暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

刘巧娟 王亚兰 李娟

摘要：随着近年来对制冷系统的不断研究，制冷系统的效率以及节能都得到了较大的提升，在对制冷系统设计与优化过程中，要对制冷系统有足够的了解，对暖通空调制冷系统的工作原理及性能参数等进行剖析，最后提出暖通空调制冷系统的优化控制方法，争取做到最佳的优化控制。

关键词：暖通空调;制冷系统;优化;控制技术

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，故对其进行优化的控制有着重要意义。

1.暖通空调制冷系统的工作原理

暖通空调的制冷系统是由压缩机、冷凝器、蒸发器和节流阀四部分组成。通过制冷剂在制冷系统中循环往复过程中实现热量转换的，制冷剂在压缩机的压力驱使下进入蒸发器在吸收了一定的热量后汽化，又被压缩机吸入压缩，在冷凝器中降温后还原成液态，再通过冷凝管道被压缩机又一次输送到蒸发器中，如此反复循环形成热量的转换，从而降低了室内空间的温度。在不断往复循环的过程中，需要大量能源的消耗才能做到，要使得暖通空调制冷系统达到极佳的制冷效果，就要提供大量的能源来驱动压缩机的运转。

2.暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

2.1 BP神经网络的应用

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。由于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。综上所述，Matlab 语言实现了模塊化的设计与应用，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，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。（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。

2.4新风预处理的系统

新风预处理系统有两种：除湿新风预处理系统和热回收新风预处理系统。这两个系统能够满足实际应用中湿度控制的环境要求，并能控制机器的漏电现象，避免冷热偏移。可以有效地控制空调系统的制冷量。此外，在温湿度分开控制的基础上，整体调节的精度可以进一步提高。热回收式新风预处理系统主要用于低湿度要求的环境。在回收废气能量利用和预处理的基础上，控制系统环境中的除湿和制冷量，可以完全控制空调制冷系统的容量。

3. 结论

综上所述，暖通空调的制冷系统是暖通空调最重要的部分，也是能源消耗最大的部分，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，提高系统运行效率的最有效的途径。

参考文献：

[1]暖通空调制冷系统的优化控制方法研究[J].李小菲. 建材与装饰.2018（36）

[2]暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析[J].曹珏末. 工程建设与设计.2019（02）

[3]暖通空调制冷系统的优化控制方法研究[J].张媛.中国高新技术企业.2017（03）

[4]暖通空调制冷系统中的节能环保技术分析[J].史源源.应用能源技术.2020（04）

[5]暖通空调制冷系统管道安装探讨[J].李小东.科技经济导刊.2017（21）