【摘 要】
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针对传统基于图像处理技术的结霜检测方法难以对处于复杂生产环境的冷链制冷机组进行灵活且准确的检测，还易受光照、起雾等环境因素的影响而误判的问题，设计了一种基于脉冲神经网络的冷链制冷机结霜检测方法。该方法以制冷机图像为输入，自动检测制冷机蒸发器结霜区域的动态变化情况，修正因光照、起雾等干扰因素引起的异常，并以脉冲发放率累积值划分双阈值作为结霜程度的判断依据。在多个投入至生产环境的冷链制冷机上进行实验，
【基金项目】
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国家自然科学基金资助面上项目（62072120）； 广东省重点领域研发计划项目（2021B0101200003）；
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针对传统基于图像处理技术的结霜检测方法难以对处于复杂生产环境的冷链制冷机组进行灵活且准确的检测，还易受光照、起雾等环境因素的影响而误判的问题，设计了一种基于脉冲神经网络的冷链制冷机结霜检测方法。该方法以制冷机图像为输入，自动检测制冷机蒸发器结霜区域的动态变化情况，修正因光照、起雾等干扰因素引起的异常，并以脉冲发放率累积值划分双阈值作为结霜程度的判断依据。在多个投入至生产环境的冷链制冷机上进行实验，结果表明所设计的脉冲神经网络能够在实际生产环境下自适应地对制冷机蒸发器的结霜区进行动态区域检测、划分的双阈值可准确判断蒸发器的结霜程度，检测效果良好，稳定性强，可为制定冷链制冷机组除霜策略提供可靠的除霜时刻依据。
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