基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的冷庫冷風(fēng)機除霜控制研究

偉，向鵬程，胡開永，張自強

（1.天津商業(yè)大學(xué) 天津市制冷技術(shù)重點實驗室，天津 300134；2.北京航天新風(fēng)機械設(shè)備有限責(zé)任公司，北京 100854）

0 引言

冷庫實際運行時，由于人員和貨物頻繁進(jìn)出，使得冷庫內(nèi)外熱濕交換現(xiàn)象顯著。當(dāng)冷風(fēng)機的翅片溫度同時低于濕空氣的露點溫度和0 ℃時就會出現(xiàn)結(jié)霜現(xiàn)象。隨著冷庫長時間的運行

冷風(fēng)機結(jié)霜加重，致使冷庫制冷系統(tǒng)的COP降低。因此，必須對冷風(fēng)機進(jìn)行除霜，以確保冷庫節(jié)能高效地運行［1］。同時，為確保及時有效地除霜，還需要設(shè)置合理的除霜控制。若冷風(fēng)機提前進(jìn)入除霜，這樣不僅導(dǎo)致頻繁除霜消耗更多電能，而且還會造成庫溫頻繁波動；若延遲進(jìn)入除霜，霜層會致使對流換熱惡化，從而造成庫溫的上升；若提前退出除霜，又會導(dǎo)致?lián)Q熱器霜層殘留；若延遲退出除霜，會導(dǎo)致除霜時間過長浪費電能，還會縮短電加熱的壽命甚至可能引發(fā)火災(zāi)。目前，冷庫主要使用的是定時除霜法。這種方法初始投資少、控制和操作簡便，一般按照最惡劣的工況條件設(shè)定除霜時間。因此，設(shè)置合理的除霜起始點和除霜時長，對冷庫節(jié)能具有重要意義［2-4］。

在過去的20年中，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)在換熱器建模、換熱器相關(guān)參數(shù)的預(yù)測、制冷劑相變性質(zhì)的預(yù)測、空調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)建模和控制、冷卻塔的性能等方面的應(yīng)用逐漸增加［5-10］。與傳統(tǒng)方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要對系統(tǒng)進(jìn)行物理建模，只需要對有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練就能建立變量間的非線性關(guān)系。……