CN119164162B - 一种用于控制制冷设备的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于控制制冷设备的方法，涉及制冷设备控制技术领域。该用于控制制冷设备的方法，通过获取冷却仓的当前内部温度值、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据，并进行预处理分析，得到制冷设备的冷却能量需求值；在待冷却海洋鱼群放入至冷却仓中后，获取制冷设备的冷却剂初始状态数据，本发明通过实时监测冷却过程中的鱼体温度，结合实际温度偏差和剩余时段来动态调整冷却剂的流速，从而有效解决了传统方法中固定流速控制的弊端，使得冷却过程能够实时响应鱼体的温度变化，在冷却剂流速和温度的精确控制下，冷却过程变得更加灵活，有助于保持鱼类新鲜度，防止冷却过度或不足。

Description

一种用于控制制冷设备的方法

技术领域

本发明涉及制冷设备控制技术领域，具体为一种用于控制制冷设备的方法。

背景技术

随着冷链物流和食品保鲜技术的快速发展，制冷设备在水产品、肉类等易腐食品的运输和储存中扮演着至关重要的角色，尤其是海洋鱼类等高价值水产品，对冷藏温度和冷却速率的要求十分严格，温度控制不当不仅会影响其新鲜度，还会导致品质下降、营养流失，甚至造成经济损失，传统的制冷设备通常依靠环境温度的监控与手动调节实现温度控制，缺乏对冷却需求的动态响应能力。

现有的冷却系统普遍采用固定的冷却流速和简单的温度控制机制，难以根据待冷却物体的实际状态及实时温度变化调整冷却剂流速，导致冷却效率不高，冷藏效果有限，这种粗放式冷却模式常常造成冷却能耗增加，设备磨损加剧，且在冷却过程中易出现过冷或冷却不足的情况，影响食品的保鲜效果。

现有技术存在的局限至少包括如下问题，首先，在传统的制冷设备控制中，通常仅通过环境温度或预设的温度目标进行初步冷却规划，局限于粗略的能量需求估算，未能充分考虑待冷却物体本身的具体物理属性以及冷却过程中的动态变化，从而容易导致冷却效率低下、能耗增加，并常会出现冷却不足或过冷的现象，其次，现有技术大多缺乏对实时冷却过程的动态监测和反馈调节机制，通常是在制冷设备启动后按固定参数运行，难以针对冷却过程中的温度变化进行流速和冷却功率的实时调整，此外，传统的冷却控制方法难以实现对冷却剂流速的动态优化管理，制冷剂流速的设置通常基于经验值或简单的设定值，缺乏科学的计算依据，容易导致冷却剂的使用不合理，既浪费能源，又加大了冷却成本，且影响了冷却效率。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于控制制冷设备的方法，解决了在传统的制冷设备控制中，通常仅通过环境温度或预设的温度目标进行初步冷却规划，局限于粗略的能量需求估算，未能充分考虑待冷却物体本身的具体物理属性以及冷却过程中的动态变化，从而容易导致冷却效率低下、能耗增加，并常会出现冷却不足或过冷的现象，其次，现有技术大多缺乏对实时冷却过程的动态监测和反馈调节机制，通常是在制冷设备启动后按固定参数运行，难以针对冷却过程中的温度变化进行流速和冷却功率的实时调整，此外，传统的冷却控制方法难以实现对冷却剂流速的动态优化管理，制冷剂流速的设置通常基于经验值或简单的设定值，缺乏科学的计算依据，容易导致冷却剂的使用不合理，既浪费能源，又加大了冷却成本，且影响了冷却效率的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于控制制冷设备的方法，包括以下步骤：获取冷却仓的当前内部温度值、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据，并进行预处理，所述鱼体状态数据包括鱼体重量值、鱼体比热容值；对预处理后的冷却仓的当前内部温度值、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据进行综合分析，得到冷却仓中制冷设备的冷却能量需求值；在待冷却海洋鱼群放入至冷却仓中后，获取冷却仓中制冷设备的冷却剂初始状态数据，并结合冷却仓的当前内部温度值、制冷设备的冷却能量需求值、预设的冷却时间进行综合分析，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值；在冷却仓中基于制冷设备的冷却能量需求值以及制冷设备中的冷却剂的冷却流速值对待冷却海洋鱼群进行制冷处理，并进行实时监测，同时基于实时监测结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值；其中，计算冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值的具体公式如下：；其中，为冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值，为待冷却海洋鱼群中的第条海水鱼的鱼体重量值，为待冷却海洋鱼群中的第条海水鱼的鱼体比热容值，为冷却仓的当前内部温度值，为待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值，，为待冷却海洋鱼群中的海水鱼条数。

