暖通空调制冷系统的优化控制方法研究王炜棠

暖通空调制冷系统的优化控制方法研究王炜棠

王炜棠

关键词：暖通空调；制冷系统；优化控制；方法研究

1导言

暖通空调是现代建筑中必不可少的一部分，但是它增加了能源的消耗。在我国的建筑中，暖通空调的能源消耗占到了整个建筑的20%以上，而暖通空调的能源消耗中有一半以上是因为制冷系统。

2暖通空调制冷系统的优化控制方法

暖通空调的制冷系统受室外气象和室内状态的影响较大，所以为了保证制冷的效果，制冷系统会全部运作，这就导致了制冷系统只有部分处于负荷状态，增大了其能耗。基于此，可以从暖通空调部分负荷的状态入手，研究制冷机最佳吸气压力的状态，进而分析其能源节约的问题。

2.1BP神经网络在暖通空调制冷系统中的应用

BP神经网络是一种多层反馈的网络系统，可以解决多层网络的隐藏单元连接问题。而且BP神经网络在解决非线性的映射问题时，有着不可替代的作用。根据BP神经网络的特性，它主要用在以下三个方面：（1）模式的识别与分类。在计算机的数据中，可以将信息分为文字、图片和语言等类型，BP神经网络可以根据不同数据的特征进行识别，然后把信息针对性的归类，有助于加快信息的处理；（2）函数系统控制。BP神经网络可以利用其自身非线性的特点进行函数建模，建模后的系统就可以广泛应用在工业控制中，如机器人的运动轨迹控制等；（3）压缩数据。BP神经网络可以对数据进行压缩，减少数据所占据的内存空间。另外，BP神经网络还可以对数据的特征进行抽取，方便数据的分析。根据BP神经网络的上述特征，可以将这种神经网络应用在暖通空调的制冷系统中，实现对空调制冷系统中制冷机吸气压力的模拟。因为暖通空调制冷机的能耗有很强的非线性特点，所以在收集其能耗状态时很难保证精确性。基于此，可以发挥BP神经网络的作用，实现对真实数据的模拟。BP神经网络可以模拟任意的连续非线性函数，利用神经网络模型来逼近实际值。BP神经网络在暖通空调中可以实现制冷机状态的监测，方便后续的调整和控制。

2.2Matlab语言在暖通空调制冷系统中的应用

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

无论是BP神经网络还是Matlab语言，其本质上都是整个制冷系统中的一部分，虽然能够实现数据的采集和反馈，但是缺少控制系统。因此，为了提升暖通空调的智能化程度，同时降低制冷机的能耗，还可以引入自适应模糊控制系统。自适应模糊控制系统能够根据反馈数据的特征进行适应性学习，然后利用逻辑系统进行参数的调整。将自适应模糊控制系统应用在暖通空调中，其主要的作用如下：（1）整体优化系统的性能。暖通空调的制冷系统是由多个子系统组成的，它们是一个有机的整体，若单纯地从某个元件进行优化，就会存在协调的问题。但是自适应模糊控制系统是将整个制冷机作为系统进行优化控制的，所以能够将能耗降到最低，进而实现整体系统的优化；（2）能够控制制冷机的消耗功率。自适应模糊控制系统可以根据反馈的数据进行逻辑处理，进而寻找到最佳的冷却水温度，可以实现冷却水系统与环境条件之间的协调。所以，在制冷机运行的过程中，其热传递是以最低能耗的形式运行的，方便了整个暖通空调系统对制冷机消耗功率的控制；（3）有较强的调节功能。自适应模糊控制系统有极强的学习能力和调节能力，在制冷机运行的过程中，若参数发生了较明显的变化，自适应模糊控制系统就可以自主调整，把模块的运行进行完善和改进，这就保证了控制过程的准确与有效。上述三种方法在某种程度上是一个整体，它们的配合才能够最大程度降低制冷机的能耗。当然，在一些暖通空调的制冷系统控制中，采用了其他的神经网络和算法来替代，也能够起到相应的效果。但是从本质而言，对暖通空调制冷机能耗的控制都是从实时监测入手的，然后把收集的数据反馈到控制系统，之后再进行系统运行参数的调整，进而达到降低能耗的目的。

3结语

随着社会的发展，人们对生活质量的要求越来越高，暖通空调已经成为建筑物中不可缺少的一部分。但是由于暖通空调的制冷剂运作问题，其能耗一直较高，进一步恶化了我国能源的供求关系，不满足可持续发展的战略。而暖通空调中能耗最大的就是制冷系统，对其进行优化的控制有着重要意义。本文以BP神经网络、Matlab语言和自适应模糊控制系统三方面为主，分析现代化技术在暖通空调制冷机控制中的应用，希望可以给相关的研究提供一定的参考意见。

参考文献

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