本发明公开了一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，属于轨道车辆空调技术领域，包括以下步骤：步骤A、采集排气压力和吸气压力数据；步骤B、计算两组制冷剂系统的压力比值差值和压力比值差值的平均值，同时计算电流差值以及电流差值的平均值；步骤C、如果满足一定条件，同时在连续的n个数据采集周期内压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警。本发明通过采集压缩机的运行数据，监测压缩机的运行状态，提前预警压缩机故障，基于压缩机运行状态进行主动运维，提高空调运行可靠性。
1.一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，基于具有2组制冷剂循环系统的空调机组，在每组制冷剂循环系统中压缩机的排气处和吸气处分别设置有排气压力传感器和吸气压力传感器，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、按一定周期采集空调机组运行过程中压缩机的排气压力和吸气压力数据；
步骤B、在所采集的数据中按照一定频率分别计算每组制冷剂循环系统中压缩机处排气压力值和吸气压力值的比值并计算两组制冷剂系统的压力比值差值，然后计算数据采集周期内的压力比值差值的平均值，2
同时通过拟合公式y = ax - bx + c分别计算两组压缩机的电流值、两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值，公式中y为电流，x为冷凝温度，a、b、c为压缩机特性相关系数；
步骤C、如果压力比值差值的平均值≥预设值C1且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≥预设值Z1，则记录第2组制冷剂循环系统中压缩机故障1次；
如果压力比值差值的平均值≤预设值C1的负数且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≤预设值Z1的负数，则记录第1组制冷剂循环系统中的压缩机故障1次；
如果同一个压缩机在连续的n个数据采集周期内均记录故障次数并且压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警，其中n的取值范围为5 7；
2.根据权利要求1所述的轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，其特征在于，步骤A中，在采集排气压力和吸气压力数据的同时采集通过电流互感器采集到的两组压缩机的电流数据；
步骤B中，在通过拟合公式计算电流值的同时计算电流互感器采集到的两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值；
步骤C中，如果压力比值差值的平均值≥预设值C1且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≥预设值Z1和/或电流互感器实测的电流差值的平均值≤预设值Z2的负数，则记录第2组制冷剂循环系统中压缩机故障1次；
如果压力比值差值的平均值≤预设值C1的负数且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≤预设值Z1的负数和/或电流互感器实测的电流差值的平均值≥预设值Z2，则记录第1组制冷剂循环系统中的压缩机故障1次；
如果同一个压缩机在连续的n个数据采集周期内均记录故障次数并且压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警，其中n的取值范围为5 7；
3.根据权利要求1或2任一项所述的轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，其特征在于，步骤A中压缩机的排气压力和吸气压力数据的采集周期为6、12、18或24小时。
轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法
技术领域
[0001] 本发明属于轨道车辆空调技术领域，具体涉及一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法。
背景技术
[0002] 轨道车辆空调作为公共运输产品，其稳定安全运行非常重要。压缩机是空调正常运行核心部件，其故障将影响车内乘客舒适性及车辆行车功能降低。
[0003] 随着工控技术和网络技术发展，目前，PHM（Prognosticand Heath Management的缩写），即故障预测和健康管理已在轨道交通车辆部件维护、维修领域逐步实施，已初见成效。鉴于车辆部件很多，有待不断挖掘和完善部件的PHM方案，以准确地提供故障诊断、故障预判的能力，实现提前预知将要发生故障的时间和位置，实现基于部件运行状态的维修判定，降低或消除故障对车辆在线运营的影响，降低系统的维修费用和提高维修准确性。
[0004] 车辆空调用压缩机目前维修主要基于部件寿命的定修和故障修。车辆在运行中一旦压缩机发生故障，制冷功能降低或失能，严重影响车厢内舒适性，严重的影响车辆运营，造成较大事故。
发明内容
[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，实现对压缩机运行状态的监测，在压缩机发生故障前提前预警，提出运维建议，及时对空调压缩机进行更换维护，解决当前不能定量预判压缩机故障，只能等待压缩机发生故障后才进行事后维修更换的被动现状。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
[0007] 一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，基于具有2组制冷剂循环系统的空调机组，在每组制冷剂循环系统中压缩机的排气处和吸气处分别设置有排气压力传感器和吸气压力传感器，关键在于，包括以下步骤：
[0008] 步骤A、按一定周期采集空调机组运行过程中压缩机的排气压力和吸气压力数据；
[0009] 步骤B、在所采集的数据中按照一定频率分别计算每组制冷剂循环系统中压缩机处排气压力值和吸气压力值的比值并计算两组制冷剂系统的压力比值差值，然后计算数据采集周期内的压力比值差值的平均值，
[0010] 同时通过拟合公式y = ax2 - bx + c分别计算两组压缩机的电流值、两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值，公式中y为电流，x为冷凝温度，a、b、c为压缩机特性相关系数；