进一步地，所述冷却仓中制冷设备的冷却剂初始状态数据具体为冷却仓中制冷设备中冷却剂的比热容值、初始温度值、密度值。

进一步地，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：对冷却仓的当前内部温度值、冷却仓中制冷设备中冷却剂的初始温度值进行温差分析，得到冷却仓与制冷设备中冷却剂的温度差值；对冷却仓与制冷设备中冷却剂的温度差值、冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值、预设的冷却时间以及冷却仓中制冷设备中冷却剂的比热容值、初始温度值、密度值进行综合分析，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

进一步地，计算冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值的具体公式如下：；其中，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值，为制冷设备的冷却能量需求值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的比热容值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的初始温度值，为冷却仓的冷却仓的当前内部温度值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的密度值，为预设的冷却时间。

进一步地，基于实时监测结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：将预设的冷却时间划分为若干个时段，并预测待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值；在冷却仓中对待冷却海洋鱼群进行制冷处理时，实时获取待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体实时温度值，并结合对应时段的鱼体冷却时段温度预测值进行实时温度判断分析，并基于判断分析结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

进一步地，预测待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值的具体步骤如下：获取待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值；将待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值、冷却仓的当前内部温度值输入至冷却温度分析模型中进行预测分析，得到待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值。

进一步地，所述冷却温度分析模型具体如下：；其中，为待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来第个时段的鱼体冷却时段温度预测值，为冷却仓的当前内部温度值，为待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值，为自然常数，为数据库中存储的冷却系数，，为时段个数。

进一步地，基于判断分析结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：将待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体实时温度值与对应时段的鱼体冷却时段温度预测值进行实时比较分析；若存在待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值不符合鱼体冷却时段温度预测值的时段，则分析鱼体实时温度偏差值；基于鱼体实时温度偏差值分析剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值；在剩余时段内，基于冷却流速调整值对冷却仓的制冷设备中的冷却剂采取速度调整措施。

进一步地，计算剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值的具体公式如下：；其中，为剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值，为冷却调节系数，为鱼体实时温度偏差值。

进一步地，计算冷却调节系数的具体步骤如下：统计待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值不符合鱼体冷却时段温度预测值时的剩余时段个数；将鱼体实时温度偏差值以及剩余时段个数输入至调节分析模型中进行综合分析，得到冷却调节系数；其中，调节分析模型具体如下：；其中，为冷却调节系数，为数据库中存储的基础调节常数，为自然常数，为数据库中存储的敏感系数，为鱼体实时温度偏差值，为剩余时段个数。

本发明具有以下有益效果：

（1）、该用于控制制冷设备的方法，通过实时监测冷却过程中的鱼体温度，结合实际温度偏差和剩余时段来动态调整冷却剂的流速，从而有效解决了传统方法中固定流速控制的弊端，使得冷却过程能够实时响应鱼体的温度变化，在冷却剂流速和温度的精确控制下，冷却过程变得更加灵活，有助于保持鱼类新鲜度，防止冷却过度或不足，此外，动态调节还能优化制冷设备的运转状态，减少不必要的开停机，延长设备寿命。

（2）、该用于控制制冷设备的方法，通过获取鱼体的状态数据并结合冷却仓的内部温度和冷却剂的初始状态参数，从而能够精确计算出所需的冷却能量需求值，进而使得制冷设备能精确匹配冷却需求，避免了冷却不足或过度冷却的现象，提升了冷却效率，相比传统的简单温度控制方法，更注重冷却过程中的能耗管理，在满足冷却需求的前提下有效降低了能耗，实现了更高的节能效果。

（3）、该用于控制制冷设备的方法，引入了冷却温度分析模型和调节分析模型，通过鱼体温度预测值和冷却调节系数来实现冷却流速的精确调控，通过将鱼体的初始温度、冷却仓温度以及冷却剂状态数据输入预测模型，可以准确预测冷却过程中每个时段的温度变化，从而能够提前预判温度变化趋势并进行流速调整，避免了被动式调控的滞后性，进而大大提升了冷却过程的智能化和控制的精确度，确保了制冷设备运行的安全性和高效性。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

