值；
从所有所述第一指定功率中查找出与所述目标差值绝对值对应的第二指定功率；
将所述第二指定功率作为所述目标功率。
可选地，所述获取预存储的第一数据表的步骤之前，包括：
调用预设的测试模块测试在所述第一静压范围包含的不同静压下达到所述特定风量所对应的功率、电流与转速，作为对应的测试数据，其中，所述特定风量为与预设风量的数值误差范围为预设数值的风量；
获取预设的数据表模板，其中，所述数据表模板至少包括静压字段、功率字段、电流字段与转速字段；
将所述测试数据填入至所述数据表模板的对应位置处，得到所述第一数据表；
存储所述第一数据表。
可选地，所述将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压的步骤之后，包括：
获取预设的目标风量；
从预存储的第二数据表中获取与所述静压以及所述目标风量共同对应的第二功率与第二转速，其中，所述第二数据表为基于预设的第二静压范围以及所述风管机的高风、中风、低风的设计额定风量对所述风机进行数据测试处理后生成的，所述第二数据表至少包括在所述第二静压范围包含的不同静压下达到所述设计额定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
获取所述风机以所述第二转速运行时的实时功率；
基于所述第二功率与所述实时功率对所述风机的第二转速进行调节，以使所述风机的风量达到所述目标风量。
可选地，所述获取所述风机以所述第二转速运行时的实时功率的步骤，包括：
驱动所述风机按照所述第二转速进行转动；
当检测到所述风机按照所述第二转速进行转动时，获取所述风机当前的第二电流；
基于所述第二转速与所述第二电流计算出所述风机当前的第三功率，并将所述第三功率作为所述实时功率。
可选地，所述基于所述第二功率与所述实时功率对所述风机的第二转速进行调节，以使所述风机的风量达到所述目标风量的步骤，包括：
计算所述实时功率与所述第二功率之间的差值；
基于所述差值，调用预设的PID算法对所述第二转速进行调节，以控制所述实时功率与所述第二功率之间的差值处于预设数值范围内。
本申请还提供一种风管机静压的识别装置，包括：
第一获取模块，用于获取风管机的风机当前的第一功率；
第二获取模块，用于获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
处理模块，用于按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
第三获取模块，用于从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
确定模块，用于将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本申请中提供的风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，具有以下有益效果：
本申请中提供的风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，不同于现有的基于静压传感器的风管机静压的识别方法，本申请在获取到风管机的风机当前的第一功率后，首先会按照预设规则将所述第一功率与预存储的与特定风量对应的第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率，之后再从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压，从而将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压，以实现快速自动地完成对于风管机的静压识别过程。通过本实施例进行风管机静压识别，不需要额外安装成本较高的静压传感器，减少了风管机风道的安装工序流程，有效地降低了成本。另外，通过本申请还能保证风管机静压的识别精确度，有效地避免由于静压传感器在处于长时间工作的情况下出现的老化现象而导致静压传感器测量出的静压存在精确度较低的问题。
附图说明
图1是本申请一实施例的风管机静压的识别方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例的风管机静压的识别装置的结构示意图；
图3是本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，并不用于限定本申请。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
参照图1，本申请一实施例的风管机静压的识别方法，包括：
S1：获取风管机的风机当前的第一功率；
S2：获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
S3：按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
S4：从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
S5：将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
