1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu nhiệt độ của hệ thống lạnh bằng máy tính ngành công nghệ kỹ thuật nhiệt

95 4 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 95
Dung lượng 8,3 MB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN (21)
    • 1.1 Nêu vấn đề (21)
    • 1.2 Mục tiêu đề tài (22)
    • 1.3 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước (22)
      • 1.3.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước (22)
      • 1.3.2 Tình hình nghiên cứu trong nước (27)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT (30)
    • 2.1 Cơ sở tính toán (30)
      • 2.1.1 Sơ đồ nguyên lý chu trình lạnh 1 cấp (30)
      • 2.1.2 Đồ thị và các công thức tính toán (30)
      • 2.1.3 Các công thức tính toán (31)
      • 2.1.4 Các thông số được sử dụng trong chẩn đoán pan (31)
    • 2.2 Phương pháp nghiên cứu và cơ sở lý thuyết (32)
      • 2.2.1 Sơ đồ chẩn đoán (32)
      • 2.2.2 Quy trình chẩn đoán (34)
      • 2.2.3 Nguyên nhân (37)
      • 2.2.4 Triệu chứng (38)
    • 2.3 Cơ sở thiết kế (40)
      • 2.3.1 Phần mềm Visual Studio (40)
      • 2.3.2 Phần mềm Arduino IDE (40)
      • 2.3.3 Phần cứng xử lý trung tâm (41)
      • 2.3.4 Ứng dụng mạch Arduino (45)
    • 2.4 Thiết bị cảm biến thu thập dữ liệu (46)
      • 2.4.1 Cảm biến nhiệt độ DS18B20 (46)
      • 2.4.2 Cảm biến áp suất (47)
    • 2.5 Thiết bị hiển thị dữ liệu (49)
  • CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU (52)
    • 3.1 Ý tưởng thiết kế (52)
    • 3.2 Kiểm tra chất lượng thiết bị đo (54)
      • 3.2.1 Kiểm tra cảm biến đo nhiệt độ (54)
      • 3.2.2 Kiểm tra cảm biến đo áp suất (57)
    • 3.3 Chế tạo lắp đặt hệ thống (60)
      • 3.2.3 Lắp đặt vị trí các cảm biến (60)
      • 3.2.4 Chế tạo mạch điện tử (67)
  • CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM (71)
    • 4.1 Cảm biến nhiệt độ và áp suất (71)
      • 4.1.1 Cảm biến nhiệt độ (71)
      • 4.1.2 Cảm biến áp suất (73)
    • 4.2 Hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu (73)
      • 4.2.1 Phần cứng (73)
      • 4.2.2 Phần mềm (74)
    • 4.3 Kết quả thực nghiệm (75)
    • 4.4 Một số chẩn đoán của hệ thống (77)
    • 4.5 Đánh giá các kết quả đạt được (79)
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ (80)
    • 5.1 Kết luận 60 (80)
    • 5.2 Kiến nghị (80)
  • PHỤ LỤC (87)

Nội dung

Đề tài nghiên cứu này được thực hiện với mục đích thiết kế và chế tạo hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu nhiệt độ của hệ thống lạnh bằng máy tính dựa trên cơ sở lý thuyết về chuẩn đoán l

TỔNG QUAN

Nêu vấn đề

Hệ thống lạnh ngày nay được sử dụng rất phổ biến từ lạnh đông đến điều hòa không khí phục vụ cho con người và cả quá trình sản xuất Trong suốt quãng đời hoạt động của một hệ thống lạnh, việc xảy ra lỗi là điều không thể tránh khỏi Theo kiến thức đã được học, nhóm xin liệt kê 10 lỗi (pan) điển hình xảy ra trong một hệ thống lạnh cơ bản như:

(5) Thiếu lưu lượng không khí ở TBBH

(6) Pan có khí không ngưng

(9) Thiếu lưu lượng không khí ở TBNT

Khi hệ thống lạnh có vấn đề, người vận hành muốn kiểm tra được lỗi xảy ra trên hệ thống lạnh cần có rất nhiều thiết bị như: Ampe kìm, đồng hồ đo áp suất, nhiệt kế,… như hình 1.1a

Hình 1.1: Các thiết bị đo a) Các thiết bị đo truyền thống b) Thiết bị đo Testo 550

Một thiết bị đo cao cấp khác được biết đến là Testo 550 trong hình b, có thể đo được cả tín hiệu nhiệt độ và tín hiệu áp suất trong cùng một thiết bị mà không cần có quá nhiều thứ Ngoài ra thiết bị này còn có thể hiển thị giá trị t0, tk mà người dùng không cần tra bảng Tuy nhiên các thiết bị đo này không thể hiển thị được các giá trị có ý nghĩa trong việc chuẩn đoán pan của hệ thống lạnh như ΔTSH, ΔTSC, ΔTair Mặt khác người vận hành hệ thống hoàn toàn không thể dự đoán được khi nào hệ thống của mình sẽ xảy ra vấn đề, mà chỉ biết được khi hệ thống đã bị lỗi rồi

Do đó đề tài Nghiên cứu thiết kế hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu nhiệt độ của hệ thống lạnh bằng máy tính là thực sự cần thiết.

Mục tiêu đề tài

Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu nhiệt độ của hệ thống lạnh bằng máy tính Hệ thống này sẽ hoạt động ở 2 chức năng riêng biệt là đánh giá chất lượng và dự báo những lỗi có thể xảy ra Ứng dụng thực tiễn trên hệ thống lạnh trữ đông 1 cấp nén tại xưởng Nhiệt – Điện lạnh, từ đó đánh giá hiệu quả của hệ thống thu thập dữ liệu để ứng dụng trong thực tế.

Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.3.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Hiện nay, khi các hệ thống lạnh được phát triển để phù hợp với nhiều nhu cầu sử dụng khác nhau song song đó, nhiều nghiên cứu trên thế giới về cả lý thuyết và thực nghiệm được các nhà khoa học đã và đang thực hiện nhằm phân tích những tác động ảnh hưởng đến “sức khỏe” của hệ thống lạnh với mục tiêu đưa ra các phán đoán, chẩn đoán liên quan đến 10 pan trong hệ thống lạnh, đồng thời đề xuất những hành động cần cải thiện, bảo trì giúp phục hồi hoặc nâng cấp hiệu suất của hệ thống

Theo Sun và các cộng sự [1] sự thất thoát năng lượng làm giảm hiệu suất của các hệ HVAC trong các toàn nhà cao tầng nên các biện pháp chuẩn đoán lỗi hệ thống được nghiên cứu dựa trên việc thu thập số liệu và dựa mô hình mô phỏng để chuẩn đoán lỗi Các nhà nghiên cứu đã dựng lên các thông số cho hệ HVAC đạt trạng thái lý tưởng nhất rồi từ đó đối chiếu với hệ đang có lỗi để tìm ra nguyên nhân Theo Zhang và các cộng sự [2] nói về các công trình nghiên cứu về chuẩn đoán lỗi cho các hệ thống lạnh trong các tòa nhà để giảm tối thiểu lượng năng lượng tiêu hao Phương pháp ở đây được đề cập đến là dùng các

3 hàm tích phân, các thuật toán ma trận, các biểu đồ đường thẳng để nói lên sự lân cận và chuyển của các con số Từ đó so sánh với ngân hàng lỗi để xác định các lỗi hệ thống từ gian đoạn rất sớm Theo Liu và các cộng sự [3] nói về chương trình quản lý nhiệt thải trong động cơ xe hơi khi hoạt động thông qua hệ thống làm mát không khí Thuật toán này kết hợp với phương pháp mô phỏng không gian 3D về hậu quả dẫn đến, giúp người sử dụng hình dung được và tìm cách khắc phục Cezar và các cộng sự [4] đã trình bày một phương pháp kiểm soát dòng nhiệt trong dung dịch điện phân LiBr/H2O để tăng gấp đôi hiệu quả của hệ thống làm lạnh hấp thụ sử dụng cặp điện phân H2O/LiBr Các tính chất vật lý của dung dịch làm mát, hấp thụ cũng như các khía cạnh cấu trúc của chất kép máy làm lạnh hấp thụ đều được tích hợp vào hệ thống làm lạnh hấp thụ này Chi phí cho vận hành, kiểm soát hệ thống là tương đối thấp, thông qua bộ điểu khiển PID, được lưu trữ trên nền tảng mẫu Ardunio

Theo Huang và các cộng sự [5] nói về hoạt động và sự ảnh hưởng của van giãn nở khi được lắp đặt sử dụng trong hệ thống lắp Từ kết quả đạt được này có thể suy đoán ngược lại tình hình hoạt động của hệ thống lạnh Số liệu môi chất lạnh qua van giãn nở được thu thập và theo dõi cộng tính toán kĩ lưỡng để mô phỏng lên biểu đồ các con số Yang và các cộng sự của [6] nói về phương pháp chuẩn đoán lỗi hệ thống lạnh Phương pháp được nói đến trong bài báo này là sự dụng thuật toán FDI và ngân hàng lỗi UIO để xác định các lỗi hiện có trong một hệ thống lạnh Phương pháp này phụ thuộc chính vào UIO, ngân hàng lỗi được nghiên cứu và thu thập từ nhiều thập kỉ qua của các nhà khoa học đi trước Đây cũng là phương pháp giải quyết lỗi cho hệ thống lạnh nhưng còn nhiều nhược điểm cần xác minh Nyemba và các cộng sự [7] nói về việc sử dụng các môi chất lạnh hiện nay là vô cùng độc hại đối với môi trường, cần thay thế môi chất lạnh hoặc là thay đổi phương pháp làm lạnh này để giảm thiểu sự suy thoái tầng Ozon Một phương pháp làm lạnh được nghiên cứu và ứng dụng cho bảo quản thuốc vaccin đã đi vào vận hành thử nghiệm Với chi phí đầu tư thấp, mặc dù hiệu suất không cao nhưng vẫn đảm bảo ngưỡng nhiệt độ và không gây độc hại cho môi trường Yan và các cộng sự cho rằng [8] hệ thống HVAC có hiệu suất làm việc cao hay thấp phụ thuộc vào môi chất làm lạnh Nhóm nghiên cứu tìm ra EEV, hoạt động dựa trên các thuật toán PID rất phức tạp, điều chỉnh tốc độ cũng như lưu lượng môi chất làm lạnh Montazeri và các cộng sự [9] đã sử dụng các phương pháp mạng thần kinh PCA và RBF để phát hiện và chẩn đoán lỗi 70% dữ liệu đã được

