技术领域 背景技术 随着全世界范围内的冷水机 （如离心式冷水机、 活塞式冷水机、 溴化锂冷水机和螺杆式冷水机） 越来越多， 对各种冷水机的管理控制 越来越重要。

现有技术中的冷水机管理控制系统， 通常仅仅采用分析设备数量、 设备的铭牌信息、 设备的维修保养记录等手段， 对各种设备做一个简 单的信息汇总， 而不能够用自动化手段采集设备实时运行数据 和设计 参数， 特别是不能够做到对冷水机的各个零部件做运 行数据和设计参 数对比分析， 无法査证和提前预知设备故障的出现时间节点 ， 以及故 障对设备造成的危害程度。

本发明人还发现现有技术的冷水机管理控制软 件还存在以下问 题：

1、 系统在处理大量历史数据时遇到处理速度不迅 速、 数据保护无 法实现的问题；

2、 系统没有从设计因素、 使用环境、 使用习惯、 人为因素、 运行 指标、 管理体系、 故障基准标杆、 故障绩效、 故障统计、 运行优化等 方面进行综合的设备和零部件运行数据统计、 分析和管理控制， 仅仅 是将部分统计结果提供给用户， 让用户自己根据统计结果去修正现场 运行控制模式， 从而无法实现设备运行的最优化配置。

云计算是近几年发展起来的网络技术， 它是将计算任务分布在大 量计算机构成的资源池上， 使得各种应用系统能够根据需要获取计算 力、 存储空间和各种软件服务。 各大 IT公司纷纷推出自己的基于云计 算的平台服务， 如谷歌（G00GLE)、 微软、 雅虎、 亚马逊（Amazon)等， 总结起来云计算具有以下特点：

(1) 超大规模。 "云"具有相当的规模， Google云计算已经拥有 100多万台服务器， Amazon、 IBM, 微软、 Yahoo等的 "云"均拥有几 十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百上千台服务器， "云"能赋予 用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化。 云计算支持用户在任意位置、 使用各种终端获取应 用服务。 所请求的资源来自 "云 "， 而不是固定的有形的实体。 应用在

"云" 中某处运行， 但实际上用户无需了解、 也不用担心应用运行的 具体位置。 只需要一台笔记本或者一个手机， 就可以通过网络服务来 实现我们需要的一切， 甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性。 "云"使用了数据多副本容错、 计算节点同构可互 换等措施来保障服务的高可靠性， 使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性。 云计算不针对特定的应用， 在 "云" 的支撑下可以 构造出千变万化的应用， 同一个 "云"可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性。 "云"的规模可以动态伸缩， 满足应用和用户规 模增长的需要。

(6) 按需服务。 "云"是一个庞大的资源池， 你按需购买； 云可以 像自来水， 电， 煤气那样计费。

(7)极其廉价。 由于"云"的特殊容错措施可以采用极其廉价的� �� 点来构成云， "云"的自动化集中式管理使大量企业无需负担� ��益高昂 的数据中心管理成本， "云"的通用性使资源的利用率较之传统系统大 幅提升， 因此用户可以充分享受 "云" 的低成本优势， 经常只要花费 几百美元、 几天时间就能完成以前需要数万美元、 数月时间才能完成 的任务。

(8)物联网技术是云计算实现现场设备数据跨平 台交换的可靠保 障， 其本质含义是 "物与物相连、 互通， 及数据共享"。

(9) "物联网技术" 的核心和基础仍然是 "互联网技术" ，是在互 联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术 ； 其用户端延伸和扩展 到了任何物品和物品之间， 进行信息交换和通讯。 因此， 物联网技术 的定义是： 通过射频识别 （RFID)、 红外感应器、 全球定位系统、 激光 扫描器等信息传感设备， 按约定的协议， 将任何物品与互联网相连接， 进行信息交换和通讯， 以实现智能化识别、 定位、 追踪、 监控和管理 的一种网络技术。

