暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

彭秀梅

广东美的制冷设备有限公司 广东 佛山 528300

摘要：近几年，随着我国经济的不断发展和人们生活水平的迅速提升，大家对于生活质量和精神享受的要求逐渐增加。空调不但可以起到调节室温和舒适度的作用，而且还可以在一定程度上清洁空气。随着社会逐渐步入到小康社会，人们为了不断提升生活质量，充分享受舒适的办公环境和居住环境，现如今空调已经成了人们日常生产生活中必不可少的一个配置。特别是天气炎热的夏季，对于空调的使用率更是尤为高，但是在使用过程中空调的能耗几乎占到了整个建筑能耗的50%以上，但是能源由不断紧缺，所以就需要我们不断降低空调的使用能耗，可以采取提升其运行效率来减少能耗。鉴于此，本文首先讲述了暖通空调制冷系统的工作原理，然后对暖通空调制冷系统的优化与控制技术进行了分析。

关键词：暖通空调制冷系统；优化；控制技术

引言

随着社会的进步和经济水平的提高，人们追求舒适的办公环境和居住环境，我国大部分商用和民用建筑中都配置了空调，鉴于目前能源的短缺，提升空调制冷系统的优化控制，降低空调能耗，能够有效的促进社会经济的健康发展。暖通空调制冷系统的年能耗量，占据建筑总能耗量的25%-50%左右，空调作为优化环境的必要基础设计，普遍性强，同时也产生了大量的能源消耗，加剧了能源的供需矛盾。暖通空调的制冷系统是暖通空调的最重要的部分，也是能源消耗最大的组成部分，加强对暖通空调制冷系统的优化和控制，是降低系统的能耗量，提高系统运行效率的最有效的途径。

1暖通空调制冷系统的工作原理

暖通空调的实际作业过程中，最主要制冷效果是通过热量的交换来完成。通过制冷剂在冷凝器、压缩机、节流阀、蒸发器四个设备中不停的循环，促使制冷剂自身状态变化的同时完成对热量的吸收和释放。蒸发器负责吸收热量，对大量热量的收集工程中，制冷剂发生变化由原来的液体转变成为低温低压的气体，此部分气体进入到压缩机中，受压缩机作用转变成为高压高温气体，该气体进入冷凝器中，把自身的热量传递给空气和水，并转变回液体。通过如此的循环，热量的交换来实现降温的目的。暖通空调的实际运行中，不光存在制冷剂的循环，还有冷冻水、冷却水、室内空气的循环，制冷剂通过压缩机作用，被压缩成液态后进入蒸发器当中，之后与冷冻水进行热量的交换，再经过冷冻泵，这时冷冻水就来到风机封口的冷却盘管中，通过风机的吹送作用进行降温处理。制冷剂经过蒸发后，通过冷凝器转换成为气体，经由冷却泵，冷却水被送至冷却塔上，通过水塔风机的喷淋冷却，最终经过跟空气之间的热量交换，实现了热量的释放。在热量的循环和转换过程中，制冷剂都参与其中，并发生了热量交换，如此循环才能够达到制冷的效果，将室内的温度下调，实现舒适的环境温度。从以上的制冷过程不难看出，制冷系统完成了空调运行的主要过程，是至关重要的组成部分，同时也是能源消耗的主力。因此想要降低暖通空调的能耗就必须对制冷系统进行充分的优化和控制，以提高运行的效率，从而实现降低能耗的目标。

2暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

2.1BP神经网络的应用

BP神经网络在暖通空调的制冷系统中是比较常见的，这种网络系统的优点在于，不仅能够对多层进行反馈，解决神经网络中相关的隐藏问题，还能促进非线性映射问题的解决。首先，BP神经网络能提高信息处理能力，BP神经网络通过对文字、语言、图片等信息的有效识别，将不同的信息类别进行准确的归类，帮助工作人员减轻作业负担，提高信息分类整理的准确性。另外，BP神经网络能够利用网络结构，结合非线性的特点组建函数模型，对函数系统实行精准化控制。函数模型在工业化控制系统中的运用，能有效把控机械运行方式。将其运用到暖通空调的制冷系统中，能够模拟制冷系统中制冷机的吸气压力。基于暖通空调制冷机能耗的非线性，为分析其能耗的状况造成一定的阻力。因此，通过BP神经网络可以模拟制冷系统运行真实的情况，并得到有关的可靠数据，从而提高技术人员参数的精准度。最后，利用BP神经网络可以真实模拟风险性函数的特点，建立符合实际运转要求的网络模型，为暖通空调的制冷系统的优化和控制方案提供参考和依据。

2.2Matlab语言的应用

Matlab语言是一种很强大的工程语言，它可以处理大量的数据，而且处理的效率很高。所以，在控制系统、图像处理和系统仿真中的应用较为广泛。在随后的发展中，Matlab语言更为完善，各个领域的专家根据自身的需求推出了Matlab工具箱，里面有各种训练与设计的子程序，当人们需要的时候就可以直接调取，进而解放了自己的编程。从这方面来讲，Matlab语言实现了模块化的设计与应用，能够简化系统的控制过程。所以，即使不了解算法的本质，人们也可以直接利用函数模块来实现设计目的，方便了建模的过程。BP神经网络是算法的基础，可以实现系统运作的模拟，而Matlab语言是整个系统运作的模块，在一定程度上可以看作是BP神经网络的子系统。如果把BP神经网络应用在暖通空调的制冷系统中，那么就可以用Matlab语言实现模块的设定。这种结合的优势主要体现在以下两点：①简化整个系统的设定。暖通空调的制冷系统受外界环境和室内环境的影响较大，所以其运行会经常性的发生改变，要收集其运行状态的各种参数较为复杂。但是将BP神经网络和Matlab语言结合后，就能够根据模块的特性快速设定程序，简化整个系统的运作；②反馈最接近实际情况的数据。为了降低暖通空调制冷机的能耗，需要确定其最佳吸气压力的状态。制冷剂的状态变化有着明显的非线性关系，寻常的采集方法很难起到较好的效果。但是，BP神经网络能够模拟非线性的映射，而Matlab语言能够快速的处理数据，这就形成了较好的循环，能够最快速地把暖通空调制冷剂的运作状态反馈给系统，方便了调整和控制。

2.3自适应模糊控制系统的应用

自适应模糊控制系统也是暖通空调制冷系统中常见的一种优化控制方式。自适应模糊控制系统主要是对整个制冷系统进行优化，其最终的目的是降低能耗。自适应模糊控制系统在运行过程中，可以根据数据反馈的情况展开适应性的学习，并结合相关逻辑关系对参数进行调整。同时，自适应模糊控制系统的应用可以有效控制制冷机消耗的实际功率，并通过分析相关数据得出冷却水最佳的温度，在此基础上对水温进行调节，增强冷却水系统与外界环境之间的协调性。

结束语

总之，暖通空调作为现代化建筑当中不可缺少的一部分，在给人们提供优越舒适的居住和办公环境的同时，也造成了巨大的能源损耗，制冷系统占据了暖通空调能源消耗的大部分。因此对暖通空调制冷系统的优化和控制有重要的经济价值和社会效益。依据国家可持续发展的战略要求，相关工作人员要不断的研究和探索，寻找出更加适合的优化暖通空调制冷系统的方式方法，并切实落实到实际的暖通空调的设计和运行中，未来的发展过程中，还需要对制冷系统的实施不断的提升，将节能环保和智能作为未来发展最主要的方向。暖通空调制冷系统的优化和控制不仅为创造舒适的环境提供支持，还可以帮助使用者节省开支。我们要将节能理念贯彻到生活的每一个细节中，提高人们的精神文明建设，促进人与自然的和谐发展。

参考文献

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[3]杨秀峰.如何优化控制制冷机在暖通空调中的作用[J].中国新技术新产品，2011（13）：148-148.