如上述步骤S1至S5所述，本方法实施例的执行主体为一种风管机静压的识别装置，或者为用于执行上述风管机静压的识别方法的风管机。其中，风管机静压的识别装置(可简称为装置)可以为上述风管机内的中央处理器，或者还可以为上述风管机内的功能模块或控制单元。在实际应用中，上述风管机静压的识别装置可以通过虚拟装置，例如软件代码实现，也可以通过写入或集成有相关执行代码的实体装置实现，且可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。本实施例中的风管机静压的识别装置，能够在不用安装静压传感器的基础上自动识别出风管机的当前风道的静压，有效地节约了成本。具体地，首先获取风管机的风机当前的第一功率。其中，对于获取上述第一功率的具体方式不作限定，例如可通过功率计直接获取风机当前的第一功率；还可先获取风管机的风机当前的第一转速，以及获取上述风机当前的第一电流，再根据上述第一转速与第一电流来计算出上述第一功率。另外，风管机在开机后会先以上一次的设置温度记录进行运作，稳定运作后通过预设转速检测模块所测得的风机当前的转速即为上述第一转速，以及可通过电流计采集风机当前以该第一转速运行时的电流作为上述第一电流。此外，具体可基于上述第一转速与上述第一电流，调用预设的功率计算公式计算出上述风机当前的第一功率。对于上述功率计算公式不作限定，例如可为P＝r*I*Kt/9.55。其中，r为转速，I为电流，Kt为风机的转矩常数，Kt＝(9/314)*Ke，Ke为风机的反电动势常数。之后获取预存储的与特定风量对应的第一数据表中的功率，其中，上述第一数据表为基于预设的第一静压范围以及特定风量，使用预设的测试模块对上述风机进行数据测试处理后生成的，上述第一数据表至少包括在上述静压范围包含的不同静压下达到上述特定风量所对应的风机的功率、电流与转速。另外，上述预设静压范围的具体数值可根据实际需求进行设置，例如可以将上述第一静压范围设为0-200，以10作为单位单位值；上述特定风量为与预设风量的数值误差范围为预设数值的风量，预设风量的具体数值可根据实际需求进行设置。此外，在得到了测试完的测试数据后，可将该测试数据填入至预设的数据表模板内的对应位置处来得到上述第一数据表。后续按照预设规则将上述第一功率与上述第一数据表中的功率进行比对处理，从上述第一数据表包含的所有功率中筛选出与上述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率。其中，对于上述预设规则不作具体限定，具体的，该预设规则可包括：先从上述第一数据表中包含的所有功率中筛选出与上述第一功率的最大计数单位对应的第一指定功率，再分别计算上述第一功率与每一个上述第一指定功率之间的第一差值绝对值，进而将数值最小的第一差值绝对值对应的第二指定功率作为上述目标功率；或者，该预设规则还可包括：直接分别计算上述第一功率与上述第一数据表中包含的每一个功率之间的第二差值绝对值，然后将数值最小的第二差值绝对值对应的第三指定功率作为上述目标功率。最后从上述第一数据表中获取与上述目标功率对应的目标静压，并将上述目标静压作为与上述风管机的风道当前对应的静压。其中，可基于上述目标功率对上述第一数据表进行查询处理来得到上述目标静压。不同于现有的基于静压传感器的风管机静压的识别方法，本实施例在获取到风管机的风机当前的第一功率后，首先会按照预设规则将上述第一功率与预存储的与特定风量对应的第一数据表中的功率进行比对处理，从上述第一数据表包含的所有功率中筛选出与上述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率，之后再从上述第一数据表中获取与上述目标功率对应的目标静压，从而将上述目标静压作为与上述风管机的风道当前对应的静压，以实现快速自动地完成对于风管机的静压识别过程。通过本实施例进行风管机静压识别，不需要额外安装成本较高的静压传感器，减少了风管机风道的安装工序流程，有效地降低了成本。另外，通过本实施例还能保证风管机静压的识别精确度，有效地避免由于静压传感器在处于长时间工作的情况下出现的老化现象而导致静压传感器测量出的静压存在精确度较低的问题。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S1，包括：
S100：获取所述风机当前的第一转速，以及获取所述风机当前的第一电流；
S101：基于所述第一转速与所述第一电流，调用预设的功率计算公式P＝r*I*Kt/9.55计算出所述风机当前的第一功率,其中，r为转速，I为电流，Kt为风机的转矩常数，Kt＝(9/314)*Ke，Ke为风机的反电动势常数。
如上述步骤S100至S101所述，上述获取风管机的风机当前的第一功率的步骤，具体可包括：首先获取所述风机当前的第一转速，以及获取所述风机当前的第一电流。其中，风管机在开机后会先以上一次的设置温度记录进行运作，稳定运作后通过预设转速检测模块所测得的风机当前的转速即为上述第一转速，以及可通过电流计采集风机当前以该第一转速运行时的电流作为上述第一电流。在得到了上述第一转速与第一电流后，再基于上述第一转速与上述第一电流，调用预设的功率计算公式P＝r*I*Kt/9.55计算出上述风机当前的第一功率,其中，r为转速，I为电流，Kt为风机的转矩常数，Kt＝(9/314)*Ke，Ke为风机的反电动势常数，且Ke的具体数值可通过查询风机的说明书得到。本实施例能够通过预设的功率计算公式来准确地计算出风机当前的第一功率，提高了第一功率生成的准确性，有利于后续将第一功率与预存储的第一数据表中的功率进行比对处理，进而根据处理得到的比对结果来准确地生成风管机的风道当前对应的静压。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S3，包括：
S300：获取所述第一功率的最大计数单位；
S301：从所述第一数据表中包含的所有功率中筛选出与所述最大计数单位对应的第一指定功率；
S302：分别计算所述第一功率与每一个所述第一指定功率之间的第一差值绝对值；
S303：对每一个所述第一差值绝对值进行大小比较，筛选出数值最小的第一差值绝对值，其中，将所述数值最小的第一差值绝对值标记为目标差值绝对值；
S304：从所有所述第一指定功率中查找出与所述目标差值绝对值对应的第二指定功率；