(10)物联网（Internet of Things)指的是将无处不在

(Ubiquitous ) 的末端设备 （Devices ) 和设施 (Faci l ities ) , 包括 具备 "内在智能" 的传感器、 移动终端、 工业系统、 数控系统、 家庭 智能设施、视频监控系统等、和 "外在使能" （Enabled)的，如贴上 RFID 的各种资产 （A _{S Se} ts )、 携带无线终端的个人与车辆等等 "智能化物件 或动物"或 "智能尘埃" （Mote ) , 通过各种无线和 /或有线的长距离 和 /或短距离通讯网络实现互联互通 （M2M)、 应用大集成 （Grand Integration)、 以及基于云计算的 SaaS营运等模式， 在内网

( Intranet ), 专网 (Extranet ), 和 /或互联网 ( Internet ) 环境下， 采用适当的信息安全保障机制， 提供安全可控乃至个性化的实时在线 监测、 定位追溯、 报警联动、 调度指挥、 预案管理、 远程控制、 安全 防范、 远程维保、 在线升级、 统计报表、 决策支持、 领导桌面 （集中 展示的 Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对 "万物" 的 "高 效、 节能、 安全、 环保" 的 "管、 控、 营"一体化。 发明内容 为了解决现有技术的上述问题， 本发明的目的是提供一种基于云 计算的冷水机管理控制系统及方法， 能够兼容所有不同厂家的冷水机 管理控制平台， 在一个统一的平台下对很多个对象集中进行设 备运行 管理控制， 实现最大限度的运行优化管理、 故障预知和网络化自动控 制， 从而实现运行状况的最优化配置， 达到更好的运行效果。

为了实现上述目的， 本发明提供了一种基于云计算的冷水机管理 控制系统， 包括：

物联网现场控制器， 用于设定所述冷水机的正常运行参数以及根 据所述冷水机的正常运行参数对所述冷水机的 运行模式进行管理和控 制， 并将所述冷水机的正常运行参数传输至云计算 设备管理和控制平 台 .

物联网现场数据采集器， 用于采集所述冷水机的实际运行参数并 传送给云计算设备管理和控制平台； 云计算设备管理和控制平台， 用于根据所述冷水机的实际运行参 数和正常运行参数调整所述物联网现场控制器 的管理和控制模式。

作为优选， 所述云计算设备管理和控制平台具体包括：

接收单元， 用于接收所述物联网现场数据采集器采集到的 所述冷 水机的实际运行参数以及通过所述物联网现场 控制器设定的所述冷水 机的正常运行参数；

第一判断单元， 用于判断所述冷水机的实际运行参数与正常运 行 参数是否匹配并生成判断结果；

运行模型生成单元， 用于当所述第一判断单元的判断结果为匹配 时根据所述冷水机的实际运行参数生成相应的 运行模型；

运行模型数据库， 用于存储所述冷水机的各种历史运行模型； 第二判断单元， 用于判断所述生成的运行模型与所述运行模型 数 据库中对应的历史运行模型是否匹配并生成判 断结果；

控制模式调整单元， 用于当所述第一判断单元或所述第二判断单 元的判断结果为不匹配时调整所述物联网现场 控制器对所述冷水机的 管理和控制模式。

作为优选， 所述冷水机的实际运行参数包括实时运行参数 和安全 参数。 其中， 实时运行参数通常指物联网现场数据采集器直 接采集的 温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与设备的实际运行相关的参数， 例如： 所述冷水机的冷媒和介质流量、 电机转速、 冷媒和介质压力、 液体泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和用电量等； 安全参数包括故障 和报警等情况下各个设备相关的参数， 例如： 所述冷水机的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。

作为优选， 所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是 指运行 状况约束参数与所述生成的运行模型匹配的历 史运行模型， 所述运行 状况约束参数包括所述冷水机的应用环境参数 、 设计参数、 应用场所 类型参数和实际运行类型参数中的一种或者其 组合。 运行模型数据库 中存有各种符合行业标准 （设计标准、 厂家设备设计参数等） 的历史 运行模型， 这些历史运行模型考虑了能耗标杆、 效率标杆、 绩效标杆 等评价标准的， 其运行模式相对来讲是最合理的。 历史运行模型的建 立通常受到所述冷水机的运行状况约束参数的 制约， 运行状况约束参 数不同， 对应的历史运行模型就不同。 各个设备的应用环境参数包括 地理位置、 气象参数等， 设备的设计参数包括设计运行参数、 设计功 率、 测量范围、 设计能效等， 设备的应用场所类型参数包括商场、 超 市、 酒店、 办公楼、 展览馆、 机房、 工业厂房、 住宅、 国家电网等类 别。 当然， 还可以有其他运行状况约束参数， 比如控制模式等。