图1为本发明一种用于控制制冷设备的方法流程图。

图2为本发明一种用于控制制冷设备的方法中步骤流程图。

图3为本发明一种用于控制制冷设备的方法中步骤流程图。

具体实施方式

本申请实施例通过一种用于控制制冷设备的方法，解决了在传统的制冷设备控制中，通常仅通过环境温度或预设的温度目标进行初步冷却规划，局限于粗略的能量需求估算，未能充分考虑待冷却物体本身的具体物理属性以及冷却过程中的动态变化，从而容易导致冷却效率低下、能耗增加，并常会出现冷却不足或过冷的现象，其次，现有技术大多缺乏对实时冷却过程的动态监测和反馈调节机制，通常是在制冷设备启动后按固定参数运行，难以针对冷却过程中的温度变化进行流速和冷却功率的实时调整，此外，传统的冷却控制方法难以实现对冷却剂流速的动态优化管理，制冷剂流速的设置通常基于经验值或简单的设定值，缺乏科学的计算依据，容易导致冷却剂的使用不合理，既浪费能源，又加大了冷却成本，且影响了冷却效率的问题。

本申请实施例中的问题，总体思路如下：

首先，获取冷却仓的当前内部温度、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度、以及鱼体的状态数据（如每条鱼的重量和比热容），并对这些数据进行预处理。这一步旨在为后续冷却能量需求计算和冷却流速的确定奠定基础，接着，将预处理后的温度和鱼体状态数据进行综合分析，以计算冷却能量需求值，然后，在鱼群被放入冷却仓后，再获取冷却剂的初始状态数据（比热容、初始温度、密度），并结合冷却能量需求、温差以及预设的冷却时间，计算出冷却剂的初始冷却流速值，在冷却过程中，通过实时监控鱼体温度，并与预测的温度进行比较分析，若实际温度与预测温度有偏差，则基于偏差值和剩余冷却时段动态调整冷却剂的流速，确保冷却过程更加精准和高效。

请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种用于控制制冷设备的方法，包括以下步骤：获取冷却仓的当前内部温度值（通过安装在冷却仓内部的温度传感器实时测量）、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值（由冷链运输或食品安全法规规定中获取）以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据，并进行预处理，鱼体状态数据包括鱼体重量值（通过传送带上的称重传感器自动测量）、鱼体比热容值（根据鱼类种类从数据库中查找和调取比热容值）；对预处理后的冷却仓的当前内部温度值、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据进行综合分析，得到冷却仓中制冷设备的冷却能量需求值；在待冷却海洋鱼群放入至冷却仓中后，获取冷却仓中制冷设备的冷却剂初始状态数据，并结合冷却仓的当前内部温度值、制冷设备的冷却能量需求值、预设的冷却时间进行综合分析，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值；在冷却仓中基于制冷设备的冷却能量需求值以及制冷设备中的冷却剂的冷却流速值对待冷却海洋鱼群进行制冷处理，并进行实时监测，同时基于实时监测结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

其中，计算冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值的具体公式如下：；其中，为冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值，为待冷却海洋鱼群中的第条海水鱼的鱼体重量值，为待冷却海洋鱼群中的第条海水鱼的鱼体比热容值，为冷却仓的当前内部温度值，为待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值，，为待冷却海洋鱼群中的海水鱼条数。

冷却仓中制冷设备的冷却剂初始状态数据具体为冷却仓中制冷设备中冷却剂的比热容值（通过材料数据库或工程手册查找获取）、初始温度值（通过冷却剂管道或冷却设备中的温度传感器测量）、密度值（通过料手册或数据库中查找获取）。

具体地，如图2所示，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：对冷却仓的当前内部温度值、冷却仓中制冷设备中冷却剂的初始温度值（该值是待冷却海洋鱼群进入冷却仓后添加的制冷剂的温度值，因此温度与冷却仓的当前内部温度值不相同）进行温差分析，得到冷却仓与制冷设备中冷却剂的温度差值；对冷却仓与制冷设备中冷却剂的温度差值、冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值、预设的冷却时间以及冷却仓中制冷设备中冷却剂的比热容值、初始温度值、密度值进行综合分析，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

计算冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值的具体公式如下：；其中，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值，为制冷设备的冷却能量需求值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的比热容值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的初始温度值，为冷却仓的冷却仓的当前内部温度值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的密度值，为预设的冷却时间。

