一种通风空调系统的控制方法与流程

[0001]
本发明涉及空调技术领域，特别是通风空调系统的控制方法。


背景技术：

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通风空调系统对调节被控区域的环境舒适度有着重要作用，需要根据被控区域内的实际环境状况有针对性的进行不同的控制。
[0003]
现有技术中，通风空调系统的控制重点往往放在控制策略上，而忽视了控制策略所需要的数据支持是否准确。而数据可能因为采集设备故障、外界因素扰动、传输干扰等原因，造成数据失真甚至错误。如果控制策略是建立在不准确或者错误的数据基础上，则空调通风系统的控制效果会大打折扣。


技术实现要素：

[0004]
为了解决上述现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种通风空调系统的控制方法。它能自动识别并剔除错误数据，保证通风空调系统控制策略的正确性，提升通风空调系统的控制效果。
[0005]
为了达到上述发明目的，本发明的技术方案以如下方式实现：一种通风空调系统的控制方法，它包括以下步骤：1）数据采集，采集通风空调系统被控区域的环境参数，包括温度、湿度、二氧化碳浓度数据以及设备状态数据；2）数据处理，对采集到的数据进行处理，保证数据的正确性；所述数据处理包括依次进行的数据分类、数据超限处理、数据异常波动处理和数据波动整定处理；3）控制决策，根据数据处理结果，进行进一步的计算和逻辑判断，给出系统各设备应执行的控制指令；4）指令输出，根据控制决策的结果，向相关设备发出控制指令。
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在上述控制方法中，所述数据超限处理，是根据设定的被处理数据的上下限阈值，对超过阈值的数据认定为无效。
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在上述控制方法中，所述数据异常波动处理，是实时计算相邻采样周期数据的波动率，并根据设定的数据波动率上下限阈值，对超过阈值的数据认定为无效。如果设定的n个连续采样周期内，数据一直被认定为无效，则认定采集该数据的设备存在故障，并发出故障报警。所述波动率按下式计算：式中，r表示波动率，a1表示上一时刻数据，a2表示本时刻数据，t1表示上一时刻时间，t2表示本时刻时间。
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在上述控制方法中，所述数据波动整定处理，是将同一区域、同一类型的多个数据采集设备的数据进行算术平均。
4)数据异常波动处理，为了筛选出数值的变化速度和大小明显超出合理范围的数据，并将其剔除。比如采集设备受到外界因素干扰产生的数据跳变等。数据波动率可以按下式计算：式中，r表示波动率，a1表示上一时刻数据，a2表示本时刻数据，t1表示上一时刻时间，t2表示本时刻时间。
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根据步骤2）设置波动率上下限参数，以及波动率计算算法，识别异常波动数据并进行剔除。
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常用波动率限值示例如下表：数值量名称单位波动率上限备注室内温度摄氏度/秒1 室外温度摄氏度/秒1 相对湿度%/秒10 5）如果n个连续采样周期内，数据一直被认定为无效，则认定采集该数据的设备存在故障，并发出故障报警；采样周期数量n是可设定的。
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6）数据波动整定处理，是为了对采集数据进行平滑处理。先实时计算同一区域、同一类型多个数据采集设备的数据算术平均，再取本时刻之前的均匀间隔的k个算术平均结果，进行算术平均。
[0024]
本实施用例中，步骤3）数据超限处理和步骤4）数据异常波动处理的执行顺序是可以调换的。
[0025]
本发明的通风空调系统控制方法可以在控制器中结构化，通过调用该结构化的功能实现通风空调系统的控制。

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