暖通空調制冷系統的優化控制方法研究

摘要：在現代建筑的設計建造中，建筑體的溫度控制系統的暖通空調的制冷系統為現代建筑體的保溫和散熱起到了巨大的作用，暖通空調制冷系統在現代建筑中使用非常普及，在整個建筑業界的質量系統的安裝中占有五分之一的市場份額，然而暖通空調制冷系統的能耗問題卻沒有得到使用者的認可。所以研究降低暖通空調制冷系統的能耗問題并優化控制的方法是我們探討的中心話題，是實現制冷技術向前發展的途徑之一。

關鍵詞：暖通空調制冷系統；能源消耗；優化方法

引言

在我們生產和生活中都必不可少的要用到暖通空調，無論是大型的廠礦企事業單位建筑體，還是高大多層級的樓宇都會用到暖通空調，暖通空調的安裝設計可以大幅度的減少個體單元制冷設備的安裝數量，從而減少了經濟的支出。然而，暖通空調制冷系統的能源消耗相對于同等級別的制冷設備來說能源的消耗量是比較大的，新的制冷技術的應用將會對暖通空調制冷系統帶來巨大的改變，也會推動制冷業的快速發展，為此我們要對暖通空調制冷系統的優化控制進行探討。

1、暖通空調制冷系統的工作原理

暖通空調的制冷系統是由壓縮機、冷凝器、蒸發器和節流閥四部分組成。是通過制冷劑在制冷系統中循環往復過程中實現熱量轉換的，制冷劑在壓縮機的壓力驅使下進入蒸發器在吸收了一定的熱量后汽化，又被壓縮機吸入壓縮，在冷凝器中降溫后還原成液態，再通過冷凝管道被壓縮機又一次輸送到蒸發器中，如此反復循環形成熱量的轉換，從而降低了室內空間的溫度。在這個不斷往復循環的過程中，需要大量能源的消耗才能做到，要使得暖通空調制冷系統達到極佳的制冷效果，就要提供大量的能源來驅動壓縮機的運轉。

2、暖通空調制冷系統降耗的具體設計

暖通空調系統設計并非復雜，它有許多的子系統存在，當信息反饋出現延時的情況會增加能源的消耗。建立具有一定智能化的暖通空調系統網絡控制終端，對暖通空調的實時運轉情況和數據的信息反饋進行管理，可以有效避免信息反饋中延時的問題。BP神經網絡、Matlab語言和自適應模糊控制系統可以在智能化的系統中承擔不同的職責，進而實現信號的及時反饋。BP神經網絡是整個控制系統的骨架，Matlab語言模塊為數據的收集裝置，自適應模糊控制系統是中央處理器，三者形成一個獨立的系統。在設計要求時，要根據BP神經網絡的特點建立輸入量，輸入量實在滿足質量需要后即可，一旦輸入量和輸出了得到確認，BP神經網絡就能夠利用Matlab的語言模塊進行數據的匯總，然后再將數據信息傳送給自適應模糊控制系統。自適應模糊系統依據壓縮機最佳吸氣量為準，一次調節好壓縮機的工作頻率，由此達到能源消耗的減少。

3、暖通空調制冷系統的優化控制方法

3.1 BP神經網絡在暖通空調制冷系統中的應用

BP神經網絡系統在制冷系統中的應用，發揮了BP神經網絡系統多層反饋的功能，有效的解決了隱藏單元連接的問題，還解決了非線性的映射問題。BP神經系統的特點首先是具有超強的模式分類和識別能力。在計算機網絡語言中，BP神經系統可以依據不同的數據特性區分出來文字、圖像或語言的不同種類，并有機的進行歸納，由此對各類信息進行整合處理，提高了處理的速度。其次是函數系統的控制能力。BP神經系統可以根據自身的非線性特點進行函數建模，建立起的函數系統可以做到對工業生產中一些自動機械的運行控制，例如機器人的運行軌跡的控制等，第三是實現對數據的壓縮功能，BP神經系統對計算機數據進行壓縮管理，并能夠根據數據特點的不同隨機迅速抽取數據，便于數據的分析。根據以上三方面的特點應用BP神經系統在空調制冷系統中，可以實現空調壓縮機吸氣壓力的模擬控制，還能夠模擬連續非線性函數，利用神經網絡模型來實現接近實際值。BP神經網絡在暖通空調中可以實現制冷機狀態的監測，方便后續的調整和控制。

3.2 Matlab語言在暖通空調制冷系統中的應用

Matlab語言是一種很強大的工程語言，它具有處理大量數據的功能，其效率非常高，廣泛應用于系統的控制、圖像處理和系統仿真，Matlab語言逐步完善中可依據各個使用的領域的具體要求，形成了一些Matlab工具箱，便于人們隨時取用，減少了人們繁瑣的編程環節，實現了模塊化設計和應用，達到簡化系統控制過程的目的。對于不了解計算本質的人們來說，也能依據模塊化操控進行建模，實現系統的運行的模擬。BP神經系統可以做到模擬建模，而Matlab語言技術可以對模塊進行設定的操控，兩種技術的應用可以做到簡化系統的設定程序和反饋最接近實際情況的數據。

3.3 自適應模糊控制系統的應用

暖通空調制冷系統中應用自適應模糊控制系統技術，可以實現空調整體系統性能的優化，控制制冷機能源的消耗，實現各個功能的有效調節。自適應模糊控制系統可以讓空調制冷系統更加智能化，原本空調的控制中存在許多的子系統的操控，通過自適應模糊系統的控制，以模塊化的控制手法進行指令的發布，減少了對各個元件操控的不協調的問題，應用自適應模糊系統技術優化了操控過程，降低了能源的消耗。自適應模糊系統對反饋的數據可以做到邏輯型的處理，智能化的協調自身溫度與環境溫度的差異，可以及時的感知到最佳冷卻水的溫度，便于暖通空調對制冷系統的能源消耗的控制。自適應模糊系統技術還有較強的學習的能力和自身調節的能力，在制冷機運行中當感知到運行參數有了較大的變化時，可以通過自適應模糊系統的職能功能實現自主調節，做到運行模塊的有效完善。達到控制系統的準確與有效的目的。

結語

我們國家經濟建設的快速發展，在人們生活水平日益提高的今天，明天開通的應用在廣泛的建筑領域，而解決好暖通空調制冷系統的能耗問題是實現暖通空調優化控制的關鍵，全面應用先進的科學技術手段來控制暖通空調制冷系統的能耗問題，是實現空調制冷業界優化管理的途徑。從而也提高了暖通空調應用的廣泛性，實現制冷業的高速發展。

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