本实施方案中，通过获取冷却仓当前内部温度与冷却剂初始温度之间的温差，可以精确计算出需要的温度调节幅度，而不只是根据预设的温度范围进行粗略调控，考虑到冷却剂的初始温度可能与冷却仓当前温度不一致，这一差异的引入使得计算更符合实际操作情况，有助于降低不必要的能量消耗，在综合分析温差、冷却能量需求、冷却剂的比热容和密度等参数后，可以得到一个合适的冷却流速值，确保冷却剂流量和温度能够精确满足冷却需求，从而提高了冷却过程的效率，避免过多或不足的冷却，相比于传统的单一温度控制方式，这种方法更适合对能量需求和冷却强度具有高要求的情况，通过对冷却时间的精准预设和控制，可以在冷却过程中动态调整冷却剂流速，预设的冷却时间使得制冷设备能够在冷却进程中根据不同阶段的需求进行调整，避免长时间以固定流速运行，既节省了能源，也延长了设备的使用寿命，考虑到冷却剂的比热容和密度等参数，有助于更准确地控制冷却剂的流速，从而根据冷却需求高效使用冷却剂的能量，这样的设计不仅提高了冷却效率，还避免了冷却剂的浪费，减少了能源消耗，提升了制冷设备的节能性，通过精确计算冷却剂的流速值，可以使制冷设备在达到目标温度的同时维持稳定运行，避免过冷或温度不足的问题，在过低流速的情况下，冷却效率可能不够；而在过高流速的情况下，可能造成过度冷却，影响鱼类品质，该方案通过综合考虑温差、能量需求和冷却剂特性等因素，确保了流速的精确控制，从而保证了冷却过程的安全和稳定，这种方式也有利于避免因冷却剂流速不当而产生的设备磨损或故障，降低了维护成本，精准的流速控制不仅有助于实现高效冷却，还能够在整个冷却周期内保持制冷设备的平稳操作，减少制冷设备的负荷，防止温度波动带来的制冷设备不稳定性。

具体地，如图3所示，基于实时监测结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：将预设的冷却时间划分为若干个时段，并预测待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值；在冷却仓中对待冷却海洋鱼群进行制冷处理时，实时获取待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体实时温度值，并结合对应时段的鱼体冷却时段温度预测值进行实时温度判断分析，并基于判断分析结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

本实施方案中，将预设的冷却时间划分为若干个时段，并对每个时段的温度进行预测，使得制冷设备能够精确掌握每一时段内鱼体的温度变化趋势，这种分时段的冷却控制方式可以帮助制冷设备在每个时间节点上都保持最佳的温度控制，确保鱼体温度按照预期的冷却曲线逐步下降，实时温度判断和分析可以使制冷设备根据鱼体的实时温度值与预测温度值的差异进行即时的流速调整，确保温度控制更加精准，相比于传统的整体温度控制方法，这种分时段、实时监测的方式更能精细化管理冷却过程，有助于避免冷却过度或不足的问题，实时监测和动态调整机制可以快速响应鱼体温度的实际变化，特别是在外部环境或冷却仓内部条件变化时，制冷设备能够立即调整冷却剂流速以适应新的冷却需求，这种快速反应机制不仅有助于保证冷却过程的持续高效性，还可以适应复杂多变的冷却需求，提升制冷设备对环境变化的适应能力，通过动态调整流速，可以在冷却过程中逐步减少冷却剂流速，避免在接近目标温度时出现过冷情况，这种基于实际温度偏差的动态控制方法，确保了在每个冷却时段内流速的精确调节，使得冷却过程更加智能和灵活，实时监测与分时段控制方法使冷却过程的能量消耗更为合理，通过在不同温度阶段动态调整冷却剂流速，可以避免制冷设备在不必要的高流速下持续运行，节省能源消耗，这种基于温度反馈的动态流速控制可以大幅降低冷却过程中的能耗，提高制冷设备的整体能源效率，动态流速调整不仅可以防止设备在高负荷下长时间运转，减少了设备磨损，也有助于减少制冷设备频繁启停或过度运转造成的维护和更换成本，长此以往，制冷设备的使用寿命得以延长，设备的可靠性和稳定性也得到了有效保障。