为了实现上述目的， 本发明还提供了一种基于云计算的冷水机管 理控制方法， 包括：

S11 : 根据设定的所述冷水机的正常运行参数对所述 冷水机的运行 模式进行管理和控制， 并将所述冷水机的正常运行参数传输至云计算 设备管理和控制平台；

S12 : 采集所述冷水机的实际运行参数并传送给云计 算设备管理和 控制平台；

S13 : 在云计算设备管理和控制平台下根据所述冷水 机的实际运行 参数和正常运行参数调整对所述冷水机的管理 和控制模式。

作为优选， 所述 S13步骤具体包括：

S131 : 判断所述冷水机的实际运行参数和正常运行参 数是否匹配； 如果不匹配， 执行 S135步骤， 如果匹配， 执行 S132步骤；

S132 : 根据所述冷水机的实际运行参数生成相应的运 行模型； S133 : 判断所述生成的运行模型与运行模型数据库中 对应的历史 运行模型是否匹配；如果不匹配，执行 S135步骤，如果匹配，执行 S134 步骤；

S134 : 保持对所述冷水机的管理和控制模式；

S135 : 调整对所述冷水机的管理和控制模式。

作为进一步地优选， 执行所述 S134步骤后， 还包括 S136步骤， 将所述生成的运行模型加入到所述运行模型数 据库中。

作为优选， 所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是 指运行 状况约束参数与所述生成的运行模型匹配的历 史运行模型， 所述运行 状况约束参数包括所述冷水机的应用环境参数 、 设计参数、 应用场所 类型参数和实际运行类型参数中的一种或者其 组合。

作为优选， 所述冷水机的实际运行参数包括实时运行参数 和安全 参数。 其中， 实时运行参数通常指物联网现场数据采集器直 接采集的 温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与设备的实际运行相关的参数， 例如： 所述冷水机的冷媒和介质流量、 电机转速、 冷媒和介质压力、 液体泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和用电量等； 安全参数包括故障 和报警等情况下各个设备相关的参数， 例如： 所述冷水机的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。

作为优选， 所述冷水机的正常运行参数和实际运行参数均 通过无 线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS, 北斗系统、 GPS、 3G网、 4G 网中的任一种传送给云计算设备管理和控制平 台。

与现有技术相比， 本发明的有益效果在于， 本发明提供的冷水机 管理控制系统及方法能够兼容所有不同厂家的 冷水机管理控制平台， 在一个统一的平台下对很多个对象集中进行运 行管理控制， 实现最大 限度的预知设备故障和网络化自动调节控制， 从而实现设备运行状况 的最优化配置， 达到更好的设备管理和维护效果。 附图说明 图 1 是本发明实施例的基于云计算的冷. ^; 理控制系统的结构 示意图；

图 2 是本发明一个实施例的基于云计算 ^; 理控制方法的 流程图；

图 3 是本发明另一个实施例的基于云计： 理控制方法 的流程图。 具体实舫式 下面结合附图详细说明本发明的实施例。

如图 1所示的本发明实施例的基于云计算的冷水机� �理控制系统 的结构示意图， 基于云计算的冷水机管理控制系统包括：

物联网现场控制器 11，用于设定冷水机 10的正常运行参数以及根 据冷水机 10的正常运行参数对冷水机 10的运行模式进行管理和控制， 并将冷水机 10的正常运行参数传输至云计算设备管理和控� ��平台 13; 物联网现场控制器 11包括用户参数设定单元 111， 其用于设定冷水机 10的正常运行参数， 以及调整物联网现场控制器 11对冷水机 10的管 理和控制模式； 常用的物联网现场控制器 11包括机组控制器、 机组变 频器、 机组负荷调整控制器、 机组电力柜、 叶轮修正控制器、 机组和 电机振动修正控制器、 机组运行状态自动记录仪、 机组运行故障记录 仪和机组能耗记录仪等。本实施例所采用的物 联网现场控制器 11是利 用物联网技术研发的控制器， 是具有唯一 IP地址的冷水机运行数据分 析控制器， 与冷水机 10能够一一对应。 通过物联网现场控制器 11设 定的正常运行参数通过通讯网络传输到云计算 设备管理和控制平台