4 xem xét và 30% cho thử nghiệm được chỉ ra trên các sơ đồ Trục dọc hiển thị loại lỗi và trục ngang có liên quan đến số lượng dữ liệu thời gian liên tiếp

Yan cùng các cộng sự [10], [11] đã sử dụng thiết bị làm lạnh FDD để nghiên cứu,tìm kiếm một tập hợp con tối ưu các tính năng cho chính nó, sử dụng các tính năng tối ưu đó phối hợp với hệ thống BMS Quy trình xử lý ngoại lệ điển hình của FDD (ví dụ: tính năng chọn lọc, phát hiện trạng thái ổn định, mô hình không có lỗi, và phân loại chẩn đoán và phát hiện) đã được trình bày chi tiết Ông Subaramanian và cộng sự [12] cho rằng hiệu suất của nhiều hệ thống thực tế có thể được cải thiện bằng cách sử dụng kỹ thuật điều khiển trước như phi tuyến mô hình kiểm soát dự đoán (NMPC) Hiệu suất của NMPC phụ thuộc vào độ chính xác của dự đoán, do đó phụ thuộc vào chất lượng của mô hình Ông Spanos và cộng sự [13] đề xuất chiến lược dựa trên hai giai đoạn, xây dựng nhiệm vụ chẩn đoán và phát hiện lỗi hệ thống lạnh như là một vấn đề phân loại nhiều lớp Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) được thông qua để chiếu dữ liệu chiều cao vào không gian chiều thấp hơn để đạt được sự phân tách lớp tối đa và bảo trì thông tin lớp gốc Ông Dey và cộng sự

[14] đưa ra mô tả phương pháp phát hiện lỗi hệ thống HVAC thiết bị đầu cuối (TU) và chẩn đoán chúng theo cách tự động và từ xa Một phương pháp trích xuất tính năng mới được khuyến khích bởi bộ điều khiển đạo hàm tích phân tỷ lệ (PID) đã được đề xuất để mô tả các sự kiện từ kho dữ liệu TU đa chiều Ông Cui và cộng sự [15] thực hiện nghiên cứu và công nghệ xử lý dữ liệu mất cân bằng được giới thiệu và kết hợp với máy vectơ hỗ trợ (SVM) để thăm dò khả năng chuyển giao kiến thức hệ thống FDD của máy làm lạnh ly tâm sang máy làm lạnh trục vít chỉ bằng một lượng nhỏ dữ liệu mới Bằng cách sử dụng công nghệ PCASMOET-SVM, hiệu suất chẩn đoán tổng thể của máy làm lạnh trục vít với ít dữ liệu và thông tin hơn được cải thiện với sự trợ giúp của kiến thức trước được truyền từ máy làm lạnh ly tâm Ông Fan và cộng sự [16] cho rằng thông thường chỉ có tám cảm biến thường được lắp đặt trong hệ thống làm lạnh trong nhà máy, số lượng ít hơn so với phòng thí nghiệm Nghiên cứu đã trích xuất thông tin từ ba trong số các cảm biến được cài đặt tại nhà máy, để thiết lập máy vectơ hỗ trợ (SVM) 3 và SVM 8 mô hình chẩn đoán dựa trên tìm kiếm lưới và tối ưu hóa tham số xác thực chéo cho bảy lỗi điển hình Độ chính xác tổng thể của mô hình SVM 8 là 97,68%, đáp ứng nhu cầu chẩn đoán vận hành tại hiện trường Saleh và cộng sự [17] đã giới thiệu sơ bộ về công nghệ điều khiển mới nhằm đáp ứng nhu cầu tiết kiệm năng lượng, cũng như

5 kéo dài tuổi thọ của thiết bị trong hệ thống Bằng cách điều chỉnh tần số quay của của máy nén hay kích thước van điện từ để đáp ứng mức tải cố định khác nhau Nasution và các cộng sự [18] đã thực hiện một hệ thống thử nghiệm với phương pháp điều chỉnh lưu lượng và tốc độ vòng quay máy nén thông qua hệ thống điều khiển PI đã mang lại nhiều kết quả mà bộ điều khiển On-Off bị giới hạn như: nhiệt độ đầu ra có thể thấp hơn và theo ý muốn hơn, hay mức độ năng lượng sử dụng được giàm đáng kể,… Cheng và cộng sự [19] đã đưa ra một phương pháp mới trong đo đạc các thông số để tối ưu hơn và thông minh hơn cho hoạt động điều hòa không khí Các cảm biến thông minh tích hợp trong các thiết bị di động như điện thoại hay đồng hồ thông minh được sử dụng để phát tín hiệu đến điều hòa về nhận biết thói quen hay vị trí để hệ thống đưa ra các xử lý bật tắt điều hòa đúng lúc, chuẩn bị làm lạnh cho phòng trước khi người dùng bước vào Rasmussen và cộng sự [20] giới thiệu một mô hình điều hòa không khí được tạo ra và vận hành nhằm đo đạc các thông số để phục vụ cho quá trình phát triển một luận án Các nghiên cứ trên từng chi tiết của cả hệ thống nhằm mục đích phục vụ cho sự phát triển một hệ thống thực sự với các tiến bộ vượt bậc Các tính năng mới được thêm vào như chuẩn đoán lỗi của một số thiết bị như dàn bay hơi,…

Ali và các cộng sự [21] đưa ra một ý tưởng về một hệ thống sẽ tương tác với người dùng bằng cách ghi lại cảm giác của họ đối với môi trường làm việc dựa trên dữ liệu cảm biến, thông tin sẽ được tích hợp với mô hình dựa trên dự đoán bình chọn dự đoán (PMV) nâng cao để điều khiển AC thông minh để người sử dụng có thể cảm thấy hài lòng về nhiệt độ Aftab và các cộng sự [22] nêu ra một xu hướng mới: dùng các cảm biến không dây thay thế cho các cảm biến đã được cố định, nó sẽ tiện lợi hơn Các thuật toán thử nghiệm được mô phỏng để kiểm tra mức độ hoạt động của chúng, nhằm mục đích tối ưu hóa và thương mại hóa hệ thống BMS Tastana và cộng sự[23] đưa ra một ứng dụng nhà thông minh, bằng cách thu thập các dữ liệu từ các thiết bị, các thông số như dòng điện, điện áp, công suất, nhiệt độ và độ ẩm của các thiết bị này có thể được ghi lại trong đám mây và có thể thu được các đặc tính vận hành của thiết bị Sử dụng các đặc tính này, mức tiêu thụ năng lượng của một hộ gia đình có thể được giảm bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau Moussa và cộng sự [24] đã giới thiệu một thế hệ cảm biến không dây mới được coi là một cuộc cách mạng trong thiết kế hệ thống HVAC Cảm biến không dây có thể là phản ứng nhanh nhất để kiểm soát khí hậu, theo dõi và theo dõi hành vi của con người và

6 điều kiện phòng, có thể được tích hợp với hệ thống thông tin và giải trí và an ninh gia đình, cho phép các hệ thống điều khiển thông minh tiên tiến cung cấp các dịch vụ quan trọng hơn sau này

Tassou [25], Kocyigit [26], Gao [27] và các cộng sự dựa trên nền tảng là hệ thống FDD và các đồ thị để tiến hành nghiên cứu và chế tạo mô hình một hệ thống chẩn đoán và phát hiện rò rỉ môi chất lạnh dựa trên trí thông minh nhân tạo và giám sát hiệu suất hệ thống theo thời gian thực, chẩn đoán lỗi trong chu trình làm lạnh nén hơi trong hệ thống lạnh nói chung và hệ thống HVAC nói riêng Woradechjumroen và cộng sự [28] đã đưa ra một phương pháp chẩn đoán và hướng khắc phụ cho lỗi thiết kế dư công suất của hệ thống điều hòa không khí Packaged thương mại Nhóm nghiên cứu sử dụng hệ thống mạng điều khiển và tự động hóa thu thập dữ liệu thời tiết và dữ liệu vận hành của máy điều hòa Packaged thương mại Từ đó đề xuất và đưa ra chế độ vận hành mới cho hệ thống, nhằm tiết kiệm chi phí vận hành Yan và nhóm nghiên cứu [29] đã xây dựng các mạng lưới điều kiện bất lợi cho máy điều hòa không khí chiller nhằm phục vụ cho việc chẩn đoán và giải quyết các vấn đề liên quan của hệ thống này Nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu khoảng thời gian 2 phút để ghi nhận và kiểm tra Độ chính xác phân loại các trường hợp lỗi xảy ra trung bình đạt 90,40% cho 30 mẫu dữ liệu từ mỗi loại lỗi, tương đối chấp nhận so với điều kiện thực tế