具体地，预测待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值的具体步骤如下：获取待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值（通过接触式温度测量获取、非接触式温度测量即红外温度计测量获取，也可以使用捕获海洋鱼群处的海水温度值代替）；将待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值、冷却仓的当前内部温度值输入至冷却温度分析模型中进行预测分析，得到待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值。

冷却温度分析模型具体如下：；其中，为待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来第个时段的鱼体冷却时段温度预测值，为冷却仓的当前内部温度值，为待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值，为自然常数，为数据库中存储的冷却系数，，为时段个数。

需要解释的是，冷却系数的具体计算过程为：在冷却仓中放入待冷却的海洋鱼群，记录冷却仓的初始内部温度和鱼体的初始温度，在预定的时间间隔内记录鱼体温度的变化情况，获取多个时段的数据，这样可以捕捉到温度随时间变化的曲线，从而用于拟合冷却模型，使用指数衰减模型拟合实验数据，因为冷却过程通常表现为温度随时间的指数衰减趋势，将收集到的时间和温度数据带入上述指数衰减模型中，使用回归分析或最小二乘法拟合出冷却系数，通过数据拟合，找到一个最佳的冷却系数值，使得预测的温度变化曲线尽可能接近实际测量的温度数据，将拟合得到的冷却系数值应用于新的冷却过程，测试预测温度和实际温度之间的误差，如果误差在允许范围内，则将该冷却系数值存储到数据库中作为冷却系数，如果误差较大，则需要进一步调整实验条件或使用更多数据进行重新拟合。

在本实施示例中，每个时段的分钟数为10分钟，并且计算待冷却海洋鱼群的未来两个时段的鱼体冷却时段温度预测值的实施示例如下，现有如下参数：

冷却仓的当前内部温度值为：1°C。

待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值为：15°C。

数据库中存储的冷却系数为：0.2。

将上述数据带入至冷却温度分析模型中，得到：

待冷却海洋鱼群的未来第一个时段的鱼体冷却时段温度预测值=1+（15-1）*e^-0.2=1+14*0.819=12.466°C。

待冷却海洋鱼群的未来第二个时段的鱼体冷却时段温度预测值=1+（15-1）*e^-0.4=1+14*0.670=10.38°C。

本实施方案中，利用冷却温度分析模型，通过输入鱼体的初始温度和冷却仓的当前内部温度，能够精准预测未来每个时段的鱼体温度变化，这种基于数学模型的预测方法，弥补了传统冷却过程中凭经验设定温度曲线的不足，使得冷却过程的温度调控更加科学，通过冷却系数的拟合和优化，模型可以充分适应冷却过程中温度的指数衰减趋势，确保预测的温度曲线尽可能接近实际变化，这样一来，制冷设备可以在冷却过程中更加精确地控制温度，避免过冷或冷却不足，确保鱼类新鲜度和冷藏质量，分时段的温度预测使得制冷设备能够提前获知未来各个时段的温度趋势，形成一个温度调控的“路线图”，在此基础上，制冷设备可以根据每个时段的预测温度来动态调整冷却剂流速，提升冷却效率，这种提前预测和动态调整的方式，使得制冷设备能够更加灵活、智能地应对冷却需求，通过精确设定时段长度（例如每时段10分钟），制冷设备能够在更短的时间间隔内动态更新温度预测数据，确保冷却过程更加敏捷和高效，这样的动态控制机制不仅可以提高制冷设备的适应能力，还能够在冷却过程中平衡能耗与效果的关系，实现更智能的温度调节，冷却温度分析模型通过拟合得出的冷却系数，确保制冷设备在满足冷却需求的同时，能耗保持在最低水平，通过精准预测每个时段的温度变化，制冷设备可以在不需要高强度冷却的时段降低冷却剂流速，从而节省能源消耗，精准的温度预测和流速调整可以避免冷却剂的过度使用和设备的频繁开停，减少了制冷设备磨损，降低了维护成本，这种节能控制不仅降低了冷却过程的直接运行成本，还延长了制冷设备的使用寿命，使得制冷设备更加经济高效。

具体地，基于判断分析结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：将待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体实时温度值与对应时段的鱼体冷却时段温度预测值进行实时比较分析；若存在待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值不符合（即不等于）鱼体冷却时段温度预测值的时段，则分析鱼体实时温度偏差值；基于鱼体实时温度偏差值分析剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值；在剩余时段内，基于冷却流速调整值对冷却仓的制冷设备中的冷却剂采取速度调整措施。