[0011] 步骤C、如果压力比值差值的平均值≥预设值C1且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≥预设值Z1，则记录第2组制冷剂循环系统中压缩机故障1次；如果压力比值差值的平均值≤预设值C1的负数且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≤预设值Z1的负数，则记录第1组制冷剂循环系统中的压缩机故障1次；如果同一个压缩机在连续的n个数据采集周期内均记录故障次数并且压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警，其中n的取值范围为5 7。~
[0012] 本发明通过采集压缩机的运行数据，监测压缩机的运行状态，提前预警压缩机故障，基于压缩机运行状态进行主动运维，提高空调运行可靠性。
[0013] 下面结合附图对本发明进行详细说明。
附图说明
[0014] 图1是本发明轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法的实施例一的流程图；
[0015] 图2是本发明轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法的实施例二的流程图。
具体实施方式
[0016] 本发明提供了一种轨道车辆空调机组中压缩机故障的在线预测方法，基于具有2组制冷剂循环系统的空调机组。每组制冷剂循环系统中均具有一台压缩机，在压缩机的排气处和吸气处分别设置有排气压力传感器和吸气压力传感器。
[0017] 实施例一：
[0018] 参见附图1，本发明的方法包括以下步骤。
[0019] 步骤A、按一定周期采集空调机组运行过程中压缩机的排气压力和吸气压力数据。具体地，压缩机的排气压力和吸气压力数据的采集周期为H小时，例如从上一工作日时间H1到当前工作日时间H2。H、H1和H2可根据车辆运营管理时间合理确定，如压缩机的排气压力和吸气压力数据的采集周期为6、12、18或24小时，具体可依据车辆运营管理计划进行调整。
[0020] 步骤B、在所采集的数据中按照一定频率分别计算每组制冷剂循环系统中压缩机处排气压力值和吸气压力值的比值并计算两组制冷剂系统的压力比值差值，然后计算数据采集周期内的压力比值差值的平均值。
[0021] 在计算压力值的比值等数据的同时通过拟合公式y = ax2 - bx + c分别计算两组压缩机的电流值、两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值，公式中y为电流，x为冷凝温度，a、b、c为压缩机特性相关系数。
[0022] 步骤C、如果压力比值差值的平均值≥预设值C1且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≥预设值Z1，则记录第2组制冷剂循环系统中压缩机故障1次；如果压力比值差值的平均值≤预设值C1的负数且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≤预设值Z1的负数，则记录第1组制冷剂循环系统中的压缩机故障1次；如果同一个压缩机在连续的5个数据采集周期内均记录故障次数并且压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警。其中，C1和Z1均为大于零的数值，由于压缩机在一定频率下运行时故障压缩机的压比和拟合电流较正常运行压缩机的压比和拟合电流小，因此可以判定是哪一个压缩机出现故障。
[0023] 如果对于某一个压缩机已连续记录故障预警4次，而后续1次为正常，则在第5次判断后故障计数清零，重新计数。
[0024] 实施例二：与实施例一不同的是，在本实施例中空调机组中还设有用于采集压缩机电流的电流互感器，通过与压力传感器配合进一步保证本方法的准确性，在电流互感器和压力传感器任意一个出现故障时仍然能够实现压缩机故障的检测。
[0025] 参见附图2，本发明的方法包括以下步骤。
[0026] 步骤A、按一定周期采集空调机组运行过程中压缩机的排气压力和吸气压力数据以及通过电流互感器采集到的两组压缩机的电流数据。具体地，压缩机的排气压力和吸气压力数据的采集周期为H小时，例如从上一工作日时间H1到当前工作日时间H2。H、H1和H2可根据车辆运营管理时间合理确定，如压缩机的排气压力和吸气压力数据的采集周期为6、12、18或24小时，具体可依据车辆运营管理计划进行调整。
[0027] 步骤B、在所采集的数据中按照一定频率分别计算每组制冷剂循环系统中压缩机处排气压力值和吸气压力值的比值并计算两组制冷剂系统的压力比值差值，然后计算数据采集周期内的压力比值差值的平均值。
[0028] 在计算压力比值差值和压力比值差值的平均值的同时，通过拟合公式y = ax2 - bx + c分别计算两组压缩机的电流值、两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值，公式中y为电流，x为冷凝温度，a、b、c为压缩机特性相关系数；通过电流互感器所采集到的压缩机的电流数据计算两组压缩机的电流差值以及数据采集周期内电流差值的平均值。
[0029] 步骤C、如果压力比值差值的平均值≥预设值C1且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≥预设值Z1和/或电流互感器实测的电流差值的平均值≤预设值Z2的负数（压力传感器和电流互感器均正常工作时则记录故障时两个条件均满足，而当压力传感器和电流互感器其中一个发生故障时则只满足其中对应的一个条件），则记录第2组制冷剂循环系统中压缩机故障1次。
[0030] 如果压力比值差值的平均值≤预设值C1的负数且通过拟合公式计算的电流差值的平均值≤预设值Z1的负数和/或电流互感器实测的电流差值的平均值≥预设值Z2（压力传感器和电流互感器均正常工作时则记录故障时两个条件均满足，而当压力传感器和电流互感器其中一个发生故障时则只满足其中对应的一个条件），则记录第1组制冷剂循环系统中的压缩机故障1次。
[0031] 其中，C1、Z1和Z2均为大于零的数值。压缩机在一定频率下运行时，故障压缩机的压比和拟合电流较正常运行压缩机的压比和拟合电流小；但通过电流互感器实测采集的故障压缩机电流值大于正常运行压缩机的电流值。由此来判定是哪一个制冷系统的压缩机出现故障。
[0032] 如果同一个压缩机在连续的5个数据采集周期内均记录故障次数并且压力比值差值的平均值的绝对值和电流差值的平均值的绝对值均具有增长趋势，则空调机组发出压缩机故障预警。
[0033] 如果对于某一个压缩机连续记录故障预警4次，而后续1次为正常，则在第5次判断后故障计数清零，重新计数。
[0034] 通过本发明的方法可以判断空调机组中2组系统中的其中一台压缩机可能存在异常并报警，以使维护人员及时进行检测和维护。
[0035] 最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
