本发明涉及冰箱设计技术领域，特别涉及一种支持大数据持续优化的风冷冰箱化霜控制系统及方法。
背景技术：
当前各厂家在冰箱设计阶段将风冷冰箱的化霜模式根据设计经验建立相应的化霜时序标准模型，随着冰箱个性化定制要求，以及能效标准的提高，通用化的冰箱化霜时序及化霜时间限定严重阻碍了冰箱控制系统的优化设计。同时，随着智能冰箱的普及应用，国内外冰箱生产企业和互联网企业，将大数据和智能控制技术在冰箱上进行应用，如公开专利《基于大数据技术的冰箱智能控制系统》，专利申请号：cn201310608166.7，提供一种远程云数据处理系统，该系统能够提供一个海量的数据平台，为基于冰箱的应用程序开发提供了支撑，为建立进一步扩展冰箱功能和服务的免费/付费应用平台提供了支撑。还有一些冰箱的大数据应用是基于存储物质的最优存储环境，对冰箱后续设计可起到指导作用。
上述技术方案，有的是提取一些用户信息，作为商业模式的改变，有的是基于已有的数据进行加工整理，作为后续设计的借鉴，但对于已经使用的冰箱所起作用有限，并不能基于实际使用冰箱化霜数据进行自我参数的优化调节。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种支持大数据持续优化的风冷冰箱化霜控制系统及方法，旨在优化不同冰箱不同状态下的化霜过程控制，并基于运行大数据或者网络参数设置更新等方式进行系统优化，达到冰箱持续节能改进。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：
一方面，提供了一种支持大数据持续优化的风冷冰箱化霜控制系统，包括大数据处理模块、参数存储模块和冰箱控制模块；
其中，所述冰箱控制模块用于获取冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数并上传到所述大数据处理模块；
所述大数据处理模块用于根据各种类型的冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数给出优化后的推荐化霜参数变量；
所述冰箱控制模块还用于根据所述大数据处理模块给出的推荐化霜参数变量进行化霜操作，并在化霜结束后将本次化霜厚度与目标厚度进行比较，根据比较结果将需要调整的化霜参数变量发送给所述大数据处理模块；
所述参数存储模块用于实时存储化霜过程中的冰箱状态参数和化霜参数变量。
优选地，所述化霜参数变量包括：
t1：化霜准备时间，为冰箱的化霜准备时间t1赋值，包括压缩机关、风扇开、风门关、风门加热器关的持续时间；
ts：化霜持续时间，为冰箱化霜计时器t的最大参数时间赋值；
cs：蒸发器控制温度，为蒸发器在化霜时温度c的最高值赋值；
t2：滴水持续时间，为冰箱化霜滴水流程t2时间赋值；
t3：化霜预结束时间，为冰箱预结束时间t3赋值，包括冰箱化霜预结束阶段压缩机开、风扇关、风门关的持续时间；
t4：化霜结束时间，为冰箱化霜结束时间t4赋值，包括冰箱化霜结束阶段压缩机开、风扇开、风门关的持续时间。
优选地，所述冰箱状态参数包括：
δ：蒸发器霜层厚度，为记录的冰箱化霜传感器接收并转换的蒸发器霜层厚度参数；
m：间室存储对象，对应所述大数据处理模块中存储的冰箱的相关参数，包括具体型号，重量、体积；
c湿：存储空间湿度，对应间室存储对象的湿度参数；
c间：存储间室对象温度，对应存储间室对象的温度参数；
c蒸：蒸发器温度，对应蒸发器温度参数；
c冻：冷冻室温度，对应冰箱冷冻室温度参数。
优选地，所述大数据处理模块为设置在云端的大数据处理平台。
优选地，所述参数存储模块采用冰箱控制板的eprom。
优选地，所述冰箱控制模块为冰箱控制板的一部分。
优选地，所述冰箱控制模块通过所述冰箱控制板与冰箱内的温湿度传感器以及蒸发器上的化霜传感器连接。
优选地，所述大数据处理模块、所述参数存储模块和所述冰箱控制模块，三者相互独立工作，或者集成为一体化结构，由外界设置相应的化霜参数变量。