计算剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值的具体公式如下：；其中，为剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值，为冷却调节系数，为鱼体实时温度偏差值。

本实施方案中，通过将每个时段的实时温度与预测温度进行对比分析，制冷设备能够在冷却过程中发现温度控制中的偏差，若实时温度与预测值不符，制冷设备可以立即分析偏差值，从而确保温度控制精确无误，相比传统的固定流速冷却方式，这种方法更适应实际冷却需求，能够及时响应温度变化，确保鱼体的温度始终保持在预期的冷却轨道上，实时的温度偏差分析可以防止冷却不足或过度冷却的现象发生，保障鱼类的最佳冷藏温度区间，这样不仅提升了冷却效果，还确保了鱼类的新鲜度和产品质量，通过基于温度偏差值调整冷却流速，制冷设备能够更灵活地适应冷却过程中的温度变化，每当实时温度偏差超出预期范围时，制冷设备可以立即调整冷却剂流速，防止温度继续偏离目标，这种动态调整机制提升了制冷设备的响应速度，使制冷设备能够快速应对环境温度的变化或冷却需求的波动，基于剩余时段内的实时调整，使得制冷设备能够根据当前的温度变化趋势灵活调整冷却强度，相比固定参数运行的冷却模式，这种调整方式在不影响冷却效率的前提下，有效提高了制冷设备的灵活性，动态调整冷却剂流速可以避免制冷设备长时间运行在高流速状态，当温度偏差较小时，制冷设备可以降低冷却剂的流速，减少能源消耗，反之，在温度偏差较大时才提升流速，这种按需调控的方式实现了能量的最优利用，在剩余时段内优化冷却剂的流速减少了设备的频繁开停和高负荷运行，延长了设备的使用寿命，并降低了维护和运行成本，这种按需动态调整不仅节省能源，还减少了设备磨损，有助于实现长期的冷却成本控制，通过实时分析和调控，制冷设备能够实现自主判断并进行调整，具有一定的智能化水平，基于实时温度偏差的调节策略，使得制冷设备能够在不同冷却需求下自动优化流速，实现更加智能的温度控制，该机制的引入还提高了制冷设备的稳定性，避免因温度偏差过大导致的冷却失控问题，制冷设备在整个冷却周期内保持稳定的温度调控效果，有效提升了冷却过程的安全性和可靠性。

具体地，计算冷却调节系数的具体步骤如下：统计待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值不符合（即不等于）鱼体冷却时段温度预测值时的剩余时段个数；将鱼体实时温度偏差值以及剩余时段个数输入至调节分析模型中进行综合分析，得到冷却调节系数。

其中，调节分析模型具体如下：；其中，为冷却调节系数，为数据库中存储的基础调节常数，为自然常数，为数据库中存储的敏感系数，为鱼体实时温度偏差值，为剩余时段个数。

需要解释的是，决定了冷却调节系数在没有其他影响因素时的基本水平，它设定了调节动作的基础强度，反映了制冷设备的设计需求，例如最大或最小的流量或能量输出，该值是根据制冷设备的设计规格、以往的测试结果以及对制冷设备动态响应的要求选择的，其具体计算过程为：首先，需要明确调节制冷设备所需满足的基本要求，比如最大和最小的调节范围、期望的制冷设备响应时间和稳定性要求，这些需求决定了基础调节常数的基本量级，即在没有温差时制冷设备的基础输出级别，查看类似制冷设备或以往设计中基础调节常数的值，这可以提供一个起始点，分析以往制冷设备在不同基础调节常数值下的表现，比如调节速度、控制精度、能耗等，在实验环境中对基础调节常数进行调整，观察制冷设备对设置变化的反应，调整基础调节常数至实验中发现的最优值，使制冷设备达到快速而平稳的响应，同时避免过度调节或振荡，根据实际运行中收集的反馈信息，继续微调基础调节常数的值，应用自适应控制理论或智能算法如机器学习，根据制冷设备性能动态调整基础调节常数。

调节分析模型的计算逻辑采用逻辑斯蒂函数，因此，为控制逻辑斯蒂函数的曲线斜率，即该参数决定了制冷设备对温差的敏感程度和反应速度，高值会使制冷设备对小的温差变化反应更加剧烈，其具体计算过程为：确定理论上的敏感系数范围，以提供快速但平稳的制冷设备反应，使用计算模型或仿真工具，模拟不同敏感系数值对制冷设备行为的影响，分析不同敏感系数下的控制效果，如响应时间、超调量和稳态误差，在控制制冷设备中实施不同的敏感系数值，进行测试，观察制冷设备在实际操作中的表现，特别是制冷设备如何响应快速变化的温度条件，根据测试结果和制冷设备需求，调整敏感系数至最适值。

