用于确定企业范围除霜操作中的校正动作的系统和方法与流程

背景技术：

1、这个发明涉及制冷系统的领域，并且更特别地涉及用于主动确定企业范围(enterprise wide)除霜操作中的校正动作的系统和方法。

2、在多种应用中(尤其是在企业环境中)，制冷单元(系统)在维持足够的温度方面扮演重要的角色。制冷单元中的蒸发器盘管形成霜，所述霜随着时间的推移而积累，并在不规则的周期内以不均匀的模式变成冰。除霜操作在制冷单元的性能中扮演至关重要的角色，并且未能有效地除霜对产品合规性具有不利影响。此外，不良执行的除霜操作影响被制冷的产品的质量。

3、现有的除霜方法在一个或其他方面可能不是最佳的。例如，基于时间的除霜在所有场景下都提供完全除霜，而不管霜的水平(场景1：高霜积累；场景2：没有霜形成)。此外，现有的除霜方法可能倾向于不准确的除霜指令，所述指令可能与实际的霜水平不正确匹配，从而导致除霜操作失效。另外，更高水平的除霜可负面地影响被制冷的产品的保质期，并且也极其低效。此外，现有的自适应除霜方法中的大多数可能使用仅最近几个除霜循环的性能来捕获最近的变化，并且可能相应地调整除霜动作。这样的方法可能没有考虑到冰形成的历史增长趋势，并且因此可能导致除霜操作的失效。在仍有的另外的场景中，在除霜操作期间，传感器失效或组件/零件失效可能导致错误的或不期望的结果。另外，现有的自适应除霜方法可能没有捕获到结霜问题的根本原因，在某些场景中所述结霜问题可能是期望的。伴随着这样的问题，在出现失效的情况下，现有的除霜方法不能够提供准确的校正动作，特别是在企业范围的实现中。

4、因此，在企业范围的操作场景中，存在对于准确地识别、区分与除霜操作相关联的失效并主动地确定校正动作的持续需要。

技术实现思路

1、本文中描述的是一种用来为一个或多个制冷单元确定一个或多个校正动作的系统。系统包括与一个或多个制冷单元通信的服务器，所述服务器耦合到存储可由处理器执行的指令的存储器的处理器，并且被配置成基于对第一组数据的分析来生成多个除霜热模型。所述第一组数据包括指示与一个或多个制冷单元相关联的多个自执行除霜失效实例的多个错误签名。

2、所述服务器被配置成通过多个除霜热模型基于第一组数据确定一个或多个热特征，并生成与一个或多个制冷单元相关联的一个或多个行为简档(profile)。一个或多个行为简档对应于用于多个自执行除霜失效实例的一个或多个原因。所述服务器进一步被配置成定义一个或多个热特征和一个或多个行为简档之间的有区别(distinguished)的因果映射，并基于所述有区别的因果映射为与一个或多个制冷单元相关联的多个自执行除霜失效实例中的每个推荐一个或多个校正动作。

3、在一个或多个实施例中，所述服务器进一步被配置成基于自动检测的持久性阈值指数将多个自执行除霜失效实例分类到多个错误签名中。在一个或多个实施例中，所述服务器进一步被配置成每当自动检测的持久性阈值指数被突破(breach)时，识别有效的自执行除霜失效实例。在一个或多个实施例中，所述服务器进一步被配置成确定应用于一个或多个制冷单元的一个或多个除霜机制，并标记所确定的一个或多个除霜机制，以生成一个或多个除霜标记，其中，一个或多个标记是通过在校正动作推荐过程期间的连续学习来确定的。

4、在一个或多个实施例中，第一组数据进一步包括一个或多个除霜标记。在一个或多个实施例中，服务器进一步被配置成从一个或多个热特征中识别第一组热特征以及确定第一组热特征中的每个对一个或多个除霜机制中的每个的除霜结果的对应影响。

5、在一个或多个实施例中，第一组数据进一步包括与一个或多个制冷单元中的每个相关联的操作和维护信息。在一个或多个实施例中，服务器被配置成基于对应于一个或多个制冷单元中的每个的除霜输入数据和除霜参数来确定应用于一个或多个制冷单元的一个或多个除霜机制。多个除霜热模型包括操作分析器(profiler)、除霜温度对时间分析器、除霜长度分析器、除霜设定点分析器、制冷剂温度分析器以及供应和返回温度分析器。

6、在一个或多个实施例中，一个或多个行为简档包括对应于客户操作的简档、对应于除霜操作的简档、对应于除霜性能的简档、以及对应于与一个或多个制冷单元相关联的一个或多个传感器的简档。在一个或多个实施例中，推荐的一个或多个校正动作对应于与一个或多个热特征和一个或多个行为简档之间的有区别的因果映射相关联的一个或多个原因。