S305：将所述第二指定功率作为所述目标功率。
如上述步骤S300至S305所述，上述按照预设规则将上述第一功率与上述第一数据表中的功率进行比对处理，从上述第一数据表包含的所有功率中筛选出与上述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率的步骤，具体可包括：首先获取上述第一功率的最大计数单位。其中，本实施例的计数单位是对应于十进制技术法的数字计量单位，最大计数单位是指数据的最高数位所对应的数字计量单位。具体的，计数单位：一(个)、十、百、千、万、十万、百万、千万、亿、十亿、百亿、千亿……，都是计数单位。“个位”上的计数单位是“一(个)，“十位”上的计数单位是“十”，“百位”上的计数单位是“百”，“千位”上的计数单位是“千”，“万位”上的计数单位是“万”等等。举例地，如果第一功率的数值为92.4，则其对应的最大计数单位为十。然后从上述第一数据表中包含的所有功率中筛选出与上述最大计数单位对应的第一指定功率。其中，上述第一指定功率至少包括第一数据表中具有与第一功率的最大计数单位相同的最大计数单位的功率；或者第一指定功率还可进一步包括第一数据表中最大计数单位为z+1的功率，以及包括第一数据表中最大计数单位为z-1的功率，其中z为第一功率的最大计数单位。之后分别计算上述第一功率与每一个上述第一指定功率之间的第一差值绝对值。在得到了上述第一差值绝对值后，对每一个上述第一差值绝对值进行大小比较，筛选出数值最小的第一差值绝对值，其中，将上述数值最小的第一差值绝对值标记为目标差值绝对值。最后从所有上述第一指定功率中查找出与上述目标差值绝对值对应的第二指定功率，并将上述第二指定功率作为上述目标功率。本实施例在得到了第一功率后，会先基于第一功率的最大计数单位从第一数据表中的所有功率筛选出与上述最大计数单位对应的第一指定功率，使得后续只需要对上述第一功率与每一个上述第一指定功率计算差值绝对值，而不需要对上述第一功率与第一数据表中包含的所有功率进行差值计算，有效地减少了不必要的数据处理量，提高了后续差值计算的处理效率以及生成目标差值绝对值的生成效率。且后续能够基于目标差值绝对值对应的第二指定功率来从第一数据表中获取到相应的目标静压并作为风管机的风道当前对应的静压，从而实现了在无需静压传感器的基础上快速自动地识别出风管机的风道当前对应的静压。
在另外的实施例中，上述按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率的步骤，还可包括：分别计算所述第一功率与所述第一数据表中包含的每一个功率之间的第二差值绝对值；对每一个所述第二差值绝对值进行大小比较，筛选出数值最小的第二差值绝对值；从所有所述第一功率中查找出与所述数值最小的第二差值绝对值对应的第三指定功率；将所述第三指定功率作为所述目标功率。通过本实施例同样可以准确地从上述第一数据表包含的所有功率中筛选出与上述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率，使得后续能够基于得到的第三指定功率来从第一数据表中获取到相应的目标静压并作为风管机的当前风道对应的静压，从而实现了在无需静压传感器的基础上快速自动地识别出风管机的风道当前对应的静压。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S2之前，包括：
S200：调用预设的测试模块测试在所述第一静压范围包含的不同静压下达到所述特定风量所对应的功率、电流与转速，作为对应的测试数据，其中，所述特定风量为与预设风量的数值误差范围为预设数值的风量；
S201：获取预设的数据表模板，其中，所述数据表模板至少包括静压字段、功率字段、电流字段与转速字段；
S202：将所述测试数据填入至所述数据表模板的对应位置处，得到所述第一数据表；
S203：存储所述第一数据表。
如上述步骤S200至S203所述，在执行获取预存储的第一数据表的步骤之前，还可包括生成上述第一数据表的生成过程。具体地，首先调用预设的测试模块测试在上述第一静压范围包含的不同静压下达到上述特定风量所对应的功率、电流与转速，作为对应的测试数据，其中，上述特定风量为与预设风量的数值误差范围为预设数值的风量。另外，对于上述预设风量的数值不作具体限定，可根据实际需求进行设置，例如上述预设风量可包括风管机的高风、中风、低风所对应的设计额定风量。此外，对于上述预设数值的数值也不作具体限定，可根据实际需求进行设置，例如可设为0.5％。然后获取预设的数据表模板。其中，上述数据表模板可为Excel表格，数据表模板的内容格式可根据实际的需求进行设置，该数据表模板至少包括静压字段、功率字段、电流字段与转速字段等。之后将上述测试数据填入至上述数据表模板的对应位置处，得到上述第一数据表。举例地，以预设风量为1950m3/h，基于测试模块测试在上述第一静压范围包含的不同静压下达到上述特定风量所对应的功率、电流、转速以及实际风量所生成的第一数据表可如下表1所示。最后在生成了上述第一数据表后，存储上述第一数据表。其中，对于上述第一数据表的存储方式不作具体限定，例如可将该第一数据表存储至区块链上，通过使用区块链来对上述第一数据表进行存储和管理，能够有效地保证上述第一数据表的安全性与不可篡改性。且将第一数据表存储至区块链上不会占用本地的空间资源，能够减少对本地运作的流畅性造成影响。本实施例通过基于测试模块测试生成在上述第一静压范围包含的不同静压下达到上述特定风量所对应的功率、电流与转速，来作为对应的测试数据，进而可根据该测试数据生成与特定风量对应的第一数据表，从而使得后续可以基于该第一数据表中的数据以及风机当前的功率来快速自动地识别出风管机的风道当前对应的静压。
静压(Pa) 风量(m/h) 功率(W) 电流(A) 转速(rpm)