Zhu và các cộng sự [30] đã thu thập dữ liệu nhiệt độ và các rủi ro hoạt động liên quan từ đó có thể chẩn đoán các khả năng lỗi của hệ thống điều hòa trong các trung tâm dữ liệu Với phương pháp mới này, tỷ lệ chẩn đoán chính xác tổng thể là 94,17% và tỷ lệ báo động sai nằm trong phạm vi 5% Ngoài ra, sai số tuyệt đối trung bình của bốn công cụ ước tính cường độ lỗi nhỏ hơn 4% Wang và nhóm nghiên cứu [31] đưa ra một phương pháp tự phát hiện lỗi và tự sửa lỗi cảm biến mới dựa trên cấu trúc mạng phi tập trung được đề xuất để giải quyết các vấn đề kỹ thuật thực tế Một thuật toán thông minh để phát hiện lỗi cảm biến và tự sửa lỗi được khám phá để đạt được hiệu quả của các mục tiêu toàn cầu Beghi cùng cộng sự [32] nghiên cứu đề ra một phương pháp dựa trên dữ liệu giám sát được sử dụng để phát hiện lỗi và loại trừ, không sử dụng đến các phương pháp chẩn đoán lỗi thông thường Với phương pháp này, tỷ lệ sai sót khi chẩn đoán giảm đáng kể, độ chính xác của dự đoán từ 95%-98% đối với một số lỗi thường gặp của chiller Pedersen và cộng sự [33] đã nghiên cứu về phương pháp kiểm soát chức năng dự đoán quá nhiệt trong hệ thống lạnh Ba chiến

7 lược được nghiên cứu là giành quyền kiểm soát PI theo lịch trình, kiểm soát chức năng dự đoán và cuối cùng là kiểm soát chức năng dự đoán bằng cách sử dụng mạng thần kinh Hiệu suất tương tự như nhau điều này ngụ ý rằng việc lựa chọn phương pháp điều khiển có thể quyết định bởi các tham số khác như khả năng điều chỉnh và nhu cầu về năng lực tính toán Song và các cộng sự [34] đã nêu ra những loại ảnh hưởng nào đã được tạo ra cho sự dao động của nhiệt độ phòng và sự tiêu hao năng lượng Nguyên mẫu của công cụ FDD đã được tạo ra bằng cách phân loại và tổ chức kết luận Độ tin cậy của công cụ này khi được sử dụng cho FDD và hiệu quả để khắc phục sự suy giảm của môi trường phòng và lãng phí năng lượng đã được nghiên cứu

Zhi Li [35], Hua Han [36], Liangliang Sun [37] và các cộng sự đã thực hiện các nghiên cứu nhằm mục đích cải thiện và phát triển các hệ thống chuẩn đoán lỗi của hệ thống lạnh Việc chuẩn đoán và phát hiện lỗi sớm trong hệ thống sẽ giúp kịp thời phát hiện và khắc phục lỗi đó giảm thiểu tối đa năng lượng hao phí Yu và cộng sự [38] đã đưa ra đánh giá về các phương pháp chuẩn đoán và phát hiện lỗi trên các đơn vị xử lý không khí Nghiên cứu kiểm soát tiên tiến này có thể duy trì hiệu suất hệ thống mạnh mẽ trong phạm vi chấp nhận được trong trường hợp hỏng hóc hoặc một số thành phần của nó Nền tảng vững chắc của các nghiên cứu hợp tác bao gồm sự hiểu biết hệ thống về FDD, mô hình hóa các nhà máy động lực và các nguyên tắc cơ bản của hệ thống điều khiển Miguel cùng cộng sự [39] đã nghiên cứu và chế tạo hệ thống phát hiện và chuẩn đoán lỗi cho lắp đặt điện lạnh công nghiệp Hệ thống kết hợp các phương trình tĩnh phức tạp và đơn giản Các kết quả khá khó đánh giá do không có dữ liệu trường hợp lỗi thực sự 'đủ' Tuy nhiên, các tác giả coi ứng dụng FDI dựa trên mô hình định lượng là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện bảo trì công nghiệp Liu cùng các cộng sự [40] đã đưa ra Chiến lược chuẩn đoán lỗi lãng phí môi chất lạnh trực tiếp mạnh mẽ cho các hệ thống VRF dựa trên kỹ thuật cảm biến ảo và phương pháp phát hiện lỗi PCA-EWMA Ngoài ra, trong thử nghiệm trực tuyến, mô hình lai dựa trên dữ liệu huấn luyện của các hệ thống VRF thử nghiệm cho thấy hiệu quả chẩn đoán lỗi vượt trội trên cùng hệ thống VRF và nó cũng xác định chính xác dữ liệu của hệ thống loại khác

1.3.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Đối với hệ thống lạnh ở nước ta hiện nay, ở các xí nghiệp đã ứng dụng phổ biến công nghệ tự động hóa từ các thiết bị động lực bảo vệ và điều khiển, bên cạnh đó có nhiều

8 nghiên cứu khoa học nhằm nâng cấp phát hiện, giả lập sự cố, nhằm đưa ra các giải pháp tối ưu vận hành hệ thống

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cơ sở tính toán

2.1.1 Sơ đồ nguyên lý chu trình lạnh 1 cấp

Chu trình lạnh 1 cấp ở hình 2.1 được sử dụng rộng rãi cả trong công nghiệp và dân dụng

Hình 2.11:Sơ đồ nguyên lý chu trình lạnh 1 cấp

 Nguyên lý hoạt động hệ thống lạnh 1 cấp nén:

Hơi quá nhiệt ở trạng thái (1) nhiệt độ thấp T0, áp suất thấp p0 vào MN thực hiện quá trình nén đoạn nhiệt đẳng entropy đến trạng thái (2) có nhiệt độ cao Tk, áp suất cao pk, sau khi qua TBNT nhả nhiệt đẳng áp đến trạng thái lỏng bão hòa (3), và được quá lạnh trước khi đến thiết bị TL (4), sau đó thực hiện quá trình tiết lưu đẳng enthalpy ở thiết bị tiết lưu đến trạng thái hơi bão hòa ẩm (5), cuối cùng vào TBBH nhận nhiệt đẳng áp đến trạng thái hơi bão hòa khô (6), trước khi vào MN để tiếp tục thực hiện một chu trình mới thì hơi bão hòa khô được quá nhiệt đến trạng thái (1)

2.1.2 Đồ thị và các công thức tính toán a) Đồ thị chu trình lạnh 1 cấp

Các quá trình diễn ra trong hệ thống lạnh được thể thiện qua đồ thị T-s và đồ thị lgp-h như hình bên dưới

Hình 2.12:2.1 Đồ thị T-s và lg p - h

1 – 2: quá trình nén đoạn nhiệt đẳng entropy ở MN; 2 – 3: nhả nhiệt đẳng áp ở TBNT ;

3 – 4: quá lạnh ở TBNT; 4 – 5: quá trình tiết lưu đẳng enthalpy ở TL; 5 – 6: nhận nhiệt đẳng áp ở TBBH ; 6 – 1: quá nhiệt ở TBBH

2.1.3 Các công thức tính toán

- Công riêng cấp cho máy nén: l = h1 – h2 (kJ/kg) (2.1)

Trong đó: h1: Enthalpy tại đầu hút của máy nén (kJ/kg) h2: Enthalpy tại đầu đẩy của máy nén (kJ/kg)

- Nhiệt lượng riêng nhả ra ở thiết bị ngưng tụ: qk = h2 – h4 (kJ/kg) (2.2)

Với h4: Enthalpy tại điểm 4 trước van tiết lưu (kJ/kg)

- Nhiệt lượng riêng nhận được ở thiết bị bay hơi: qo = h1 – h5 (kJ/kg) (2.3)

Với h5: Enthalpy tại điểm 5 trước khi vào thiết bị bay hơi (kJ/kg)

2.1.4 Các thông số được sử dụng trong chẩn đoán pan a) Nhiệt độ quá nhiệt Tsh của TBBH: thể hiện mức độ lỏng môi chất có trong TBBH Nếu ΔTSH của TBBH trong khoảng tốt, chứng tỏ TBBH đủ lỏng, và ngược lại TBBH thừa hoặc thiếu lỏng ΔTSH= T0 – Tsau TBBH (2.4)

12 b) Nhiệt độ quá lạnh Tsc: thể hiện mức độ môi chất có trong TBNT Nếu ΔTsc tốt, chứng tỏ TBNT đang có đủ môi chất, ngược lại, TBNT có thể đủ hoặc thiếu lỏng. ΔTSC= Tk – Ttrước tiết lưu (2.5)

Phương pháp nghiên cứu và cơ sở lý thuyết

Dựa vào các kiến thức tổng hợp trong quá trình học chúng em đã xây dựng quy trình chuẩn đoán pan cho hệ thống lạnh một cách đầy đủ và có hệ thống Từ sơ đồ này và thông số thực tế, người vận hành hoàn toàn có thể biết được hệ thống lạnh đang gặp phải sự cố gì trong lúc vận hành, từ đó có thể chủ động trong việc sắp xếp, lên lịch bảo trì cho hệ thống

Hình 2.23: Sơ đồ chuẩn đoán pan

Quy trình chẩn đoán được tiến hành khi phát hiện sự suy giảm năng suất lạnh của hệ thống, cụ thể ở đây là nhiệt độ kho hoặc phòng lạnh không đạt được nhiệt độ cài đặt trong một thời gian dài Các bước chẩn đoán của sơ đồ trên như sau: a) Đối với pan máy nén bé: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

- Trường hợp đúng: ta xét đến độ quá lạnh, độ quá nhiệt, kết luận pan khác

- Trường hợp sai: ta xét đến phía áp suất cao có bất thường hay không?

+ Nếu bình thường, tiếp tục xét và chẩn đoán pan khác

+ Nếu bất thường, kết luận hệ thống xảy ra pan máy nén bé b) Đối với pan TBBH bám bẩn và thiếu lưu lượng không khí: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

- Trường hợp đúng: ta xét đến độ quá nhiệt có lớn hay không?

