超市制冷柜蒸发器阀门尺寸的估计

在许多应用中，例如超市制冷系统的故障诊断与优化控制，确定柜体的热需求十分重要。这可以通过测量每个柜体的质量流量轻松实现，但该方法成本高昂且在大规模部署中不可行。因此，能够从通常可监测到的监测数据中估计阀门尺寸十分重要。阀门尺寸以面积度量，可用于计算通过阀门的质量流量——该估计值被称为阀门常数。本文提出了一种估计柜体蒸发器阀门常数的新方法。利用某超市制冷系统的监测数据（以一分钟采样率采样）进行了演示，但表明约 10–20 分钟的采样时间对该方法已足够。通过对两级 CO2 制冷系统进行热力学分析，利用时间序列数据建立了估计阀门常数的线性回归模型。线性回归要求数据中不存在瞬态动态，这取决于多种因素，例如采样时间。若未对动态建模，可通过残差的显著自相关检测出。为在模型中纳入动态，采用了带外生变量的自回归滑动平均模型（ARMAX），并表明其如何有效消除自相关、提供更无偏的估计以及改进精度估计。此外，表明采样时间对阀门估计有巨大影响。因而，引入了一种选择最优采样时间的方法。该方法通过探查各蒸发器各自的频谱，对每个蒸发器单独起作用。