0 1940 92.4 0.986 857
…… …… …… …… ……
50 1944 139.1 1.417 1067
…… …… …… …… ……
100 1946 197.1 1.917 1270
…… …… …… …… ……
200 1941 335.1 3.072 1625
表1
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S5之后，包括：
S500：获取预设的目标风量；
S501：从预存储的第二数据表中获取与所述静压以及所述目标风量共同对应的第二功率与第二转速，其中，所述第二数据表为基于预设的第二静压范围以及所述风管机的高风、中风、低风的设计额定风量对所述风机进行数据测试处理后生成的，所述第二数据表至少包括在所述第二静压范围包含的不同静压下达到所述设计额定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
S502：获取所述风机以所述第二转速运行时的实时功率；
S503：基于所述第二功率与所述实时功率对所述风机的第二转速进行调节，以使所述风机的风量达到所述目标风量。
如上述步骤S500至S503所述，在识别出了风管机的风道当前对应的静压后，还可进一步基于该静压、预设的目标风量以及预先生成的第二数据表来实现风管机的恒风量的输出。具体地，上述将上述目标静压作为与上述风管机的风道当前对应的静压的步骤之后，还包括：首先获取预设的目标风量。其中，上述目标风量可包括高风目标风量，中风目标风量，低风目标风量中的一个，用户可根据实际的使用需求发出用户指令以设定风管机以高风、中风或低风运行，装置可根据接收到的用户指令中包含的用户需求参数(目标温度、风机档位等)来确定出对应的目标风量。然后从预存储的第二数据表中获取与上述静压以及上述目标风量共同对应的第二功率与第二转速，其中，上述第二数据表为基于预设的静压范围以及上述风管机的高风、中风、低风的设计额定风量对上述风机进行数据测试处理后生成的，上述第二数据表至少包括在上述第二静压范围包含的不同静压下达到上述设计额定风量所对应的风机的功率、电流与转速。另外，上述第二静压范围的具体数值可根据实际需求进行设置，优选与上述第一静压范围相同，且第二数据表的生成方式可参照第一数据表的生成方式，在此不作过多叙述。举例地，以高风的设计额定风量为1950m3/h，中风的设计额定风量为1650m3/h，低风的设计额定风量为1350m3/h，基于测试模块测试在上述第二静压范围包含的不同静压下达到上述设计额定风量所对应的功率与转速所生成的第二数据表可如下表2所示。之后获取上述风机以上述第二转速运行时的实时功率。其中，可先驱动风机按照上述第二转速进行转动来采集上述风机当前的第二电流，进而可基于上述第二转速与上述第二电流计算出上述风机以上述第二转速运行时的实时功率。最后基于上述第二功率与上述实时功率对上述风机的第二转速进行调节，以使上述风机的风量达到上述目标风量。其中，可先计算上述实时功率与上述第二功率之间的差值，再基于上述差值，调用预设的PID算法对上述第二转速进行调节以使上述风机的风量达到上述目标风量。本实施例在识别出了风管机的当前风道对应的静压以及获取到预设的目标风量后，通过从预存储的第二数据表中获取与静压以及目标风量共同对应的第二功率与第二转速，并获取上述风机以上述第二转速运行时的实时功率，使得后续能够基于上述第二功率与上述实时功率对上述风机的第二转速进行调节来使上述风机的风量达到上述目标风量，进而有效地实现了风管机的恒风量的输出。
Figure BDA0002930349060000131
表2
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S502，包括：
S5020：驱动所述风机按照所述第二转速进行转动；
S5021：当检测到所述风机按照所述第二转速进行转动时，获取所述风机当前的第二电流；
S5022：基于所述第二转速与所述第二电流计算出所述风机当前的第三功率，并将所述第三功率作为所述实时功率。
如上述步骤S5020至S5022所述，上述获取上述风机以上述第二转速运行时的实时功率的步骤，具体可包括：首先驱动上述风机按照上述第二转速进行转动。当检测到上述风机按照上述第二转速进行转动时，获取上述风机当前的第二电流。最后基于上述第二转速与上述第二电流计算出上述风机当前的第三功率，并将上述第三功率作为上述实时功率。其中，基于上述第二转速与上述第二电流计算出上述风机的实时功率的功率计算方式可参考上述第一功率计算方式，即可将上述第二转速与上述第二电流输入至上述功率计算公式内来计算得到该实时功率。本实施例通过采集风机按照上述第二转速进行转动时的第二电流，进而可以将第二电流以及上述第二转速输入至相应的功率计算公式中来快速准确地计算出风机当前的实时功率，有利于后续基于上述第二功率与上述实时功率对上述风机的第二转速进行调节来使上述风机的风量达到上述目标风量，以实现风管机的恒风量的输出。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S503，包括：
S5030：计算所述实时功率与所述第二功率之间的差值；
S5031：基于所述差值，调用预设的PID算法对所述第二转速进行调节，以控制所述实时功率与所述第二功率之间的差值处于预设数值范围内。
