摘要
本发明公开了一种用于制冷机组的化霜控制方法及系统,涉及化霜控制技术相关领域,该方法包括:在制冷机组的关键部位安装多种智能传感器,实时采集温度、湿度和风量数据,安装相机拍摄霜层的实际情况;对采集到的数据进行预处理,获取制冷机组的多模态数据;应用深度学习模型分析制冷机组的多模态数据,预测化霜需求和区域;根据模型预测结果,动态调整制冷机组化霜模式和滴水时长;监控制冷机组的实时化霜情况和环境数据变化趋势,更新模型训练数据和相关参数。解决了现有化霜控制方法无法根据实际霜层情况动态调整化霜时间和化霜控制精度不足、效率低下的技术问题,达到了提升化霜控制智能化水平,提高化霜控制的精度和效率的技术效果。
技术关键词
制冷机组
数据变化趋势
风量
智能传感器
露点温度
时间序列分析技术
化霜控制技术
化霜模式
预训练模型
训练深度学习模型
相对湿度
化霜控制方法
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