+ Nếu độ quá nhiệt bé (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBBH nhiều), xét độ chênh nhiệt độ không khí trước và sau TBBH (∆TAIR) Nếu ∆TAIR lớn, kết luận quạt yếu Ngược lại, kết luận TBBH bám bẩn

- Trường hợp sai: tiếp tục xét và chẩn đoán pan khác c) Đối với pan TBNT bám bẩn và thiếu lưu lượng không khí: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

+ Ta xét đến áp suất đầu đẩy có bình thường hay không không? Nếu áp suất đầu đẩy thấp, kết luận pan khác,

+ Nếu áp suất đầu đẩy cao, xét tiếp độ quá lạnh

+ Nếu độ quá lạnh lớn, xét tiếp pan khác

+ Nếu độ quá lạnh bé (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT ít), xét độ chênh nhiệt độ không khí trước và sau TBNT (∆TAIR)

+ Nếu ∆TAIR lớn, kết luận quạt yếu Ngược lại, kết luận TBNT bám bẩn

- Trường hợp đúng: Tiếp tục xét và chẩn đoán pan khác d) Đối với pan thừa gas và khí không ngưng: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

+ Ta xét đến áp suất đầu đẩy có bình thường hay không không? Nếu áp suất đầu đẩy thấp, kết luận pan khác

+ Nếu áp suất đầu đẩy cao, xét tiếp độ quá lạnh

+ Nếu độ quá lạnh bé, xét và chẩn đoán pan khác

+ Nếu độ quá lạnh lớn (chứng tỏ lỏng trong TBNT nhiều), tiến hành kiểm tra khí không ngưng có trong hệ thống hay không?

+ Nếu không có khí không ngưng, kết luận pan thừa gas

- Trường hợp đúng: Tiếp tục xét và chẩn đoán pan khác e) Đối với pan tiết lưu sớm: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

- Trường hợp sai: Xét pan khác

+ Ta xét đến độ quá nhiệt

+ Nếu độ quá nhiệt bé, xét tiếp pan khác

+ Nếu độ quá nhiệt lớn (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBBH ít), xét tiếp độ quá lạnh

+ Nếu độ quá lạnh không tốt (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT ít), kết luận pan khác

+ Nếu độ quá lạnh tốt (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT nhiều), xét độ chênh nhiệt độ môi chất trên đường ống từ TBNT đến trước van tiết lưu

+ Nếu có sự chênh nhiệt độ tại mội vị trí nào đó trên đường ống, chứng tỏ vị trí đó bị tắt nghẽn, kết luận pan tiết lưu sớm

+ Nếu không có sự chênh lệch nhiệt độ tai bất kì vị trí nào trên đường ống đang xét, kết luận pan khác f) Đối với pan van tiết lưu quá bé: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

- Trường hợp sai: Xét pan khác

+ Ta xét đến độ quá nhiệt

+ Nếu độ quá nhiệt bé, xét tiếp pan khác

+ Nếu độ quá nhiệt lớn (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBBH ít), xét tiếp độ quá lạnh

+ Nếu độ quá lạnh không tốt (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT ít), kết luận pan khác

+ Nếu độ quá lạnh tốt (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT nhiều), xét độ chênh nhiệt độ môi chất trên đường ống từ TBNT đến trước van tiết lưu

+ Nếu có sự chênh nhiệt độ tại mội vị trí nào đó trên đường ống, chứng tỏ vị trí đó bị tắt nghẽn, kết luận pan khác

+ Nếu không có sự chênh lệch nhiệt độ tai bất kì vị trí nào trên đường ống đang xét, đồng thời trường hợp này lỏng môi chất trong TBNT nhiều, nhưng ở trong TBBH lại ít, kết luận van tiết lưu bị tắc nghẽn hay còn được gọi là pan van tiết lưu quá bé g) Đối với pan thiếu gas: Kiểm tra áp suất đầu hút có thấp hay không?

- Trường hợp sai: Xét pan khác

+ Ta xét đến độ quá nhiệt

+ Nếu độ quá nhiệt bé, xét tiếp pan khác

+ Nếu độ quá nhiệt lớn (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBBH ít), xét tiếp độ quá lạnh

+ Nếu độ quá lạnh tốt (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT nhiều), xét tiếp pan khác

+ Nếu độ quá lạnh không tốt (chứng tỏ lỏng môi chất trong TBNT ít), kết luận pan thiếu gas

2.2.3 Nguyên nhân: a) Pan máy nén quá bé:

Thông thường ở máy nén, áp suất hút thấp thì áp suất đầu đẩy thấp, áp suất hút cao thì áp suất đầu đẩy cao Máy nén bị hư hỏng chi tiết nội bộ gây ra sự thay đổi bất thường ở áp suất hút và đẩy Có rất nhiều hư hỏng khác nhau liên quan đến máy nén: hỏng các lá van hút, đẩy, van xả đá bằng gas nóng, bypass, xéc măng bị mòn, các cơ cấu bị gãy, … b) Pan TBNT bám bẩn và thiếu lưu lượng không khí ở TBNT

- Dàn bay hơi bám bẩn, có vật cản trên đường gió hồi

- Quạt yếu c) Pan tiết lưu sớm:

- Các pan xảy ra tại các thiết bị được lắp trên đường lỏng trước van tiết lưu mà gây ra tiết lưu thì ta gọi là pan tiết lưu sớm (bị tắc đường ống hoặc các thiết bị trước van tiết lưu)

- Trong thực tế, ta thường gặp pan tiết lưu sớm ở các thiết bị như: phin lọc, van điện từ, van xuất phát lỏng (từ các bình chứa), … Ngoài ra đường ống quá dài thì có hiện tượng flash gas, cũng được gọi là pan tiết lưu sớm (tuy nhiên ít gặp)

- Phin lọc bị tắc bẩn

- Kẹt van xuất phát lỏng (van 3 ngã, …)

- Van điện từ mở không hoàn toàn

- Lựa chọn sai thiết bị trên đường lỏng

- Đường kính ống dẫn quá bé

- TBBH đặt quá cao, quá xa

- Đường chất lỏng đi qua chỗ nóng (tiếp xúc với đường ống đẩy, gần nguồn nhiệt lớn, …) d) Pan tiết lưu quá bé:

- Trong quá trình vận hành hệ thống lạnh, van tiết lưu có thể bị tắc nghẽn, bị hư, … làm cho lượng môi chất đi qua van tiết lưu trở nên ít hơn Điều này giống như việc ta lắp đặt cho hệ thống lạnh hiện hành một van tiết lưu khác có công suất nhỏ hơn nhiều so với công suất thiết kế của hệ thống

- Các nguyên nhân thường gặp thực tế:

+ Van tiết lưu chọn sai hay ống của nó quá bé

+ Van tiếu lưu bị đóng quá nhiều do hiệu chỉnh sai

+ Đường kết nối thermostat của van tiết lưu bị thủng

+ Vị trí nối sai giữa bầu cảm biến và đường cân bằng ngoài

+ Đường thermostat của van tiết lưu được dự kiến dùng cho môi chất lạnh khác với môi chất đang dùng trong hệ thống

+ Van tiết lưu bị hỏng về cơ khí (đóng mở không tốt)

+ Phin lọc đầu vào của van tiết lưu bị tắc

+ Áp suất HP yếu bất thường

+ Màng ngăn bộ phân phối quá bé

+ Thân van tiết lưu lạnh hơn bầu

+ Bầu van tiết lưu đặt sai e) Pan TBBH bám bẩn và thiếu lưu lượng không khí ở TBBH

- Dàn bay hơi bám bẩn, có vật cản trên đường gió hồi

- Quạt yếu f) Pan có khí không ngưng và thừa gas

- Pan này rất hiếm khi xảy ra trong hệ thống, nó chỉ xảy ra khi khắc phục xong một sự cố nào đó của hệ thống xong, người sửa chữa đã nạp dư gas vào hệ thống, hoặc thao tác không đúng làm không khí lọt vào hệ thống

1) Triệu chứng pan máy nén quá bé:

- Nhiệt độ phòng không đạt

- Áp suất đầu hút không thấp, áp suất đầu đẩy không đạt

2) Triệu chứng pan TBNT bám bẩn và thiếu lưu lượng không khí ở TBNT

- Áp suất đầu hút và đầu đẩy tăng

- Nhiệt độ đầu hút tăng

- Độ chênh nhiệt độ không khí tại TBNT tăng → pan thiếu lưu lượng không khí ở TBNT

- Độ chênh nhiệt độ không khí tại TBNT giảm → pan TBNT bám bẩn

3) Triệu chứng pan tiết lưu sớm:

- Nhiệt độ phòng không đạt

- Áp suất đầu hút giảm

- Xuất hiện độ chênh nhiệt độ trên đường ống từ sau TBNT đến trước van tiết lưu

4) Triệu chứng pan tiết lưu quá bé:

- Nhiệt độ phòng không đạt

- Áp suất đầu hút giảm, ΔTSH lớn

5) Triệu chứng pan thiếu gas:

- Nhiệt độ phòng không đạt

- Áp suất đầu hút giảm

- ΔTSH lớn, ΔTSC không tốt

6) Triệu chứng pan TBBH bám bẩn và thiếu lưu lượng không khí ở TBBH

- Nhiệt độ phòng không đạt

- Áp suất đầu hút thấp

- ΔTSH tốt, độ chênh nhiệt độ không khí tăng → pan TBBH bám bẩn

- ΔTSH tốt, độ chênh nhiệt độ không khí giảm → thiếu lưu lượng không khí ở TBBH

7) Triệu chứng pan có khí không ngưng và thừa gas

- Nhiệt độ phòng không đạt

- Áp suất đầu hút và đầu đẩy tăng

Cơ sở thiết kế

Microsoft đã phát hành Visual Studio 2019 vào đầu năm 2019 Visual Studio 2019 cho phép mọi người viết mã bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau và các nền tảng khác nhau, Visual Basic 2019 là một trong số đó Visual Studio hỗ trợ 36 ngôn ngữ lập trình khác nhau và cho phép trình chỉnh sửa mã và trình gỡ lỗi hỗ trợ (ở các mức độ khác nhau) gần như bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, miễn là tồn tại một dịch vụ dành riêng cho ngôn ngữ Các ngôn ngữ cài sẵn bao gồm C, C ++ , C ++ / CLI , Visual Basic NET , C # , F # , JavaScript , TypeScript , XML , XSLT , HTML và CSS Hỗ trợ các ngôn ngữ khác như Python , Ruby , Node.js và M trong số những người khác có sẵn thông qua các trình cắm thêm Java (và J # ) đã được hỗ trợ trong quá khứ Visual Basic 2019 là ngôn ngữ lập trình VB.NET phiên bản mới nhất do Microsoft phát hành