优选地，所述大数据处理模块、所述参数存储模块和所述冰箱控制模块，三者之间通过有线网络、无线网络、或者usb方式进行通信。
一方面，提供了一种基于上述支持大数据持续优化的风冷冰箱化霜控制系统的风冷冰箱化霜控制方法，包括以下步骤：
冰箱控制模块获取冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数并上传到大数据处理模块；
所述大数据处理模块根据各种类型的冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数给出优化后的推荐化霜参数变量；
所述冰箱控制模块根据所述大数据处理模块给出的推荐化霜参数变量进行化霜操作，并在化霜结束后将本次化霜厚度与目标厚度进行比较，根据比较结果将需要调整的化霜参数变量发送给所述大数据处理模块；
参数存储模块实时存储化霜过程中的冰箱状态参数和化霜参数变量。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
本发明实施例中，将冰箱化霜过程流程化和参量化，并与冰箱状态参数建立关联，能够优化不同冰箱不同状态下的化霜过程控制，并基于运行大数据或者网络参数设置更新等方式进行系统优化，达到冰箱持续节能改进。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的风冷冰箱化霜控制系统的原理示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明的实施例首先提供了一种支持大数据持续优化的风冷冰箱化霜控制系统，如图1所示，所述系统包括大数据处理模块、参数存储模块和冰箱控制模块；
其中，冰箱控制模块用于获取冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数并上传到大数据处理模块；
大数据处理模块用于根据各种类型的冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数给出优化后的推荐化霜参数变量；
冰箱控制模块还用于根据大数据处理模块给出的推荐化霜参数变量进行化霜操作，并在化霜结束后将本次化霜厚度与目标厚度进行比较，根据比较结果将需要调整的化霜参数变量发送给大数据处理模块；
参数存储模块用于实时存储化霜过程中的冰箱状态参数和化霜参数变量。
其中，大数据处理模块、参数存储模块和冰箱控制模块，三者相互独立工作，或者集成为一体化结构，由外界设置相应的化霜参数变量。
作为本发明的一种优选实施方式，大数据处理模块为设置在云端的大数据处理平台，参数存储模块采用冰箱控制板的eprom，冰箱控制模块为冰箱控制板的一部分。冰箱控制模块通过冰箱控制板与冰箱内的温湿度传感器以及蒸发器上的化霜传感器连接，能够实时获取参数，以优化控制冰箱化霜过程。大数据处理模块、参数存储模块和冰箱控制模块，三者之间通过有线网络、无线网络、或者usb方式进行通信。
本发明将冰箱化霜过程流程化和参量化，并与冰箱状态参数建立相应的数据模型，建立冰箱化霜过程主要影响参数表，优化不同冰箱不同状态下的化霜过程控制，并基于运行大数据或者网络参数设置更新等方式进行系统优化，达到冰箱持续节能改进，为冰箱化霜过程基于大数据持续优化的参数运行提供了一种科学方法。
进一步地，所述化霜参数变量以及所述冰箱状态参数的具体对应关系如下：
所述化霜参数变量包括：
t1：化霜准备时间，为冰箱的化霜准备时间t1赋值，包括压缩机关、风扇开、风门关、风门加热器关的持续时间；
ts：化霜持续时间，为冰箱化霜计时器t的最大参数时间赋值；
cs：蒸发器控制温度，为蒸发器在化霜时温度c的最高值赋值；
t2：滴水持续时间，为冰箱化霜滴水流程t2时间赋值；