如上述步骤S5030至S5031所述，上述基于上述第二功率与上述实时功率对上述风机的第二转速进行调节，以使上述风机的风量达到上述目标风量的步骤，具体可包括：计算上述实时功率与上述第二功率之间的差值。在得到了上述差值后，再基于上述差值，调用预设的PID算法对上述第二转速进行调节，以控制上述实时功率与上述第二功率之间的差值处于预设数值范围内。其中，PID即：Proportional(比例)、Integral(积分)、Differential(微分)的缩写。顾名思义，PID控制算法(PID算法)是结合比例、积分和微分三种环节于一体的控制算法，它是连续系统中技术最为成熟、应用最为广泛的一种控制算法，该控制算法出现于20世纪30至40年代，适用于对被控对象模型了解不清楚的场合。实际运行的经验和理论的分析都表明，运用这种控制规律对许多工业过程进行控制时，都能得到比较满意的效果。PID控制的实质就是根据输入的偏差值，按照比例、积分、微分的函数关系进行运算，运算结果用以控制输出，通过这三个算法的组合可有效地纠正被控制对象的偏差，从而使其达到一个稳定的状态。另外，对于上述预设数值范围不作具体限定，例如可设为0-5。本实施例在计算得到实时功率与第二功率之间的差值后，通过调用预设的PID算法对上述第二转速进行调节来控制上述实时功率与上述第二功率之间的差值处于预设数值范围内，以采用风机的实时功率逼近第二数据表中的上述第二功率的方式来促使上述风机的风量逼近上述目标风量，进而使得风管机能够实现恒风量的输出。
本申请实施例中的风管机静压的识别方法还可以应用于区块链领域，如将上述静压等数据存储于区块链上。通过使用区块链来对上述静压进行存储和管理，能够有效地保证上述静压的安全性与不可篡改性。
上述区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
参照图2，本申请一实施例中还提供了一种风管机静压的识别装置，包括：
第一获取模块1，用于获取风管机的风机当前的第一功率；
第二获取模块2，用于获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
处理模块3，用于按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
第三获取模块4，用于从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
确定模块5，用于将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的第一获取模块、第二获取模块、处理模块、第三获取模块与确定模块的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S1至S5的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第一获取模块，包括：
第一获取单元，用于获取所述风机当前的第一转速，以及获取所述风机当前的第一电流；
第一计算单元，用于基于所述第一转速与所述第一电流，调用预设的功率计算公式P＝r*I*Kt/9.55计算出所述风机当前的第一功率,其中，r为转速，I为电流，Kt为风机的转矩常数，Kt＝(9/314)*Ke，Ke为风机的反电动势常数。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的第一获取单元与第一计算单元的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S100至S101的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述处理模块，包括：
第二获取单元，用于获取所述第一功率的最大计数单位；
第一筛选单元，用于从所述第一数据表中包含的所有功率中筛选出与所述最大计数单位对应的第一指定功率；
第二计算单元，用于分别计算所述第一功率与每一个所述第一指定功率之间的第一差值绝对值；
第二筛选单元，用于对每一个所述第一差值绝对值进行大小比较，筛选出数值最小的第一差值绝对值，其中，将所述数值最小的第一差值绝对值标记为目标差值绝对值；
查找单元，用于从所有所述第一指定功率中查找出与所述目标差值绝对值对应的第二指定功率；
确定单元，用于将所述第二指定功率作为所述目标功率。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的第二获取单元、第一筛选单元、第二计算单元、第二筛选单元、查找单元与确定单元的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S300至S305的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述风管机静压的识别装置，包括：
测试模块，用于调用预设的测试模块测试在所述第一静压范围包含的不同静压下达到所述特定风量所对应的功率、电流与转速，作为对应的测试数据，其中，所述特定风量为与预设风量的数值误差范围为预设数值的风量；
第四获取模块，用于获取预设的数据表模板，其中，所述数据表模板至少包括静压字段、功率字段、电流字段与转速字段；
填充模块，用于将所述测试数据填入至所述数据表模板的对应位置处，得到所述第一数据表；
存储模块，用于存储所述第一数据表。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的测试模块、第四获取模块、填充模块与存储模块的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S200至S203的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述风管机静压的识别装置，包括：
第五获取模块，用于获取预设的目标风量；
第六获取模块，用于从预存储的第二数据表中获取与所述静压以及所述目标风量共同对应的第二功率与第二转速，其中，所述第二数据表为基于预设的第二静压范围以及所述风管机的高风、中风、低风的设计额定风量对所述风机进行数据测试处理后生成的，所述第二数据表至少包括在所述第二静压范围包含的不同静压下达到所述设计额定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