计算冷却调节系数的具体实施示例如下，现有如下参数：

某个时段的待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值为11.45°C，其对应时段的鱼体冷却时段温度预测值为10.80°C，因此鱼体实时温度偏差值为0.65°C。

数据库中存储的基础调节常数为0.5。

数据库中存储的敏感系数为5。

剩余时段个数为4。

将上述数据输入至调节分析模型中，得到：

冷却调节系数=0.5/（（1+e^-0.5*0.65）*4）≈0.1203。

本实施方案中，通过对鱼体实时温度偏差值和剩余时段的分析，制冷设备能够及时调整冷却调节系数，确保冷却设备对当前温差的快速响应，冷却调节系数使制冷设备能够针对不同的温差和时间状况做出灵活的冷却调整，有效保证了冷却过程的实时性，相比传统的静态制冷设备，这种基于偏差值的动态调整确保了温度控制更具实时性和精准性，能够迅速应对温度变化，确保冷却效果更加稳定，冷却调节系数基于实时数据和制冷设备历史运行情况自动调整，使得冷却过程具有自适应性，无论是温差增大还是剩余时段减少，冷却调节系数可以根据实际情况灵活变化，使制冷设备始终保持最佳流速或冷却力度，该调节机制通过自适应控制有效降低了能源消耗，因为只有在需要时才增加冷却力度，当温差较小时，制冷设备会自动减少流速，避免了不必要的能量消耗，进一步提高了冷却过程的能效，调节分析模型中的基础调节常数和敏感系数使得冷却调节系数的调整具有科学依据，基础调节常数确保了制冷设备的基础输出水平，而敏感系数则控制制冷设备对温差变化的敏感度，这种设计保证了制冷设备在处理小温差时不会过度反应，也能在大温差下迅速响应，避免过度调节或不足调节现象的发生，这不仅提高了冷却过程的平稳性，还有效防止了温度波动过大对冷藏效果的影响，使得鱼体冷却过程更加稳定可靠，进而保障了鱼体的新鲜度和质量，通过逻辑斯蒂函数对冷却调节系数的调整，制冷设备能够根据鱼体实时温度偏差和剩余时段个数，自动计算出冷却剂的最佳流速，这种智能化计算过程，使得制冷设备在各种温度需求下都能自动优化运行参数，具备了更高的适应性和智能化水平，尤其在应对复杂冷却需求时，制冷设备无需人工干预即可做出高效的冷却决策，为冷却仓的自动化和智能化操作奠定了基础。

综上，本申请至少具有以下效果：

通过实时监测冷却过程中的鱼体温度，结合实际温度偏差和剩余时段来动态调整冷却剂的流速，从而有效解决了传统方法中固定流速控制的弊端，使得冷却过程能够实时响应鱼体的温度变化，在冷却剂流速和温度的精确控制下，冷却过程变得更加灵活，有助于保持鱼类新鲜度，防止冷却过度或不足，此外，动态调节还能优化制冷设备的运转状态，减少不必要的开停机，延长设备寿命。

通过获取鱼体的状态数据并结合冷却仓的内部温度和冷却剂的初始状态参数，从而能够精确计算出所需的冷却能量需求值，进而使得制冷设备能精确匹配冷却需求，避免了冷却不足或过度冷却的现象，提升了冷却效率，相比传统的简单温度控制方法，更注重冷却过程中的能耗管理，在满足冷却需求的前提下有效降低了能耗，实现了更高的节能效果。

引入了冷却温度分析模型和调节分析模型，通过鱼体温度预测值和冷却调节系数来实现冷却流速的精确调控，通过将鱼体的初始温度、冷却仓温度以及冷却剂状态数据输入预测模型，可以准确预测冷却过程中每个时段的温度变化，从而能够提前预判温度变化趋势并进行流速调整，避免了被动式调控的滞后性，进而大大提升了冷却过程的智能化和控制的精确度，确保了制冷设备运行的安全性和高效性。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种用于控制制冷设备的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取冷却仓的当前内部温度值、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据，并进行预处理，所述鱼体状态数据包括鱼体重量值、鱼体比热容值；

