分流化霜控制方法、空调器及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN116379564A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310406988.0

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明提供一种分流化霜控制方法、空调器及计算机可读存储介质,该分流化霜控制方法包括:进入制热模式;判断是否满足进入化霜的条件,若是,控制第一节流装置的开度和第二节流装置的开度对第一换热器和第二换热器的至少一个进行化霜,且第一换热器与第二换热器均需要化霜时,第一换热器和第二换热器逐个化霜;其中,第一换热器化霜时,第一节流装置的开度大于第二节流装置的开度,第二换热器化霜时,第一节流装置的开度小于第二节流装置的开度。应用本发明的分流化霜控制方法可在空调器除霜的同时也能维持室温。

    一种除霜频率控制方法及空调系统

    公开(公告)号:CN114383266B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202111556127.8

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明提供了一种除霜频率控制方法及空调系统,属于空调技术领域,该方法包括以下步骤:启动除霜模式,确定制热衰减期的压缩机运行频率F0、确定除霜初期压缩机运行频率修正量F初期修正;根据F0、F初期修正确定除霜初期压缩机的运行频率F初期;确定除霜中期压缩机运行频率修正量F中期修正;根据F初期、F中期修正确定除霜中期压缩机的运行频率F中期;确定除霜末期压缩机运行频率修正量F末期修正;根据F0、F末期修正确定除霜末期压缩机的运行频率F末期。该方法可以分阶段调节除霜模式下压缩机的运行频率,从而在保证除霜效果的前提下,使室内保持较高的舒适性,给用户提供较好的使用体验。

    智能除霜方法、装置、电器及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN113566383B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110821336.4

    申请日:2021-07-20

    Abstract: 本申请涉及一种智能除霜方法、装置、电器,及计算机可读存储介质,该方法包括:获取第一数据集;将第一数据集输入至智能除霜预测模型中,获取智能除霜的第一时间,第一时间为从电器启动后所运行的时间;当电器运行第一时间后,执行对电器的智能除霜策略,以完成智能除霜操作。在第一时间,电器的换热器上累计一定厚度的霜层,但是处于未完全覆盖的结霜状态,即结霜厚度适中,可以保证通过热气除霜控制方式对空调进行除霜时,能够除的干净,而且还能够保证对室内温度影响较小,保证较好的室内舒适性。因此,当电器运行第一时间后,执行对电器的智能除霜策略,以完成智能除霜操作。

    一种空调化霜控制方法、装置、存储介质及空调

    公开(公告)号:CN112628940B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202011459028.3

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明提供一种空调化霜控制方法、装置、存储介质及空调,所述方法包括:空调开机进入制热模式后,判断所述空调是否满足进入第一化霜模式的条件;若判断满足进入第一化霜模式的条件,则控制所述空调进入第一化霜模式进行化霜,并判断进入所述第一化霜模式进行化霜的化霜次数是否达到预设化霜次数;若判断所述化霜次数达到预设化霜次数,则在化霜结束后,根据所述空调是否满足进入第二化霜模式的条件和/或进入第三化霜模式的条件,控制所述空调进入第二化霜模式或第三化霜模式;所述第一化霜模式和第二化霜模式的化霜方式为四通阀不换向化霜;所述第三化霜模式为四通阀换向化霜。本发明能够在保证房间内温降较低的情况下,延长空调制热时长。

    空调器化霜的控制方法、控制装置及空调器

    公开(公告)号:CN114279045A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111491711.X

    申请日:2021-12-08

    Abstract: 本发明提供了一种空调器化霜的控制方法、控制装置及空调器,涉及空调技术领域,解决了空调器进入化霜模式的时机过晚,影响空调制热的技术问题。该空调器化霜的控制方法包括:在预设的时间段内,多次获取室外机换热器表面的水蒸气分压力与环境中水蒸气分压力的差值;若在预设时间段内多次获取到的水蒸气分压力的差值的平均值大于第一预设值,则减少空调器进入化霜模式所要达到的预设制热时间。本发明通过上述方法对预设制热时间进行修正,能够有效防止空调器滞后进入化霜模式,从而保证空调器的高效制热运行。

    一种基于抑霜神经网络的空调制热控制方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN113970176A

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN202111284047.1

    申请日:2021-11-01

    Abstract: 一种基于抑霜神经网络的空调制热控制方法,包括:获取空调制热运行时的运行工况信息;输入所述运行工况信息以预先训练好的神经网络模型计算,输出频率降幅信息和理想持续制热时长信息;根据所述频率降幅信息下调压缩机频率以达到抑霜控制,并记录执行化霜控制之前的实际持续制热时长;根据所述理想持续制热时长信息与实际持续制热时长对比,以对比结果修正频率降幅信息并更新训练神经网络模型。本发明在空调制热期间使用神经网络模型进行最佳的抑霜控制,并根据实际使用情况进行自适应学习,从而充分平衡抑霜过轻则抑霜结果不明显、抑霜过重则导致制热能力不足之间的矛盾,确保提升最终的制热量,从而提高空调制热舒适性。

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