暖通空調制冷系統優化控制分析

周佰慧

摘 要：隨著社會經濟的發展，人們越來越注重生活品質，在現代建筑中，暖通空調增加了能源的消耗，一半以上是因為制冷系統。本文對暖通空調制冷系統優化控制進行了詳細分析，希望能夠增強系統的科學性與完善性，實現資源的節約，提高人們的生活質量。

關鍵詞：暖通空調;制冷系統;優化;控制方法

在我國大部分商用及民用建筑中，暖通空調制冷系統的年能耗量，占據了建筑總能耗量25%～50%左右。因此，有必要加強對空調制冷系統的優化控制，以有效降低建筑能耗，促進我國社會經濟的健康與和諧發展。暖通空調是現代化建筑中，用于創造潔凈、舒適的生活、工作環境所不可或缺的重要基礎設備。但同時它也是建筑物能耗最大的設備之一，在給人們帶來舒適的內部環境的同時，也產生了大量的能源消耗，加劇了我國能源供需之間矛盾。尤其是暖通空調的制冷系統，它作為暖通空調的核心元件，也是能耗量最大的設備，必須加強對空調制冷系統的節能優化控制，以盡可能的降低系統能耗，提高系統的運行效率。

1 暖通空調制冷系統的現狀

在暖通空調制冷過程中，主要是利用制冷劑來對風的溫度進行調節，我國現如今最常見的制冷劑就是氟利昂化合物，其是一種無毒、不會發生燃燒且性能比較穩定的化合物，而且具有較好的熱力學性能，在實際應用過程中具有很好的制冷效率和制冷效果，所以目前被廣泛應用到各種大型制冷設備當中。可是其也具有一定的缺陷，那就是其可能會在空氣中散播很長的時間，最終漂浮到大氣層當中，會引發一定的溫室效應和臭氧空洞現象。現在世界上各個國家都對這種制冷劑給大氣環境所造成的污染引起了越來越高的重視，部分國家已經將其列入到禁用品行列。在此大背景之下，新冷媒具有更好的使用效果和實用性，所以目前我們所使用的制冷劑基本上都是R410A制冷劑，相比較而言這種制冷劑更加環保清潔，其主要是由氟、氫還有碳元素所組成，不僅無毒而且性能也比較穩定。因為其中并沒有氯元素，所以也不會發生溫室效應和臭氧空洞現象，這種制冷劑現如今在全世界范圍內得到了非常廣泛的應用。

2 暖通空調制冷系統的優化控制方法

2.1 BP神經網絡在暖通空調制冷系統中的應用

BP神經網絡在暖通空調的制冷系統中是比較常見的，這種網絡系統的優點在于，不僅能夠對多層進行反饋，解決神經網絡中相關的隱藏問題，還能促進非線性映射問題的解決。首先，BP神經網絡能提高信息處理能力，BP神經網絡通過對文字、語言、圖片等信息的有效識別，將不同的信息類別進行準確的歸類，幫助工作人員減輕作業負擔，提高信息分類整理的準確性。另外，BP神經網絡能夠利用網絡結構，結合非線性的特點組建函數模型，對函數系統實行精準化控制。函數模型在工業化控制系統中的運用，能有效把控機械運行方式。將其運用到暖通空調的制冷系統中，能夠模擬制冷系統中制冷機的吸氣壓力。基于暖通空調制冷機能耗的非線性，為分析其能耗的狀況造成一定的阻力。因此，通過BP神經網絡可以模擬制冷系統運行真實的情況，并得到有關的可靠數據，從而提高技術人員參數的精準度。最后，利用BP神經網絡可以真實模擬風險性函數的特點，建立符合實際運轉要求的網絡模型，為暖通空調的制冷系統的優化和控制方案提供參考和依據。

2.2 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，它可以處理大量的數據，而且處理的效率很高。所以，在控制系統、圖像處理和系統仿真中的應用較為廣泛。在隨后的發展中，Matlab語言更為完善，各個領域的專家根據自身的需求推出了Matlab工具箱，里面有各種訓練與設計的子程序，當人們需要的時候就可以直接調取，進而解放了自己的編程。從這方面來講，Matlab語言實現了模塊化的設計與應用，能夠簡化系統的控制過程。所以，即使不了解算法的本質，人們也可以直接利用函數模塊來實現設計目的，方便了建模的過程。這種結合的優勢主要體現在以下兩點：（1）簡化整個系統的設定。暖通空調的制冷系統受外界環境和室內環境的影響較大，所以其運行會經常性的發生改變，要收集其運行狀態的各種參數較為復雜。但是將BP神經網絡和Matlab語言結合后，就能夠根據模塊的特性快速設定程序，簡化整個系統的運作;（2）反饋最接近實際情況的數據。為了降低暖通空調制冷機的能耗，需要確定其最佳吸氣壓力的狀態。制冷劑的狀態變化有著明顯的非線性關系，尋常的采集方法很難起到較好的效果。但是，BP神經網絡能夠模擬非線性的映射，而Matlab語言能夠快速的處理數據，這就形成了較好的循環，能夠最快速地把暖通空調制冷劑的運作狀態反饋給系統，方便了調整和控制。

2.3 自適應模糊控制系統的應用

自適應模糊算法是基于自適應模糊控制器、自適應學習能力模糊邏輯系統的算法，該算法能夠通過對采集的數據及信息的分析，對邏輯關系的參數實施自調整。自適應模糊系統采用了自適應模糊算法的優化控制策略，來實現對暖通空調制冷系統的優化控制。首先它可以實現對制冷系統的整體優化。因為暖通空調制冷的過程，是多個子程序同步循環的過程，是一個有機的整體，單純的對某一個或者是某一部分的元件實施優化，雖然在一定程度上能夠提升運行能力，但空調的運行能耗并未得到有效的控制。自適應模糊控制系統的是以整體的優化為出發點，將制冷系統進行全局優化。其次，自適應模糊系統還能有效的控制制冷系統的消耗功率。通過自適應模糊算法，能找到冷卻水系統的最適宜溫度，促進空調制冷系統與外在環境的協調性，進而實現制冷系統運用最低的能耗完成傳熱過程中的平衡。如此一來，有效的控制了制冷系統的消耗功率。最后，自適應模糊控制系統具有強大的調節能力和學習能力。它可實現控制參數的實施在線調節，促進優化控制模塊的進步和改善，確保控制調節的有效性。

3 結語

總而言之，暖通空調已經成為現代化建筑當中不可或缺的一個組成部分，不僅影響著社會資源的節約利用，還決定著人們的生活質量，需要引起重視，不斷優化制冷系統。具體來說，應結合實際情況，把握暖通空調的制冷原理，根據現狀，從BP神經網絡、Matlab語言和自適應模糊控制系統三方面入手，強化系統的控制。同時，應制定完善的質量控制措施，實現系統的優化節能，保障暖通空調系統發揮出最大作用，起到良好的效果。

參考文獻：

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