对预处理后的冷却仓的当前内部温度值、待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值以及待冷却海洋鱼群中的每条海水鱼的鱼体状态数据进行综合分析，得到冷却仓中制冷设备的冷却能量需求值；

在待冷却海洋鱼群放入至冷却仓中后，获取冷却仓中制冷设备的冷却剂初始状态数据，并结合冷却仓的当前内部温度值、制冷设备的冷却能量需求值、预设的冷却时间进行综合分析，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值；

在冷却仓中基于制冷设备的冷却能量需求值以及制冷设备中的冷却剂的冷却流速值对待冷却海洋鱼群进行制冷处理，并进行实时监测，同时基于实时监测结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值；

其中，计算冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值的具体公式如下：

；

其中，为冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值，为待冷却海洋鱼群中的第条海水鱼的鱼体重量值，为待冷却海洋鱼群中的第条海水鱼的鱼体比热容值，为冷却仓的当前内部温度值，为待冷却海洋鱼群的鱼体目标冷却温度值，，为待冷却海洋鱼群中的海水鱼条数。

2.根据权利要求1所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，所述冷却仓中制冷设备的冷却剂初始状态数据具体为冷却仓中制冷设备中冷却剂的比热容值、初始温度值、密度值。

3.根据权利要求2所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：

对冷却仓的当前内部温度值、冷却仓中制冷设备中冷却剂的初始温度值进行温差分析，得到冷却仓与制冷设备中冷却剂的温度差值；

对冷却仓与制冷设备中冷却剂的温度差值、冷却仓的制冷设备的冷却能量需求值、预设的冷却时间以及冷却仓中制冷设备中冷却剂的比热容值、初始温度值、密度值进行综合分析，得到冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

4.根据权利要求3所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，计算冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值的具体公式如下：

；

其中，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值，为制冷设备的冷却能量需求值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的比热容值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的初始温度值，为冷却仓的冷却仓的当前内部温度值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的密度值，为预设的冷却时间。

5.根据权利要求1所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，基于实时监测结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：

将预设的冷却时间划分为若干个时段，并预测待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值；

在冷却仓中对待冷却海洋鱼群进行制冷处理时，实时获取待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体实时温度值，并结合对应时段的鱼体冷却时段温度预测值进行实时温度判断分析，并基于判断分析结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值。

6.根据权利要求5所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，预测待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值的具体步骤如下：

获取待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值；

将待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值、冷却仓的当前内部温度值输入至冷却温度分析模型中进行预测分析，得到待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体冷却时段温度预测值。

7.根据权利要求6所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，所述冷却温度分析模型具体如下：

；

其中，为待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来第个时段的鱼体冷却时段温度预测值，为冷却仓的当前内部温度值，为待冷却海洋鱼群的鱼体初始温度值，为自然常数，为数据库中存储的冷却系数，，为时段个数。

8.根据权利要求5所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，基于判断分析结果调整冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速值的具体步骤如下：

将待冷却海洋鱼群在冷却仓内的未来每个时段的鱼体实时温度值与对应时段的鱼体冷却时段温度预测值进行实时比较分析；

若存在待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值不符合鱼体冷却时段温度预测值的时段，则分析鱼体实时温度偏差值；

基于鱼体实时温度偏差值分析剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值；

在剩余时段内，基于冷却流速调整值对冷却仓的制冷设备中的冷却剂采取速度调整措施。

9.根据权利要求8所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，计算剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值的具体公式如下：

；

其中，为剩余时段内冷却仓的制冷设备中的冷却剂的冷却流速调整值，为冷却仓的制冷设备中冷却剂的冷却流速值，为冷却调节系数，为鱼体实时温度偏差值。

10.根据权利要求9所述的用于控制制冷设备的方法，其特征在于，计算冷却调节系数的具体步骤如下：

统计待冷却海洋鱼群在冷却仓内的鱼体实时温度值不符合鱼体冷却时段温度预测值时的剩余时段个数；

将鱼体实时温度偏差值以及剩余时段个数输入至调节分析模型中进行综合分析，得到冷却调节系数；

其中，调节分析模型具体如下：

；

其中，为冷却调节系数，为数据库中存储的基础调节常数，为自然常数，为数据库中存储的敏感系数，为鱼体实时温度偏差值，为剩余时段个数。