第七获取模块，用于获取所述风机以所述第二转速运行时的实时功率；
调节模块，用于基于所述第二功率与所述实时功率对所述风机的第二转速进行调节，以使所述风机的风量达到所述目标风量。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的第五获取模块、第六获取模块、第七获取模块与调节模块的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S500至S503的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第七获取模块，包括：
驱动单元，用于驱动所述风机按照所述第二转速进行转动；
第三获取单元，用于当检测到所述风机按照所述第二转速进行转动时，获取所述风机当前的第二电流；
第三计算单元，用于基于所述第二转速与所述第二电流计算出所述风机当前的第三功率，并将所述第三功率作为所述实时功率。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的驱动单元、第三获取单元与第三计算单元的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S5020至S5022的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述调节模块，包括：
第四计算单元，用于计算所述实时功率与所述第二功率之间的差值；
调节单元，用于基于所述差值，调用预设的PID算法对所述第二转速进行调节，以控制所述实时功率与所述第二功率之间的差值处于预设数值范围内。
本实施例中，上述风管机静压的识别装置中的第四计算单元与调节单元的功能和作用的实现过程具体详见上述风管机静压的识别方法中对应步骤S5030至S5031的实现过程，在此不再赘述。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏、输入装置和数据库。其中，该计算机设备设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括存储介质、内存储器。该存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储第一功率、第一数据表、目标功率以及静压。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机设备的显示屏是计算机中必不可少的一种图文输出设备，用于将数字信号转换为光信号，使文字与图形在显示屏的屏幕上显示出来。该计算机设备的输入装置是计算机与用户或其他设备之间进行信息交换的主要装置，用于把数据、指令及某些标志信息等输送到计算机中去。该计算机程序被处理器执行时以实现一种风管机静压的识别方法。
上述处理器执行上述风管机静压的识别方法的步骤：
获取风管机的风机当前的第一功率；
获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的装置、计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种风管机静压的识别方法，具体为：
获取风管机的风机当前的第一功率；
获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种风管机静压的识别方法，其特征在于，包括：
获取风管机的风机当前的第一功率；
获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
2.根据权利要求1所述的风管机静压的识别方法，其特征在于，所述获取风管机的风机当前的第一功率的步骤，包括：
获取所述风机当前的第一转速，以及获取所述风机当前的第一电流；
基于所述第一转速与所述第一电流，调用预设的功率计算公式P＝r*I*Kt/9.55计算出所述风机当前的第一功率,其中，r为转速，I为电流，Kt为风机的转矩常数，Kt＝(9/314)*Ke，Ke为风机的反电动势常数。
3.根据权利要求1所述的风管机静压的识别方法，其特征在于，所述按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率的步骤，包括：
获取所述第一功率的最大计数单位；
从所述第一数据表中包含的所有功率中筛选出与所述最大计数单位对应的第一指定功率；
分别计算所述第一功率与每一个所述第一指定功率之间的第一差值绝对值；
对每一个所述第一差值绝对值进行大小比较，筛选出数值最小的第一差值绝对值，其中，将所述数值最小的第一差值绝对值标记为目标差值绝对值；
从所有所述第一指定功率中查找出与所述目标差值绝对值对应的第二指定功率；
将所述第二指定功率作为所述目标功率。
4.根据权利要求1所述的风管机静压的识别方法，其特征在于，所述获取预存储的第一数据表的步骤之前，包括：
调用预设的测试模块测试在所述第一静压范围包含的不同静压下达到所述特定风量所对应的功率、电流与转速，作为对应的测试数据，其中，所述特定风量为与预设风量的数值误差范围为预设数值的风量；
获取预设的数据表模板，其中，所述数据表模板至少包括静压字段、功率字段、电流字段与转速字段；
将所述测试数据填入至所述数据表模板的对应位置处，得到所述第一数据表；
存储所述第一数据表。
5.根据权利要求1所述的风管机静压的识别方法，其特征在于，所述将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压的步骤之后，包括：