Môi trường phát triển tích hợp Visual Studio là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) của Microsoft, được sử dụng để chỉnh sửa, gỡ lỗi và xây dựng mã, sau đó xuất bản ứng dụng Môi trường phát triển tích hợp (IDE) là một chương trình giàu tính năng có thể được sử dụng cho nhiều khía cạnh của phát triển phần mềm Ngoài trình soạn thảo và trình gỡ lỗi tiêu chuẩn mà hầu hết các IDE cung cấp, Visual Studio còn bao gồm trình biên dịch, công cụ hoàn thành mã, thiết kế đồ họa và nhiều tính năng khác để dễ dàng quá trình phát triển phần mềm

Visual Studio có sẵn cho Windows và Mac Visual Studio cho Mac có nhiều tính năng tương tự như Visual Studio 2019 và được tối ưu hóa để phát triển các ứng dụng di động và đa nền tảng

Có ba phiên bản của Visual Studio 2019: Community, Professional, và Enterprise Phần mềm Visual Studio 2019 mà nhóm sử dụng là Visual Studio 2019 Community

Arduino IDE được viết tắt (Arduino Integrated Development Environment) là một trình soạn thảo văn bản, giúp bạn viết code để nạp vào bo mạch Arduino Các chức năng chính:

- Biên dịch các chương trình đang soạn thảo để kiểm tra lỗi lập trình

- Biên dịch và upload các chương trình đang soạn thảo

- Mở một trang soạn thảo mới

- Mở các chương trình đã lưu

- Lưu chương trình đang soạn

- Gửi và nhận dữ liệu giữa máy tính và board Arduino

- Giao diện thân thiện, dễ sử dụng

Hình 2.34: Giao diện trên Arduino IDE

Giao diện Arduino IDE như hình trên, là giao diện đơn giản giúp người dùng thuận tiện trong khi thao tác các lệnh

2.3.3 Phần cứng xử lý trung tâm a) Giới thiệu

Arduino Uno là một board mạch vi điều khiển được phát triển bởi Arduino.cc, một nền tảng điện tử mã nguồn mở chủ yếu dựa trên vi điều khiển AVR Atmega328P Với

Arduino chúng ta có thể xây dựng các ứng dụng điện tử tương tác với nhau thông qua phần mềm và phần cứng hỗ trợ

Arduino Uno R3 được kết nối trực tiếp với máy tính thông qua USB để giao tiếp với phần mềm lập trình IDE, tương thích với Windows, MAC hoặc Linux Systems, tuy nhiên, Windows thích hợp hơn để sử dụng Các ngôn ngữ lập trình như C và C ++ được sử dụng trong IDE b) Tính năng

Arduino Uno đi kèm với giao diện USB tức là cổng USB được thêm vào bo mạch Arduino để phát triển giao tiếp nối tiếp với máy tính Bộ vi điều khiển Atmega328 sử dụng trên bo mạch đi kèm với một số tính năng như hẹn giờ, bộ đếm, ngắt, chân PWM, CPU, chân I / O và dựa trên xung nhịp 16 MHz giúp tạo ra nhiều tần số và số lệnh hơn trong mỗi chu kỳ Đây là một nền tảng mã nguồn mở, nơi mọi người có thể sửa đổi và tối ưu hóa bảng dựa trên số lượng hướng dẫn và nhiệm vụ muốn đạt được

Arduino đi kèm với một tính năng điều chỉnh tích hợp giúp giữ điện áp trong tầm kiểm soát khi thiết bị được kết nối với thiết bị bên ngoài Chân reset trên Arduino để thiết lập lại toàn bộ và đưa chương trình đang chạy trở về ban đầu Chân reset này hữu ích khi Arduino bị treo khi đang chạy chương trình

Có 14 chân I / O digital và 6 chân analog được tích hợp trên Arduino cho phép kết nối bên ngoài với bất kỳ mạch nào với Arduino Các chân này cung cấp sự linh hoạt và dễ sử dụng cho các thiết bị bên ngoài có thể được kết nối thông qua các chân này 6 chân analog được đánh dấu là A0 đến A5 và có độ phân giải 10 bit Các chân này đo từ 0 đến 5V, tuy nhiên, chúng có thể được cấu hình ở phạm vi cao bằng cách sử dụng chức năng analogReference và chân ISF

Bộ nhớ flash 13KB được sử dụng để lưu trữ số lượng hướng dẫn dưới dạng mã Chỉ cần nguồn 5V để sử dụng với Arduino, hoặc lấy nguồn trực tiếp từ cổng USB Arduino có thể hỗ trợ nguồn điện bên ngoài lên đến 12 V có thể được điều chỉnh và giới hạn ở mức 5 V hoặc 3,3 V dựa trên yêu cầu của projects c) Thông số kỹ thuật

Mỗi mạch điều khiển sẽ có các bộ thông số kết nối khác nhau Dưới đây là các thông số cụ thể của mạch Arduino

Bảng 1: Các thông số mạch Arduino

Chip điều khiển ATmega328P Điện áp hoạt động 5V Điện áp đầu vào (khuyên dung) 7-12V Điện áp đầu vào (giới hạn) 6-20V

Số chân Digital 14 (of which 6 provide PWM output)

Dòng điện DC trên mỗi chân

Dòng điện DC trên chân

32 KB (ATmega328P) of which 0.5 KB used by bootloader

Tốc độ thạch anh 16 MHz

Cân nặng 25 g d) Sơ đồ chân kết nối Arduino UNO R3

Trên mạch Arduino UNO R3 có rất nhiều chân để kết nối với các thiết bị phụ trợ Mỗi chân sẽ có 1 ý nghĩa, điều khiển 1 phần riêng biêt

Hình 2.36: Sơ đồ chân kết nối Arduino UNO R3

- Vin: Đây là điện áp đầu vào được cung cấp cho board mạch Arduino Khác với 5V được cung cấp qua cổng USB Pin này được sử dụng để cung cấp điện áp toàn mạch thông qua jack nguồn, thông thường khoảng 7-12VDC

- 5V: Chân 5V được sử dụng để cung cấp điện áp đầu ra Arduino được cấp nguồn bằng ba cách đó là USB, chân Vin của bo mạch hoặc giắc nguồn DC

- USB: Hỗ trợ điện áp khoảng 5V trong khi Vin và Power Jack hỗ trợ dải điện áp trong khoảng từ 7V đến 20V

- GND: Chân mass chung cho toàn mạch Arduino

- Reset: Chân reset để thiết lập lại về ban đầu

- IOREF: Chân này rất hữu ích để cung cấp tham chiếu điện áp cho Arduino

- PWM: PWM được cung cấp bởi các chân 3,5,6,9,10, 11 Các chân này được cấu hình để cung cấp PWM đầu ra 8 bit

- SPI: Chân này được gọi là giao diện ngoại vi nối tiếp Các chân 10 (SS), 11 (MOSI),

12 (MISO), 13 (SCK) cung cấp liên lạc SPI với sự trợ giúp của thư viện SPI

- AREF: Chân này được gọi là tham chiếu tương tự, được sử dụng để cung cấp điện áp tham chiếu cho các đầu vào tương tự

- TWI: Chân Giao tiếp TWI được truy cập thông qua thư viện dây Chân A4 và A5 được sử dụng cho mục đích này

- Serial Communication: Giao tiếp nối tiếp được thực hiện thông qua hai chân 0 (Rx) và 1 (Tx)

- Rx: Chân này được sử dụng để nhận dữ liệu trong khi chân Tx được sử dụng để truyền dữ liệu

- External Interrupts (Ngắt ngoài): Chân 2 và 3 được sử dụng để cung cấp các ngắt ngoài

- Robot: Arduino được ứng dụng trong các thiết kế về Robot, cụ thể như điều khiển motor, nhận biết và xử lý thông qua cảm biến

- Máy CNC mini sử dụng cho điêu khắc sử dụng laser hoặc spindle tốc độ cao

- Máy in 3D, sử dụng in chi tiết sản phẩm 3D

- Máy bay không người lái

- Điều khiển thiết bị thông qua internet (IoT)

- Nhận biết và xử lý và cảnh báo các vấn đề nguy hiểm như báo cháy, nồng độ hóa chất, khí ga độc hại, thông qua cảm biến

- Điều khiển thiết bị tắt bật đơn giản, cảm biến âm thanh, ánh sáng

- Giám sát và theo dõi nhiệt độ, áp suất hệ thống lạnh thông qua cảm biến.