13， 其中所述通讯网络可以是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS, 北斗系统、 GPS、 3G网或者更先进的下一代传输网络 （4G) 等。

物联网现场数据采集器 12，用于采集冷水机 10的实际运行参数并 传送给云计算设备管理和控制平台 13 ;冷水机 10的实际运行参数包括 实时运行参数和安全参数。 其中， 实时运行参数通常指物联网现场数 据采集器 12直接采集的温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与冷水 机 10的实际运行相关的参数， 例如： 冷水机 10的冷媒和介质流量、 电机转速、 冷媒和介质压力、 液体泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和 用电量等； 安全参数包括故障和报警等情况下各个与冷水 机 10相关的 参数， 例如： 冷水机 10的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全 转速等。物联网现场数据采集器 12—般由各类带网络传输功能的传感 器、 数据统计和汇总单元、 数据分析和上传单元等组成， 完成数据的 采集和初步统计分析功能， 其实际数量是根据需要而设定的， 可能有 很多个物联网现场数据采集器 12。 本实施例所采用的物联网现场数据 采集器 12是利用物联网技术研发的数据采集器， 是具有唯一 IP地址 的冷水机实际运行数据采集器， 与冷水机 10能够一一对应。 物联网现 场数据采集器 12可以是各种冷媒和介质流量传感器、电机转� ��传感器、 冷媒和介质压力传感器、 液体泄漏率测量仪、 加速度传感器、 电机扭 矩传感器、 轴封漏油和漏水传感器、 电量采集仪等。 物联网现场数据 采集器 12采集到的冷水机 10的实际运行参数通过通讯网络传输到云 计算设备管理和控制平台 13， 其中所述通讯网络可以是无线 INTERNET 网、 有线 INTERNET网、 GPRS、 北斗系统、 GPS、 3G网或者更先进的下 一代传输网络 （4G) 等。 云计算设备管理和控制平台 13，用于根据所述冷水机 10的实际运 行参数和正常运行参数调整所述物联网现场控 制器 11的管理和控制模 式。 调整的目的是实现冷水机 10的最优化配置， 降低故障率， 减少维 护成本， 保证设备处于最佳运行状态等。 本实施例的云计算设备管理 和控制平台 13具体包括：

接收单元 131， 用于接收物联网现场数据采集器 12采集到的冷水 机 10的实际运行参数以及通过物联网现场控制器 11设定的冷水机 10 的正常运行参数；

第一判断单元 132， 用于判断所述采集到的冷水机 10的实际运行 参数与所述设定的冷水机 10的正常运行参数是否匹配并生成判断结 果；

运行模型生成单元 133，用于当第一判断单元 132的判断结果为匹 配时根据所述采集到的冷水机 10的实际运行参数生成相应的运行模 型； 运行模型包括整体工况和运行工况等指标。

运行模型数据库 130， 用于存储冷水机 10的各种历史运行模型； 运行模型数据库 130中存有各种符合行业标准 （设计标准、 厂家设备 设计参数等） 的冷水机历史运行模型以及被相关规范、 标准等文件约 定或承认的最优运行状态模型， 这些历史运行模型是考虑了功能标杆、 效率标杆、 绩效标杆等评价标准的， 其运行状态相对来讲是最合理的。