获取预设的目标风量；
从预存储的第二数据表中获取与所述静压以及所述目标风量共同对应的第二功率与第二转速，其中，所述第二数据表为基于预设的第二静压范围以及所述风管机的高风、中风、低风的设计额定风量对所述风机进行数据测试处理后生成的，所述第二数据表至少包括在所述第二静压范围包含的不同静压下达到所述设计额定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
获取所述风机以所述第二转速运行时的实时功率；
基于所述第二功率与所述实时功率对所述风机的第二转速进行调节，以使所述风机的风量达到所述目标风量。
6.根据权利要求5所述的风管机静压的识别方法，其特征在于，所述获取所述风机以所述第二转速运行时的实时功率的步骤，包括：
驱动所述风机按照所述第二转速进行转动；
当检测到所述风机按照所述第二转速进行转动时，获取所述风机当前的第二电流；
基于所述第二转速与所述第二电流计算出所述风机当前的第三功率，并将所述第三功率作为所述实时功率。
7.根据权利要求5所述的风管机静压的识别方法，其特征在于，所述基于所述第二功率与所述实时功率对所述风机的第二转速进行调节，以使所述风机的风量达到所述目标风量的步骤，包括：
计算所述实时功率与所述第二功率之间的差值；
基于所述差值，调用预设的PID算法对所述第二转速进行调节，以控制所述实时功率与所述第二功率之间的差值处于预设数值范围内。
8.一种风管机静压的识别装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取风管机的风机当前的第一功率；
第二获取模块，用于获取预存储的第一数据表，其中，所述第一数据表至少包括在预设的第一静压范围包含的不同静压下达到特定风量所对应的风机的功率、电流与转速；
处理模块，用于按照预设规则将所述第一功率与所述第一数据表中的功率进行比对处理，从所述第一数据表包含的所有功率中筛选出与所述第一功率之间的差值绝对值最小的目标功率；
第三获取模块，用于从所述第一数据表中获取与所述目标功率对应的目标静压；
确定模块，用于将所述目标静压作为与所述风管机的风道当前对应的静压。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
CN202110149947.9A 2021-02-02 2021-02-02 风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质 Pending CN112984722A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110149947.9A CN112984722A (zh) 2021-02-02 2021-02-02 风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110149947.9A CN112984722A (zh) 2021-02-02 2021-02-02 风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112984722A true CN112984722A (zh) 2021-06-18

Family

ID=76346457

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110149947.9A Pending CN112984722A (zh) 2021-02-02 2021-02-02 风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112984722A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113639451A (zh) * 2021-09-16 2021-11-12 合肥美的暖通设备有限公司 静压检测方法、装置、风机、空调器和存储介质
CN117128184A (zh) * 2023-10-25 2023-11-28 哲弗智能系统（上海）有限公司 一种风机控制方法、装置、电子设备及存储介质
WO2023231228A1 (zh) * 2022-05-30 2023-12-07 中山大洋电机股份有限公司 气流输送管道的外部静压估算方法及空调系统的控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102748843A (zh) * 2012-07-24 2012-10-24 海信（山东）空调有限公司 风管式空调室内机恒风量控制系统及方法
CN104344492A (zh) * 2013-07-25 2015-02-11 广东美的制冷设备有限公司 管道式通风装置及其风量控制方法
CN204677482U (zh) * 2015-05-13 2015-09-30 峰岹科技（深圳）有限公司 一种无刷直流电机恒风量控制系统
EP3339569A1 (de) * 2016-12-22 2018-06-27 Korfmann Lufttechnik GmbH Verfahren und vorrichtung zur belüftung eines tunnelbauwerks
CN111082922A (zh) * 2018-10-18 2020-04-28 北京天能博信息科技有限公司 一种区块链的数据处理方法及相关设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102748843A (zh) * 2012-07-24 2012-10-24 海信（山东）空调有限公司 风管式空调室内机恒风量控制系统及方法
