摘要
本发明公开了一种串并联双系统风冷冰箱的化霜方法,其特征在于,包括:获取冰箱的多源运行数据,所述多源运行数据包括来自串并联双系统的蒸发器负载参数、电机电流数据、风机转速、箱体内环境温湿度信息、用户开门行为数据以及系统状态数据;根据所述多源运行数据构建对应的多模态运行状态向量,所述多模态运行状态向量包括多个时间对齐的子向量,每个子向量对应一种模态类型,所述模态类型包括负载模态、环境模态、行为模态和系统模态;将所述多模态运行状态向量输入至基于图神经网络或强化学习算法构建的自学习化霜调度模型中。本发明能够在复杂运行条件下均可自动优化化霜频率与方式,避免过度化霜或化霜延迟问题。