第二判断单元 134，用于判断所述生成的运行模型与运行模型 数据 库中对应的历史运行模型是否匹配并生成判断 结果； 冷水机历史运行 模型的建立通常受到运行状况约束参数的制约 ， 运行状况约束参数不 同， 对应的冷水机历史运行模型就不同。 所述运行状况约束参数包括 所述各个设备的应用环境参数、 设计参数、 零配件设计参数、 应用场 所类型参数中的一种或者其组合以及与其他约 束参数 （如控制优化模 式） 的组合。 各个设备的应用环境参数包括地理位置、 气象参数等， 设计参数包括运行状况、 设计功率、 测量范围、 设计能效等， 应用场 所类型参数包括商场、 超市、 酒店、 办公楼、 展览馆、 机房、 工业厂 房、 住宅、 国家电网等类型。 用户通过运行状况约束参数设定单元 14 输入当前生成的运行模型的运行状况约束参数 ， 然后根据这些运行状 况约束参数在冷水机运行模型数据库 130中找到对应的历史运行模型 (即运行状况约束参数与所述生成的运行模型� �配的历史运行模型）， 再判断生成的运行模型与对应的历史运行模型 是否匹配， 如果不匹配 说明设备运行不合理， 需要调整。 例如生成的运行模型单位时间设备 振动加速度要求 lOOOg (每秒平方）， 但是如果小于或大于设定值的 10% 以上， 则可以推断此设备的运行状态不正常， 要么发生共振， 要么零 配件出现过度磨损， 或者偏心等， 需要对设备进行调整。

控制模式调整单元 135，用于当第一判断单元 132或第二判断单元 134的判断结果为不匹配时调整物联网现场控制 器 11对冷水机 10的管 理和控制模式。 不匹配说明运行不符合要求， 需要对管理和控制模式 进行调整以保证设备正常运行， 直到最佳运行点实现匹配为止， 从而 实现运行状况的最优化配置。 当第一判断单元 132的判断结果为不匹 配时， 说明运行状况无法达到用户设定的要求， 需要直接进行调整； 当第二判断单元 134的判断结果为不匹配时， 说明运行状况虽然能够 达到用户设定要求， 但还不是最优的， 没有考虑功能标杆、 效率标杆、 绩效标杆等评价标准， 有必要进行调整从而进一步优化运行状态。 如 果第二判断单元 134的判断结果为匹配时， 说明生成的运行模型是合 理的符合要求的，则将所述生成的运行模型加 入到运行模型数据库 130 中， 丰富历史数据， 为后续运行状况管理控制提供参考。

当然， 云计算设备管理和控制平台 13对物联网现场控制器 11 的 管理和控制模式有很多种， 上述实施例仅仅给出了其中的一种。

为了用户使用方便， 本实施例的基于云计算的冷水机管理控制系 统可以做成直观的显示界面， 用户只需要通过显示界面进行管理控制 即可。

使用云计算设备管理和控制平台 13进行设备管理控制的优势十分 明显， 云计算的规模性和可扩展性的特点使得超大规 模运行状况集中 控制可以实现， 理论上讲可以实现全球范围内的任何种类的冷 水机的 管理控制， 应用范围更广； 云计算的虚拟化的特点使得各个用户进行 运行状况管理控制时无需单独配置独立的运行 状况管理控制平台， 而 是在 "云" 中按需获得， 大大降低了成本； 云计算的资源共享的特点 使得整个控制平台内历史数据十分丰富， 可以匹配最佳历史数据作为 参考， 从而实现能源的最优化配置。 如图 2所示的本发明一个实施例的基于云计算的冷� �机管理控制 方法的流程图， 该方法包括：

S11 : 根据设定的所述冷水机的正常运行参数对所述 冷水机的运行 模式进行管理和控制， 并将所述冷水机的正常运行参数传输至云计算 设备管理和控制平台； 设定的正常运行参数通过通讯网络传输到云计 算设备管理和控制平台， 其中所述通讯网络可以是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS和 3G网或者更先进的下一代传输网络等。

S12 : 采集所述冷水机的实际运行参数并传送给云计 算设备管理和 控制平台； 所述冷水机的实际运行参数包括实时运行参数 和安全参数。 其中， 实时运行参数通常指直接采集的温度、 湿度、 风量、 运行时间、 频率等与冷水机的实际运行相关的参数， 例如： 冷媒和介质流量、 电 机转速、 冷媒和介质压力、 液体泄漏率、 振动加速度、 电机扭矩和用 电量等； 安全参数包括故障和报警等情况下各个与冷水 机相关的参数, 例如： 冷水机的保护电流、 保护电压、 保护功率和电机安全转速等。 一般采用由各类带网络传输功能的传感器、 数据统计和汇总单元、 数 据分析和上传单元等组成的物联网现场数据采 集器对实际运行参数进 行采集， 所述物联网现场数据采集器的实际数量是根据 需要而设定的， 例如冷媒和介质流量传感器、 电机转速传感器、 冷媒和介质压力传感 器、 液体泄漏率测量仪、 加速度传感器、 电机扭矩传感器、 轴封漏油 和漏水传感器、 电量采集仪。 采集到的冷水机的实际运行参数通过通 讯网络传输到云计算设备管理和控制平台， 其中通讯网络可以是无线 INTERNET网、 有线 INTERNET网、 GPRS和 3G网或者更先进的下一代传 输网络等。

