基于单片机的数据中心空调故障预判系统设计

发布时间：2021-08-09 02:10

　　提出基于单片机和分段线性插值算法的数据中心精密空调故障预判系统,该系统对精密空调压缩机的吸气和排气温度进行实时在线检测,提前发现精密空调压缩机的潜在故障隐患,同时向机房动态环境监控系统或监控平台发送相关预警信息,必要时启动备用机组联动切断隐患压缩机电源,最大限度保障数据机房制冷量,同时对存在安全隐患的压缩机尽早引起机房运维人员关注,及时优化调整维保作业计划,开展预防性修理或更换,确保数据机房安全平稳运行的同时,最大限度降低运行维护成本。 

【文章来源】：电脑知识与技术. 2020,16(14)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

基于单片机的数据中心空调故障预判系统框图

为了验证本系统的工作状态和测量精度，随机选取某天的连续时间段，在每一个整点时刻进行挂表实测，同时用上位机提取单片机控制器的检测值，将实测值和控制器检测值进行比对分析，如图4所示。我们发现吸气压力的误差明显高于排气压力的误差；且吸气压力和排气压力误差在每天的11:00到16:00明显低于其他时间段。简单分析为：在外界气象条件不变的前提下，该时段是室外温度一天中比较高的时段，精密空调室外机冷凝器工作效率有所下降，导致精密空调吸排气压力较其他时段有所升高，反馈到传感器上的温度也较其他时段有所升高，控制器采集到的温度信号的误差有所下降，因此相对于其他时段测量误差缩小。虽然有一定的测量误差，但是已经满足测量精度要求和现场工程实际使用要求。图3 压缩机故障预判系统测控流程图

压缩机故障预判系统测控流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单片机的分段线性插值算法实现[J]. 梁晓雷.  电脑知识与技术. 2012(21)
[2]基于分段线性插值法的高精度测温研究[J]. 张天亮,姚庆梅,许夫明,刘敬喜.  信息技术与信息化. 2012(01)
[3]吸排气压力对线性压缩机性能影响分析[J]. 谢英柏,徐周璇,俞准,孙刚磊.  工程热物理学报. 2009(03)
[4]全封涡旋压缩机故障分析及预防措施[J]. 刘耀斌.  制冷与空调. 2006(01)



本文编号：3331150