7、在一个或多个实施例中，服务器被配置成基于对应于一个或多个制冷单元的多种行为的一个或多个热特征和对应的维护信息，使用一个或多个机器学习系统来训练多个除霜热模型。在一个或多个实施例中，服务器被配置成连续测量一个或多个推荐的校正动作的影响，其中基于与一个或多个制冷单元中的每个的维护信息映射的多个模式区别，一个或多个推荐的校正动作在本质上是特定的。

8、本文中还描述的是一种用于为一个或多个制冷单元确定一个或多个校正动作的计算机实现的方法。所述方法包括基于对第一组数据的分析生成多个除霜热模型。第一组数据包括指示与一个或多个制冷单元相关联的多个自执行除霜失效实例的多个错误签名。方法进一步包括通过多个除霜热模型基于第一组数据确定一个或多个热特征，并生成与一个或多个制冷单元相关联的一个或多个行为简档。一个或多个行为简档对应于用于多个自执行除霜失效实例的一个或多个原因。方法进一步包括定义一个或多个热特征和一个或多个行为简档之间的有区别的因果映射，并基于所述有区别的因果映射为与一个或多个制冷单元相关联的多个自执行除霜失效实例中的每个确定一个或多个校正动作。

9、在一个或多个实施例中，方法进一步包括基于自动检测的持久性阈值指数将多个自执行除霜失效实例分类到多个错误签名中。在一个或多个实施例中，方法进一步包括每当自动检测的持久性阈值指数被突破时，识别有效的自执行除霜失效实例。在一个或多个实施例中，方法进一步包括确定应用于一个或多个制冷单元的一个或多个除霜机制，并标记所确定的一个或多个除霜机制，以生成一个或多个除霜标记。

10、在一个或多个实施例中，第一组数据进一步包括一个或多个除霜标记。在一个或多个实施例中，方法进一步包括从一个或多个热特征中识别第一组热特征，并确定第一组热特征中的每个对一个或多个除霜机制中的每个的除霜结果的对应影响。第一组数据进一步包括与一个或多个制冷单元中的每个相关联的操作和维护信息。

11、在一个或多个实施例中，方法进一步包括基于对应于一个或多个制冷单元中的每个的除霜输入数据和除霜参数来确定应用于一个或多个制冷单元的一个或多个除霜机制。在一个或多个实施例中，多个除霜热模型包括操作分析器、除霜温度对时间分析器、除霜长度分析器、除霜设定点分析器、制冷剂温度分析器以及供应和返回温度分析器。

12、在一个或多个实施例中，一个或多个行为简档包括对应于客户操作的简档、对应于除霜操作的简档、对应于除霜性能的简档、以及对应于与一个或多个制冷单元相关联的一个或多个传感器的简档。在一个或多个实施例中，推荐一个或多个校正动作对应于与一个或多个热特征和一个或多个行为简档之间的有区别的因果映射相关联的一个或多个原因。

13、在一个或多个实施例中，方法进一步包括基于对应于一个或多个制冷单元的多个行为的一个或多个热特征和对应的维护信息，连续学习和改进多个除霜热模型。在一个或多个实施例中，方法进一步包括连续测量一个或多个推荐的校正动作的影响。在一个或多个实施例中，基于与一个或多个制冷单元中的每个的维护信息映射的多个模式区别，一个或多个推荐的校正动作在本质上是特定的。

14、本文中另外描述的是一种装置，所述装置可配置有一个或多个制冷单元，并且可操作以确定一个或多个制冷单元的一个或多个校正动作。装置包括适于操作地耦合到一个或多个制冷单元的处理单元，所述处理单元包括耦合到存储可由处理器执行的指令的存储器的处理器。所述处理单元被配置成基于对第一组数据的分析来生成多个除霜热模型，其中第一组数据包括指示与一个或多个制冷单元相关联的多个自执行除霜失效实例的多个错误签名。处理单元进一步被配置成通过多个除霜热模型基于第一组数据确定一个或多个热特征。处理单元进一步被配置成生成与一个或多个制冷单元相关联的一个或多个行为简档，其中一个或多个行为简档对应于用于多个自执行除霜失效实例的一个或多个原因。处理单元进一步被配置成定义一个或多个热特征和一个或多个行为简档之间的有区别的因果映射，并基于所述有区别的因果映射为与一个或多个制冷单元相关联的多个自执行除霜失效实例中的每个确定一个或多个校正动作。

15、前面的概述仅仅是说明性的并且不旨在以任何方式进行限制。除了上面描述的说明性的方面、实施例和特征之外，本发明的另外的方面、实施例、特征和技术根据下面结合附图进行的描述将变得更加显而易见。