S13 : 在云计算设备管理和控制平台下根据所述冷水 机的实际运行 参数和正常运行参数调整对所述冷水机的管理 和控制模式。

由于使用了云计算设备管理和控制平台对冷水 机的运行状况进行 管理和控制， 云计算的规模性和可扩展性的特点使得超大规 模运行状 况集中控制可以实现， 理论上讲可以实现全球范围内的任何种类的冷 水机的管理控制， 应用范围更广； 云计算的虚拟化的特点使得各个用 户进行运行状况管理控制时无需单独配置独立 的运行状况管理控制平 台， 而是在 "云" 中按需获得， 大大降低了成本； 云计算的资源共享 的特点使得整个控制平台内历史数据十分丰富 ， 可以匹配最佳历史数 据作为参考， 从而实现运行状况的最优化配置。

如图 3所示的本发明另一个实施例的基于云计算的� �水机管理控 制方法的流程图， 该方法在图 2所示的基于云计算的冷水机管理控制 方法的基础上， 所述 S13步骤具体包括：

S131 : 判断所述冷水机的实际运行参数和正常运行参 数是否匹配； 如果不匹配， 执行 S135步骤， 如果匹配， 执行 S132步骤；

S132 : 根据所述冷水机的实际运行参数生成相应的运 行模型；

S133 : 判断所述生成的运行模型与运行模型数据库中 对应的历史 运行模型是否匹配；如果不匹配，执行 S135步骤，如果匹配，执行 S134 步骤；

S134 : 保持对所述冷水机的管理和控制模式；

S135 : 调整对所述冷水机的管理和控制模式。

作为本实施例的一种优选方案，执行所述 S134步骤后，还包括 S136 步骤， 将所述生成的运行模型加入到所述运行模型数 据库中， 丰富历 史数据， 为后续运行状况管理控制提供参考。

更加详细的介绍请参考上述基于云计算的冷水 机管理控制系统实 施例中的表述。

所述运行模型数据库中对应的历史运行模型是 指运行状况约束参 数与所述生成的运行模型匹配的历史运行模型 ， 所述运行状况约束参 数包括所述冷水机的应用环境参数、 设计参数、 应用场所类型参数和 实际运行类型参数中的一种或者其组合。 运行模型数据库中存有各种 符合行业标准 （设计标准、 厂家设备设计参数等） 的历史运行模型， 这些历史运行模型考虑了能耗标杆、 效率标杆、 绩效标杆等评价标准 的， 其运行模式相对来讲是最合理的。 历史运行模型的建立通常受到 所述冷水机的运行状况约束参数的制约， 运行状况约束参数不同， 对 应的历史运行模型就不同。 各个设备的应用环境参数包括地理位置、 气象参数等， 设备的设计参数包括设计运行参数、 设计功率、 测量范 围、 设计能效等， 设备的应用场所类型参数包括商场、 超市、 酒店、 办公楼、 展览馆、 机房、 工业厂房、 住宅、 国家电网等类别。 当然， 还可以有其他运行状况约束参数， 比如控制模式等。 所述冷水机的实际运行参数通过无线 INTERNET网、有线 INTERNET 网、 GPRS、 GPS、 北斗系统、 3G和更先进的下一代传输网络 4G网中的 任一种传送给云计算设备管理和控制平台。

本实施例的方法在图 2所示的基于云计算的冷水机管理控制方法 的基础上， 具体给出了一种在云计算设备管理和控制平台 下如何调整 所述物联网现场控制器的管理和控制模式的方 法， 其充分利用了云计 算设备管理和控制平台历史数据丰富的特点， 进一步优化了运行模型。