t3：化霜预结束时间，为冰箱预结束时间t3赋值，包括冰箱化霜预结束阶段压缩机开、风扇关、风门关的持续时间；
t4：化霜结束时间，为冰箱化霜结束时间t4赋值，包括冰箱化霜结束阶段压缩机开、风扇开、风门关的持续时间。
所述冰箱状态参数包括：
δ：蒸发器霜层厚度，为记录的冰箱化霜传感器接收并转换的蒸发器霜层厚度参数；
m：间室存储对象，对应所述大数据处理模块中存储的冰箱的相关参数，包括具体型号，重量、体积等；
c湿：存储空间湿度，对应间室存储对象的湿度参数；
c间：存储间室对象温度，对应存储间室对象的温度参数；
c蒸：蒸发器温度，对应蒸发器温度参数；
c冻：冷冻室温度，对应冰箱冷冻室温度参数。
具体化霜过程逻辑设置如下：
冰箱通过判断蒸发器霜层厚度δ等方式，进入开始化霜阶段，化霜参数变量(t1、ts、cs、t2、t3、t4等)按大数据处理模块的数据进行赋值，初始值为工厂设置状态：
①压缩机停止工作，冷冻室风扇电机运转t1＝t1，冷藏风门打开；
②冻室室风扇电机停止运转，冷藏风门关闭，开启冷冻室化霜加热器化霜；
③若冷冻化霜传感器正常，则在持续化霜时间t内，当冷冻室化霜传感器大于cs时停止工作，否则冷冻室化霜加热器工作ts后强制停止加热进入滴水时间流程；
④滴水时间流程：冷冻室风机和加热器停止工作，维持时间t2；
⑤滴水时间结束，压缩机开启运行时间t3，冷冻风扇不运行；
⑥持续t4后，冷冻室化霜结束，进入正常制冷控制流程。
化霜结束后，将所有的化霜参数变量(t1、ts、cs、t2、t3、t4等)以及冰箱状态参数(δ、c湿、c蒸等)通过wifi上传到冰箱大数据处理平台，同时，冰箱控制板比较本次蒸发器化霜层厚度δ与目标厚度的差值，若大于0，则增大ts一定数值，否则，可以减少一定数值，达到化霜过程的优化。冰箱大数据处理平台，可以根据同类型冰箱的化霜参数变量和冰箱状态参数，给出优化后的推荐化霜参数变量，并在冰箱的下一个化霜周期前进行参数化赋值，同时为工厂的冰箱设计提供最优参数设计参考。
以某款冰箱为例，冰箱按上述流程，第一次化霜周期内，化霜参数变量设置如下：
①压缩机停止工作，冷冻室风扇电机运转5分钟，冷藏风门打开；
②冷冻室风扇电机停止运转，冷藏风门关闭，开启冷冻室化霜加热器化霜；
③化霜加热器停止工作的条件：
若冷冻室化霜传感器正常，则在80分钟内，当冷冻室化霜传感器温度大于8℃停止工作，否则冷冻室化霜加热器工作80分钟后强制停止加热进入滴水时间流程；
④滴水时间流程：冷冻室风机和加热器停止工作，维持8分钟；
⑤滴水时间结束，压机开启运行1分钟，冷冻风扇不运行；
⑥1分钟后，冷冻室化霜结束，进入正常制冷控制流程。
基于多次的试验运行，化霜周期ts可减少10分钟，并稳定运行。
相应地，本发明的实施例还提供了一种基于上述支持大数据持续优化的风冷冰箱化霜控制系统的风冷冰箱化霜控制方法，包括以下步骤：
冰箱控制模块获取冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数并上传到大数据处理模块；
所述大数据处理模块根据各种类型的冰箱的初始化霜参数变量和冰箱状态参数给出优化后的推荐化霜参数变量；
所述冰箱控制模块根据所述大数据处理模块给出的推荐化霜参数变量进行化霜操作，并在化霜结束后将本次化霜厚度与目标厚度进行比较，根据比较结果将需要调整的化霜参数变量发送给所述大数据处理模块；
参数存储模块实时存储化霜过程中的冰箱状态参数和化霜参数变量。
所述方法的实现原理与系统类似，此处不再赘述。
综上所述，本发明将冰箱化霜过程流程化和参量化，并与冰箱状态参数建立关联，能够优化不同冰箱不同状态下的化霜过程控制，并基于运行大数据或者网络参数设置更新等方式进行系统优化，达到冰箱持续节能改进。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
本文用于企业家、创业者技术爱好者查询，结果仅供参考。