CN104344492A (zh) * 2013-07-25 2015-02-11 广东美的制冷设备有限公司 管道式通风装置及其风量控制方法
CN204677482U (zh) * 2015-05-13 2015-09-30 峰岹科技（深圳）有限公司 一种无刷直流电机恒风量控制系统
EP3339569A1 (de) * 2016-12-22 2018-06-27 Korfmann Lufttechnik GmbH Verfahren und vorrichtung zur belüftung eines tunnelbauwerks
CN111082922A (zh) * 2018-10-18 2020-04-28 北京天能博信息科技有限公司 一种区块链的数据处理方法及相关设备

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113639451A (zh) * 2021-09-16 2021-11-12 合肥美的暖通设备有限公司 静压检测方法、装置、风机、空调器和存储介质
WO2023231228A1 (zh) * 2022-05-30 2023-12-07 中山大洋电机股份有限公司 气流输送管道的外部静压估算方法及空调系统的控制方法
CN117128184A (zh) * 2023-10-25 2023-11-28 哲弗智能系统（上海）有限公司 一种风机控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN117128184B (zh) * 2023-10-25 2023-12-29 哲弗智能系统（上海）有限公司 一种风机控制方法、装置、电子设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112984722A (zh) 风管机静压的识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113516297A (zh) 基于决策树模型的预测方法、装置和计算机设备
US7966523B2 (en) Industrial automation and information solutions having industry specific modalities
CN113177396B (zh) 报表生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111737963B (zh) 基于配置文件的表单填写方法、装置和计算机设备
CN112328482A (zh) 基于脚本模板的测试方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113642039A (zh) 单证模板的配置方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112597158A (zh) 数据匹配方法、装置、计算机设备和存储介质
Katipamula et al. An open-source automated continuous condition-based maintenance platform for commercial buildings
CN112329865A (zh) 基于自编码器的数据异常识别方法、装置和计算机设备
CN112668041A (zh) 单证文件的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113742776A (zh) 基于生物识别技术的数据校验方法、装置和计算机设备
CN116707331B (zh) 基于模型预测的逆变器输出电压高精度调节方法及系统
CN109840671A (zh) 运行改进效果计算设备、运行改进效果计算方法和记录介质
CN113327037A (zh) 基于模型的风险识别方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2021237459A1 (zh) 基于工业对象模型的数据处理方法、装置及设备
CN111581191A (zh) 核安全数据校验方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113626285A (zh) 基于模型的作业监控方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113051372A (zh) 材料数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113656588A (zh) 基于知识图谱的数据对码方法、装置、设备和存储介质
CN112965981A (zh) 数据核对方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113077185B (zh) 工作量评估方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113994276A (zh) 用于验证能量系统的系统参数的方法、用于运行能量系统的方法以及用于能量系统的能量管理系统
CN113535260B (zh) 基于模拟器的数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN114722025A (zh) 基于预测模型的数据预测方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210618