Thiết bị cảm biến thu thập dữ liệu

2.4.1 Cảm biến nhiệt độ DS18B20

Cảm biến nhiệt độ DS18B20 với nhiều ưu điểm như: dễ sử dụng, giá thành thấp, dãy nhiệt độ đo của cảm biến lớn, sai xót thấp,… Đây chính là lý do mà cảm biến này được sử dụng rất phổ biến trong các hệ thống lạnh

Hình 2.47: Cảm biến nhiệt độ DS18B20

Cảm biến có thể kết hợp được các modul, dây dẫn khác nhau, thuận tiện trong việc sử dụng a) Thông số kỹ thuật

Các thông số kỹ thuật của cảm biến nhiệt độ DS18B20 được thể hiện một cách cụ thể như ở bảng 2 bên dưới

Bảng 2: Các thông số của cảm biến nhiệt độ DS18B20

PARAMETER SYMBOL CONDITIONS MIN TYP MAX UNITS

Supply Voltage VDD Local power (Note 1) +3.0 +5.5 V

Input Logic-Low VIL (Notes 1,4,5) -0.3 +0.8 V

Input Logic-High VIH Local power (Notes 1,6) +2.2 V

Sink Current IL VI/O = 0.4V 4.0 mA

Standby Current IDDS (Notes 7,8) 750 nA

DQ Input Current IDQ (Note 10) 5 àA

- Điện áp cung cấp: 3.0V ~ 5.5V b) Sơ đồ kết nối cảm biến nhiệt độ với mạch Arduino

Cảm biến có 3 chân ra để kết nối vào mạch Arduino theo sơ đồ trong hình

Hình 2.48: Sơ đồ kết nối cảm biến và mạch Arduino

- VCC kết nối vào chân 5V (Arduino)

- GND kết nối vào chân GND (Arduino)

- DATA kết nối vào chân 2 (Arduino)

Cảm biến áp suất Sensys M5256-C3079E-020BG là một sản phẩm chất lượng đươc sử dụng rộng rãi trong nhiều mô hình và hệ thống thực tế Cho thấy, đây là một sản phẩm đáng tin cậy

Hình 2.49: Cảm biến Sensys M5256-C3079E-020BG a) Thông số kỹ thuật:

- Ngõ ra: 4~20mA (được bảo vệ nối ngược cực và ngắn mạch)

- Điện trở cách điện: 100㏁ @500VDC

- Kiểu nối cáp: Mini DIN43650

- Áp suất đột ngột: 5 lần áp suất định mức

- Thân vỏ thép không gỉ

- Môi chất: nước, dầu, khí

- Giấy hợp chuẩn CE về công nghệ nặng b) Sơ đồ kết nối cảm biến áp suất với mạch Arduino :

Nói về cách đấu nối cảm biến áp suất 4-20ma thì chúng ta chia thành nhiều loại khác nhau trong đó có các loại cơ bản như: cảm biến 2 dây, 3 dây và 4 dây Mỗi loại có một

29 cách đấu nối khác nhau và có ưu nhược điểm khác nhau Tuy nhiên hiện nay người ta dùng nhiều nhất là cảm biến loại 3 dây như hình 2.10.

Hình 2.410: Sơ đồ kết nối cảm biến áp suất

Thiết bị hiển thị dữ liệu

Màn hình LCD Nokia 5110 là màn hình đơn sắc xử dụng IC điều khiển Philips PCD8544, hiển thị các hình ảnh đơn giản, các thông số theo yêu cầu,… Với ưu điểm dễ sử dụng, dễ lập trình để kết nối với mạch Arduino, kích thước nhỏ gọn dễ bố trí,… Màn hình LCD Nokia 5110 là một lựa chọn tốt để sử dụng cùng mạch Arduino

Hình 2.511: Màn hình LCD Nokia 5110 b) Thông số kỹ thuật:

- Loại màn hình: LCD Graphic đơn sắc

- Mã sản phẩm: Nokia 5110 LCD

- Giao tiếp: SPI mức TTL

- Kích thước: 45x45mm c) Sơ đồ kết nối

Các chân kết nối của LCD và Arduino được quy định theo thứ tự như hình 2.12

Hình 2.512 : Sơ đồ kết nối màn hình LCD Nokia 5110

Hình trên thể hiện cụ thể các vị trí kết nối trên mạch Arduino và màn hình LCD, từ đó người dùng có thể kết nối chính xác hơn Để liên kết màn hình LCD Nokia 5110 với mạch Arduino, ta phải có các điện trở ngăn dòng, giúp kết nối dễ dàng và ổn định Bảng 2 đã thể hiệ đầy đủ ý nghĩa các chân kết nối trên màn hình LCD và mạch Arduino và thứ tự kết nối giữa 2 thiết bị

Bảng 3: Thứ tự kết nối các chân LCD Nokia 5110 và Arduino

STT Các chân kết nối của

Vị trí kết nối trên Arduino Ý nghĩa

2 CE 4 Chip Enable (Chip Select)

7 Led+ GND Chân điều khiển đèn nền

THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU

Ý tưởng thiết kế

Sau khi đọc, tìm hiểu và biết đến những công trình nghiên cứu khoa học đã được đề cập trong Chương 1, nhóm chúng em đã biết đến nhiều thông tin bổ ích về các thuật toán hay, các cách xử lý thông minh trong việc chuẩn đoán lỗi của hệ thống lạnh, lý thuyết mang tính thuyết phục của các giáo sư trong nước lẫn nước ngoài Bên cạnh đó, chúng em đã tìm kiếm thêm về các thiết bị đo đã có hiện nay có trên Internet hay báo mạng điện tử, các thuật toán chạy trên các phần mềm xử lý như thế nào, hoạt động ra làm sao đã được đề cập trong phần 2.3 thuộc Chương 2 Việc học hỏi từ bạn bè có chuyên ngành liên quan cũng là vô cùng hữu ích Từ đó chúng em đã tập hợp lại tất cả các tư liệu về đề tài, chọn lọc và thực nghiệm để cuối cùng đưa ra phương pháp, cách giải quyết thông minh cho chủ đề này Một hệ thống mạch điện tử hiện đại có khả năng thu thập số liệu thu về máy tính và xử lý nó bằng những đoạn code được lập trình sẵn Dưới đây là toàn bộ mô hình ý tưởng mạch hệ thống được thể hiện cụ thể như hình 3.1:

Hình 3.11: Bản vẽ thiết kế mạch tổng thể

Từ bản vẽ trên, có thể nói tóm tắt về nguyên lý hoạt động của mạch điện tử trong hệ thống chuẩn đoán này Mạch điện tử ARDUINO UNO R3 lấy tín hiệu truyền về từ các

33 thiết bị đo thông qua các đường dây tín hiệu, được liên kết tại các chân có trên bo mạch Các tín hiệu này nếu là tín hiệu điện áp sẽ được thông qua bộ chuyển đổi tín hiệu thành dòng HW và sau đó đưa về mạch xử lý trung tâm Tại đây, mạch có nhiệm vụ tính toán đưa ra các dãy số tín hiệu 0110101… để truyền dẫn tín hiệu này đến máy tính có thể giải mã và đọc được thông qua 1 cổng USB có trên mạch Bên cạnh đó, 1 màn hình hiển thị LCD lấy tín hiệu từ mạch và thể hiện thông tin dữ liệu dưới dạng cột sóng trên màn hình Tất cả các công đoạn đều được thực thi dưới dạng những dòng code có chủ ý và mục đích cụ thể

Các đường đi tín hiệu, dây điện nguồn lẫn vị trí lắp đặt từng bộ phận thiết bị đều được thể hiện rõ ở hình 3.1 Bên cạnh đó để làm rõ về bo mạch chính có trong hệ thống này, chúng em đã thể hiện thông qua hình 3.2

Hình 3.12: Bản vẽ mạch điện tử Arduino

Mạch điện tử xử lý trung tâm có nhiều chân kết nối để truyền và nhận dữ liệu từ bên ngoài Trên hình 3.2, chúng em có thể liệt kê tên một vài chân của mạch, cụ thể như sau:

Mạch được cấp bởi nguồn điện DC 9V, một cổng USB có thể kết nối được nhiều thiết bị khác như máy tính, máy chiếu, Ngoài ra còn có đèn báo tín hiệu truyền về đã được nhận màu vàng, đèn bảo mạch đang hoạt động màu đỏ Chui cắm 4 chân để cắm trực tiếp vào mạch lấy thông tin dữ liệu.

Kiểm tra chất lượng thiết bị đo

Từ bản vẽ thiết kế đã thể hiện trong hình 3.1, nhóm em đã thống nhất chọn các thiết bị cần có trong hệ thống gồm:

- 7 con cảm biến nhiệt độ DS18B20

- 1 con cảm biến áp suất Sensys M5156-10286X-020BG-Ecomm

- 1 con cảm biến áp suất Keller PA-21G

- 1 bo mạch điện tử xử lý trung tâm Arduino UNO R3

- 2 bộ chuyển đổi tín hiệu dòng thành tín hiệu điện áp HW-685

- 1 bộ nguồn DC 24V, 1 bộ nguồn DC 9V

- Dây điện tín hiệu và dây điện nguồn

- 1 tấm phíp hàn mạch 18x30cm

Tất cả các thiết bị đã liệt kê trên đều có thể tìm mua trên thị trường hiện nay Tuy nhiên, trước khi đưa vào hệ thống sử dụng với mục đích của đề tài, nhóm chúng em đã thực hiện bước trước tiên là kiểm tra chất lượng tất cả các thiết bị này, đồng thời xem phương thức liên kết, hoạt động của từng thiết bị ra sao để có thể sử dụng một cách hiệu quả nhất

3.2.1 Kiểm tra cảm biến đo nhiệt độ a) Tại nhiệt độ thấp:

Cho 7 con cảm biến nhiệt độ vào cùng một môi trường nhiệt độ thấp (kho trữ đông -

18 0 C) để xác định ngưỡng chênh lệch nhiệt độ giữa các con cảm biến nhiệt độ Cách thức được thể hiện cụ thể thông qua hình:

Hình 3.23: Kiểm tra trong môi trường nhiệt độ thấp

Tại đây, khi nhiệt độ kho lạnh giảm dần theo thời gian hoạt động thì chúng em quan sát sự thay đổi số liệu đo về từ các đầu cảm biến này Quan sát cho đến khi nhiệt độ kho lạnh giảm xuống nhưng tín hiệu truyền về từ các cảm biến này là không đổi thì có thể kết luận về ngưỡng hoạt động ở nhiệt độ thấp của cảm biến Như vậy, với một cách thức kiểm tra như hình 3.3, nhóm chúng em có thể kiểm tra 3 yếu tố của cảm biến đo ở nhiệt độ thấp b) Tại nhiệt độ cao:

Tương tự cho 7 cảm biến vào cùng một môi trường nhiệt độ cao (nước đang đun sôi) Cách thức được thể hiện thông qua hình 3.4 Đun sôi ấm nước và quan sát số liệu trên đồng hồ số với tín hiệu truyền về từ các cảm biến đo nhiệt độ Từ đó xác định được độ chênh lệch nhiệt độ của cảm biến Đồng thời khi nhiệt độ tăng cao đến ngưỡng các cảm biến đo này không thể nhận được tín hiệu nữa thì ta xác định được ngưỡng hoạt động nhiệt độ cao của cảm biến

Như vậy qua hai bước mà nhóm đã thực nghiệm kiểm tra, xác nhận khoảng hoạt động cụ thể của cảm biến cho quá trình đo đạc

Hình 3.24: Kiểm tra trong môi trường nhiệt độ cao c) Độ sụt áp trên đường truyền tín hiệu:

Với cùng một vị trí đo nhiệt độ nhưng hai con cảm biến có khoảng cách đường truyền khác nhau lại đưa về giá trị tín hiệu khác nhau Cách thức kiểm tra xác định được thể hiện thông qua hình 3.5

Hai cảm biến cùng đo tại mộ vị trí, nhưng 1 con có đường truyền tín hiệu là 1 mét, con còn lại là 10 mét Khoảng cách là 10 mét dây tín hiệu, đủ lớn để xác định độ chênh lệch nhiệt độ của hai cảm biến nhiệt độ này đo được Từ đó hiệu chỉnh số liệu để cho thu thập dữ liệu nhiệt độ được chính xác nhất có thể

Hình 3.25: Xác định độ sụt áp trên đường truyền tín hiệu

37 d) Tại nhiệt độ môi trường:

Bước kiểm tra cuối cùng nhưng quan trọng cho một cảm biến nhiệt độ, đó chính là độ ổn định tín hiệu đo khi đo tại nhiệt độ môi trường Cách thức đo được thể hiện cụ thể thông qua hình 3.6

Nhiệt độ môi trường được thể hiện trên màn hình và so sánh với tín hiệu nhiệt độ truyền về từ cảm biến nhiệt độ để xác định độ chênh lệch cũng như độ ổn định của cảm biến theo thời gian Luôn phiên thay đổi các con cảm biến còn lại và quan sát trong khoảng thời gian cố định để kiểm tra thực nghiệm độ ổn định của từng con thiết bị

Hình 3.26: Kiểm tra cảm biến ở nhiệt độ môi trường

3.2.2 Kiểm tra cảm biến đo áp suất : a) Bằng bình gas:

Kết nối cảm biến áp suất với bình gas R22 thông qua bộ đồng hộ đo nạp gas Cách thức kiểm tra được thể hiện thông qua hình 3.7

Hình 3.27: Kiểm tra cảm biến áp suất

Dựa vào giá trị áp suất trên đồng hồ đo nạp gas, so sánh với giá trị tín hiệu nhận về từ cảm biến áp suất thể hiện trên màn hình máy tính để xác định được độ chênh áp của thiết bị đo Đồng thời xác định giá trị đo được là giá trị áp suất dư để thuận lợi cho việc tính toán kiểm tra Bên cạnh đó, khi vặn khóa bình gas lại và xả từ từ lượng gas còn lại trên đường dây gas kết nối và quan sát, sự thay đổi giá trị áp suất trên đồng hồ đo gas với tín hiệu truyền về có đồng bộ với nhau hay sai lệch, từ đó tinh chỉnh để quá trình thu thập dữ liệu được chính xác nhất có thể

Vị trí kết nối áp suất đo áp cao và áp thấp được thể hiện thông qua hình 3.8 Đối với từng hệ thống sẽ có một giá trị áp thấp và cao khác nhau, để đảm bảo không bị hở tại các mối nối, thiết bị cần có cao su non để đảm bảo độ bền kín và giá trị đo đạc được chính xác nhất có thể Đồng thời hình 3.7 còn thể hiện vị trí lắp áp suất khi đo áp suất cao và áp suất thấp, tránh lắp nhầm lẫn gây hư hỏng đồng hồ đo gas

Hình 3.28: Cách thức kiểm tra thực nghiệm cảm biến áp suất b) Bằng hệ thống thực tế:

Tiến hành thực nghiệm cảm biến áp suất ngay trên hệ thống thực tế, hình 3.9 thể hiện rõ cách thức kiểm tra này

Khi gắn vào hệ thống thực tế và đo đạc số liệu, thông qua đồng hồ hiện thị trên hệ thống lạnh có thể dễ dàng so sánh được độ chính xác của cảm biến nhiệt độ Đồng thời quan sát trong thời gian dài xem sự ổn định về tín hiệu đo được của con thiết bị áp suất

Hình 3.29: Kiểm tra hoạt động của thiết bị đo áp suất

Chế tạo lắp đặt hệ thống

3.2.3 Lắp đặt vị trí các cảm biến:

Các vị trí lắp cảm biến trên hệ thống được thể hiện trên hình ảnh mô phỏng của hệ thống lạnh như hình 3.10

Hình 3.310: Các vị trí lắp đặt cảm biến trên hệ thống lạnh

Thông qua hình 3.10 có thể cơ bản nắm rõ được các vị trí cần lắp đặt các con cảm biến, từ đó sẽ dễ dàng xác định vị trí đối với hệ thống thực tế, tranh sai xót nhầm lần trong quá trình lắp đặt và đo đạc số liệu Hình 3.9 có nhiều kí hiệu cho các con cảm biến cần lắp đặt, được chú thích thông qua bảng dưới:

Bảng 4: Ý nghĩa các vị trí lắp cảm biến

STT Vị trí Diễn giải

1 T2 Nhiệt độ môi chất ra khỏi TBBH

2 T6 Nhiệt độ môi chất ra khỏi TBNT

3 T7 Nhiệt độ môi chất trước tiết lưu

4 T8 Nhiệt độ gió vào TBBH

5 T9 Nhiệt độ gió ra TBBH

6 T10 Nhiệt độ gió vào TBNT

7 T11 Nhiệt độ gió ra TBNT

9 Pk Áp suất đầu đẩy

Từ bảng này có thể nắm rõ được số lượng, vai trò và vị trí của từng con cảm biến, thuận lợi cho quá trình lắp đặt thiết bị c) Cảm biến nhiệt độ gió ra của TBNT:

Cảm biến được gắn ở mép dưới trước quạt dàn ngưng thứ nhất như hình 3.11

Hình 3.311: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió ra TBNT

Vị trí này được chọn vì hơi gas quá nhiệt đi vào dàn theo chiều từ trên xuống Hướng quạt gió sẽ thổi ra xung quanh 4 hướng quạt Do đó, gió ra tại vị trí này mang giá trị trung bình với độ chính xác tương đối so với những vị trí khác d) Cảm biến nhiệt độ gió vào TBNT:

Cảm biến được gắn vào tấm lưới phía sau của dàn ngưng như hình 3.12

Vị trí lắp cảm biến phải cách xa khoảng cách với TBNT để tránh chịu bức xạ nhiệt, đồng thời tránh nguồn nhiệt từ Mặt trời và xung quanh để có thể đo đạc số liệu được chính xác nhất có thể

Hình 3.312: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió vào TBNT e) Cảm biến nhiệt độ gas ra khỏi TBNT:

Cảm biến nhiệt độ gas ra khỏi TBNT được lắp đặt ngay tại vị trí gas vừa đi ra khỏi TBNT như hình dưới đây

Hình 3.313: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gas ra khỏi TBNT

43 Để có thể đo được nhiệt độ gas chính xác nhất mà chưa bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ môi trường thông qua đường ống đồng dẫn ra bên ngoài dàn ngưng, nhóm đã chọn vị trí này để lấy số liệu, đồng thời dùng băng keo điện để cố định cảm biến và cản trở sự ảnh hưởng của nhiệt độ môi trường f) Cảm biến nhiệt độ gió ra TBBH:

Cảm biến nhiệt độ gió ra TBBH được lắp ở phía trước quạt dàn ngưng và nằm trên khung lưới sắt bảo vệ quạt được thể hiện thông qua hình 3.14

Hình 3.314: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió ra TBBH

Chọn vị trí này vì hướng gió thổi xung quanh bốn hướng quạt, nhiệt độ vừa ra khỏi quạt sẽ chưa bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ phòng Từ đó đo được số liệu chính xác cần đo g) Cảm biến nhiệt độ gió vào TBBH:

Cảm biến nhiệt độ gió vào TBBH được lắp đặt ở mặt sau của TBBH, được thể hiện như hình 3.15

Cảm biến nên được đặt cách xa TBBH để tránh chịu ảnh hưởng nhiệt, đồng thời đo được chính xác nhiệt độ phòng, được cố định bằng băng keo điện

Hình 3.315: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió vào TBBH h) Cảm biến nhiệt độ gas ra khỏi TBBH:

Cảm biến nhiệt độ gas ra TBBH được lắp đặt ở ngay tại vị trí gas lạnh vừa đi ra khỏi TBBH như hình 3.16

Hình 3.316: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gas ra khỏi TBBH

Cảm biến nên được đặt tại vị trí này nhằm đo được nhiệt độ gas vừa ra khỏi TBBH gần đúng nhất khi chưa bị ảnh hưởng nhiều của nhiệt độ phòng, được cố định bằng beo keo điện

45 i) Cảm biến nhiệt độ gas trước van tiết lưu:

Vị trí cảm biến được đặt như hình 3.17

Hình 3.317: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gas trước van TL Đặt cảm biến tại vị trí này nhằm đo nhiệt độ gas sau khi đi qua van điện từ cũng như nhiệt độ gas trước khi vào van tiết lưu để xác định độ chênh nhiệt độ trên đoạn ống dẫn này, ý nghĩa mang lại cơ sở cho quá trình chuẩn đoán lỗi j) Cảm biến áp suất cao HP:

Cảm biến áp suất cao được lắp đặt thông qua 1 ống dẫn gas ( nhằm đảm bảo an toàn khi tháo lắp ) tại vị trí van ba ngã được gắn ở đầu đẩy máy nén như hình 3.18

Cảm biến được gắn trên đường đẩy của máy nén để đo được số liệu chính xác nhất Tại mối nối có thêm cao su non cho đảm bảo được kín và chặc chẽ, an toàn

Hình 3.318: Vị trí lắp đặt cảm biến đo áp suất cao HP k) Cảm biến áp suất thấp LP:

Cảm biến áp suất thấp được lắp đặt thông qua 1 ống dẫn gas ( nhằm đảm bảo an toàn khi tháo lắp ) tại vị trí van ba ngã được gắn ở đầu hút máy nén như hình 3.19

Hình 3.31: Vị trí lắp cảm biến đo áp suất thấp LP

Cảm biến áp suất được lắp tại vị trí đầu hút máy nén để đó giá trị áp suất thấp gần đúng nhất có thể, kết nối bằng ống dẫn gas

3.2.4 Chế tạo mạch điện tử:

Bộ vi mạch điện tử xử lý trung tâm được thực hiện bằng nhiều công đoạn, cách thức thực hiện được thể hiện cụ thể qua hình 3.20

Hình 3.320: Thiết kế mạch sơ bộ

Nhóm đã lên ý tưởng cho toàn hệ thống mạch điện tử được tóm gọn trong 1 hộp đen bảo vệ Các vị trí đặt các thiết bị chính được đánh dấu, bố trí hợp lí và khoét lỗ sẵn để lắp ráp vào Tiếp đến là việc định vị từng bộ phận chính cho hệ thống, thể hiện rõ qua hình 3.21

Hình 3.321: Bố trí hoàn thiện lắp ráp mạch hệ thống

Các thiết bị chính được cố định cụ thể bằng keo nến, các mối nối mạch được thực hiện bằng phương pháp hàn chị, cụ thể qua hình 3.22

Hình 3.322: Mối nối hàn chì

Mối nối được thực hiện ở nhiệt độ cao, dùng dây chì để hàn kín chỗ kết nối, đảm bảo độ chắc chắn và ổn định trong đường truyền tín hiệu Ngoài ra, thông qua hình dưới đây có thể xem được tổng quan các cách thức làm ra được hệ thống hoàn chỉnh:

Qua hình, những cách thức kết nối có thể nói cụ thể là:

- Arduino với LCD: kết nối bằng 6 dây tín hiệu điện, 1 dây điện nguồn của LCD nối vào chân 3,3V trên mạch Arduino Tất cả đều kết nối bằng chốt cắm

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Ngày đăng: 10/08/2022, 22:30

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Zhe Sun, Huaqiang Jin, Jiangping Gu, Yuejin Huang, Xi Shen, "Gradual fault early stage diagnosis for air source heat pump system using deep learning techniques,"International Journal of Refrigeration, vol. 107, pp. 63-72, 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Gradual fault early stage diagnosis for air source heat pump system using deep learning techniques
[2] "Novel application of multi-model ensemble learning for fault diagnosis in refrigeration systems," Applied Thermal Engineering, vol. 164, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Novel application of multi-model ensemble learning for fault diagnosis in refrigeration systems
[3] Yubin Liu, Qing Gao, Tianshi Zhang, Chengwei Cui, Shi Jin, "Exploration of interactive thermal influence characteristics of power and air conditioning system based on 1D/3D coupling calculation in electric vehicle underhood," Applied Thermal Engineering, vol. 167, 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Exploration of interactive thermal influence characteristics of power and air conditioning system based on 1D/3D coupling calculation in electric vehicle underhood
[4] K. L. Cézar, A. G. A. Caldas, A. M. A. Caldas, M. C. L. Cordeiro,... P. S. A. Michima, "Development of a novel flow control system with arduino microcontroller embedded in double effect absorption chillers using the LiBr/H2O pair,"International Journal of Refrigeration, vol. 111, pp. 124-135, March 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Development of a novel flow control system with arduino microcontroller embedded in double effect absorption chillers using the LiBr/H2O pair
Tác giả: K. L. Cézar, A. G. A. Caldas, A. M. A. Caldas, M. C. L. Cordeiro, P. S. A. Michima
Nhà XB: International Journal of Refrigeration
Năm: 2020
[5] Lihao Huang, Leren Tao, Cheng Tang, Yue Chen, ... Hong Tao, "Experimental research on instability of expansion valve–dry evaporator refrigeration system,"Applied Thermal Engineering, vol. 162, 5 November 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Experimental research on instability of expansion valve–dry evaporator refrigeration system
[6] Zhenyu Yang, Karsten B. Rasmussen, Anh T. Kieu, Roozbeh Izadi-Zamanabadi, "Fault Detection and Isolation for a Supermarket Refrigeration System – Part Two:Unknown-Input-Observer Method and Its Extension," IFAC Proceedings Volumes, vol. 44, pp. 4238-4243, 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fault Detection and Isolation for a Supermarket Refrigeration System – Part Two: Unknown-Input-Observer Method and Its Extension
[7] Wilson R. Nyemba, Simon Chinguwa, Batsirayi L. Marango, Charles Mbohwa, "Evaluation and feasibility assessment of the sustainability of refrigeration systems devoid of harmful refrigerants for storage of vaccines," Procedia Manufacturing, vol.35, pp. 291-297, 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Evaluation and feasibility assessment of the sustainability of refrigeration systems devoid of harmful refrigerants for storage of vaccines
Tác giả: Wilson R. Nyemba, Simon Chinguwa, Batsirayi L. Marango, Charles Mbohwa
Nhà XB: Procedia Manufacturing
Năm: 2019
[8] Huaxia Yan, Yudong Xia, Shiming Deng, "Adaptive control for degree of refrigerant superheat in a direct expansion air conditioning system under variable speed operation," Energy Procedia, vol. 158, pp. 2182-2187, February 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Adaptive control for degree of refrigerant superheat in a direct expansion air conditioning system under variable speed operation
[9] Atena Montazeri, Seyed Mohamad Kargar, "Fault detection and diagnosis in air handling using data-driven methods," Journal of Building Engineering, vol. 31, September 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fault detection and diagnosis in air handling using data-driven methods
Tác giả: Atena Montazeri, Seyed Mohamad Kargar
Nhà XB: Journal of Building Engineering
Năm: 2020
[10] Ke Yan, Lulu Ma, Yuting Dai, Wen Shen, ... Dongqing Xie, "Cost-sensitive and sequential feature selection for chiller fault detection and diagnosis," International Journal of Refrigeration, vol. 86, pp. 401-409, February 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cost-sensitive and sequential feature selection for chiller fault detection and diagnosis
[11] A. P. Rogers, F. Guo, B. P. Rasmussen, "A review of fault detection and diagnosis methods for residential air conditioning systems," Building and Environment, vol.161, 15 August 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A review of fault detection and diagnosis methods for residential air conditioning systems
[12] Sankaranarayanan Subramanian, Adeel Ahmad, Sebastian Engell, "Robust control of a supermarket refrigeration system using multi-stage NMPC," IFAC-PapersOnLine, vol. 49, no. 7, pp. 901-906, 2016 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Robust control of a supermarket refrigeration system using multi-stage NMPC
[13] Dan Li, Guoqiang Hu, Costas J. Spanos, "A data-driven strategy for detection and diagnosis of building chiller faults using linear discriminant analysis," Energy and Buildings, vol. 128, pp. 519-529, 15 September 2016 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A data-driven strategy for detection and diagnosis of building chiller faults using linear discriminant analysis
[14] Maitreyee Dey, Soumya Prakash Rana, Sandra Dudley, "Smart building creation in large scale HVAC environments through automated fault detection and diagnosis,"Future Generation Computer Systems, vol. 108, pp. 950-966, July 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Smart building creation in large scale HVAC environments through automated fault detection and diagnosis
[15] Yuqiang Fan, Xiaoyu Cui, Hua Han, Hailong Lu , "Chiller fault diagnosis with field sensors using the technology of imbalanced data," Applied Thermal Engineering, vol.159, August 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Chiller fault diagnosis with field sensors using the technology of imbalanced data
Tác giả: Yuqiang Fan, Xiaoyu Cui, Hua Han, Hailong Lu
Nhà XB: Applied Thermal Engineering
Năm: 2019
[16] Yuqiang Fan, Xiaoyu Cui, Hua Han, Hailong Lu, "Feasibility and improvement of fault detection and diagnosis based on factory-installed sensors for chillers," Applied Thermal Engineering, vol. 164, 5 January 2020 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Feasibility and improvement of fault detection and diagnosis based on factory-installed sensors for chillers
[17] B. Saleh, Ayman A. Aly, "Flow Control Methods in Refrigeration Systems: A Review," INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTROL, AUTOMATION AND SYSTEMS, vol. 5, pp. 14-25, January 2015 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Flow Control Methods in Refrigeration Systems: A Review
[18] Henry Nasution, Azhar Abdul Aziza, Zulkarnain Abdul Latiff , "PI CONTROL APPLICATION FOR BUILDING AIR CONDITIONING SYSTEM," Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering), pp. 61-69, 2015 Sách, tạp chí
Tiêu đề: PI CONTROL APPLICATION FOR BUILDING AIR CONDITIONING SYSTEM
[19] Chin-Chi Cheng, Dasheng Lee, "Smart Sensors Enable Smart Air Conditioning Control," Sensors, vol. 14, pp. 11179-11203, 2014 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Smart Sensors Enable Smart Air Conditioning Control
[21] A.M.Ali, S.A.Abdul Shukor, N.A.Rahim, Z.M.Razlan, Z.A.Z.Jamal, "IoT-Based Smart Air Conditioning Control for Thermal Comfort," IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems, pp. 289-294, June 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: IoT-Based Smart Air Conditioning Control for Thermal Comfort

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w