下面用建筑中常见的冷水机组运行管理和控制 方式做实际功能说 明：

在机组的运行管理要求中， 运行中冷水机组冷却水、和冷冻水进出 参数应在如下范围：

冷冻水进出水压差 0. 1-0. 15 Mpa、 进出水温差 4_5°C、 冷却水的 进出水压差 在 0. 1-0. 15 Mpa之间;

冷却水的进出水温差 4-5°C ， 冷却水出水温度小于 47 ° F (8. 5°C)、， 冷却冷冻水系统最大压力不得超过 1. 3 Mpa, 冷却水 的系统最大压力不得 1超过 0. 4 Mpa。

当制冷机运转正常后，可通过不同物联网数据 采集仪采集到冷水机 组的运行数据， 并与数据库中做相应比较并判断是否符合下列 正常的 运行要求：

(1)油箱温度应在 140— 150° F之间， 否则将做温度预警， 并将报 警信息自动在云计算设施设备管理和控制平台 的相应环节显示， 联动 相应设备的并通过相应的物联网控制仪做相应 的温度调节和控制。

(2)轴承回油温度应在 150— 175° F之间，当物联网数据采集仪采 集到轴承回油温度正常时， 云计算设施设备管理和控制平台将会发出 控制信号使相应的物联网控制仪将油加热器停 止加热， 当轴承回油温 度的回油温度地域正常值时， 云计算设施设备管理和控制平台将会发 出控制信号使相应的物联网控制仪开启相应的 油加热器。

(3)控制中心油压表显示的读数， 差压应在 138—— 172kpa之间。 当物联网数据采集仪采集到差压过小时， 云计算设施设备管理和控制 平台则会发出差压过小的几种可能和相对应的 自动化管路和控制措 施： 管路泄露， 应对措施： 自动査漏、 堵漏； 储油箱油量不足， 应对措施； 自动加油，；

油泵转速过低， 应对措施： 调节油泵转速增加、；

有水泄露至油箱， （应对措施： 更换油）、；

油品质过差， 应对措施： 换油。

而当云计算设施设备管理和控制平台判断物联 网油压采集仪数据 过高时， 则会发出差压过大的几种可能和相对应的自动 化管路和控制 措施：

管路堵塞， 应对措施： 一自动贯通管路）；

储油箱油量过满， 应对措施： 自动泄油到合理）；

油泵转速过高， 应对措施： 一调节油泵转速降低）。

其他的参数的控制类似于油压的控制，当参数 值经过云计算设施设 备管理和控制平台判断后， 一旦超出正常范围， 则通过后台数据库直 接给出相应的自动化管理和控制命令， 使现场物联网控制仪做相应的 控制和调节。 其中， 需要通过监测的其他参数如下：

(64)冷凝器的压力因其主机的设计条件而有所� �同， 范围一般在 0— 76kpa之间。

(5)冷凝器的出水温度在大部分的应用情况中， 水温一般不得低于 65 ° F。

(6)蒸发器的压力亦因主机的设计条件而有所不 同， 其范围一般在 -51至 _18hg真空度之间。

(7)蒸发器的进水温度不得高于 32°C， 禁止高于 38°C， 出水温度因 主机的设计条件而有所不同， "舒适性" 空调水温一般设定在 9--7°C， 不得低于 5°C， 蒸发温度 5— 2°C， 不得低于 0°C。

(8)不凝空气排除器压力之数值应在蒸发器及冷 凝器压力的一半之 处。

其他安全性保护一-措施， 保护性停机： 当物联网现场数据采集仪 的数据经过云计算设施设备管理和控制平台分 析后， 当发现制冷机组 运行中出现蒸发压力过低、 油箱油压过、 冷冻水出水温度过低、 电压 过低、 冷却水缺水、 冷冻水缺水、 主电机温度过高、 冷凝压力过高、 排气温度过高等故障、 云计算设施设备管理和控制平台都会通过网络 做报警并发出命令给现场物联网控制仪实现自 动停机。 故障自动处理 并消除后， 才可以复位开机。

另外， 发生故障时的此类数据同时进入历史数据库模 型， 作为下一 次分析参考值。 以上实施例仅为本发明的示例性实施例， 不用于限制本发明， 本 发明的保护范围由附加的权利要求书限定。 本领域技术人员可以在本 发明的实质和保护范围内， 对本发明做出各种修改或等同替换， 这种 修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范 围内。