如何优化暖通空调制冷系统及控制技术？-尊龙登录

近年来，我国社会和经济飞速发展，居民收入水平不断提高，人们越来越关注生活环境的质量。空调成为人们日常生活中必不可少的配置。空调能够帮助调节室温，提高空间的舒适度，还能够起到净化空气的作用。空调在夏季的使用更加频繁，空调的能耗也相对比较大，它几乎占到整个建筑的一半以上。如何提升空调的运行效率，降低空调的能耗是近年来专业人员研究的重要课题和方向。文章通过对空调制冷系统的工作原理分析，对暖通空调制冷系统的优化和控制技术进行深入的分析。

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。相关数据统计，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。

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。

暖通空调制冷系统的发展现状

众所周知，空调是通过制冷剂的循环变化来完成温度的调节，从而营造洁净舒适的环境。目前氟利昂化合物是我国最常见的制冷剂。氟利昂是一种无毒，化学性能稳定且不可燃的化合物，它还具有良好的热力学性能。在暖通空调的运行过程中，发挥出很好的制冷效果和制冷效率，因此氟利昂化合物适用于各种制冷设备，得到了广泛的应用。但是氟利昂化合物的应用也带来了一定的负面影响，氟利昂长时间的存在大气中，其中一小部分会深入平流层，在强烈的紫外线的作用下被分解，氟利昂分子分解出氯原子，进而和臭氧发生一系列的反应，一个氟利昂分子就能破坏大约 10 万个臭氧分子，臭氧层被破坏造成的严重后果，直接影响植物的生长，致使海洋生物死亡，人们皮肤患病率增加，南极上方甚至出现了臭氧空洞。氟利昂在大气中的浓度不断增加促进了“温室效应”，冰川大规模的融化致使海平面上升，会导致沿海的一些国家和城市被淹没。

基于氟利昂对环境污染的不利影响，我们需要寻找更适合的制冷剂。目前广泛使用的r410a制冷剂，不仅无毒，而且性能也很稳定，最重要的是这种制冷剂更加清洁，主要由氟、氢、碳元素组成，不会造成臭氧空洞和温室效应。r410制冷剂受到全国乃至全世界的一致推崇。

暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

暖通空调制冷系统在运行过程中，容易受到室外环境和室内环境状况的影响，为了保证制冷系统的正常运转，提高运行效率，保证暖通空调制冷系统的制冷效果，一般情况下，制冷系统会全部进入运行的状态，这样无疑给一部分制冷系统的作业造成压力，使其超负荷运转，造成了大量的能源消耗。基于此，针对暖通空调制冷系统的优化和控制的方案，应该以其负荷状态为方向，研究制冷系统在最佳状态下的吸气压力，为提升空调的运行，降低能源的消耗提供必要的依据。

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。

matlab 语言的应用

matlab 语言一种程序语言，它能够处理大量的庞杂数据，而且保证数据处理的效率和准确率，是一种数据处理能力的极强程序语言。matlab 语言广泛应用到控制系统、图像处理系统和仿真系统等各个领域。科学技术的发展，不断促进 matlab 语言应用系统的提升，各个领域的研究人员也基于自身的工作需要，不断探索研究，制造了 matlab语言工具箱。工具箱方便人们调取实际工作中相关的某一子程序，也就是模块化的应用。如此一来，不仅能够提高使用的便捷性，还有利用简化控制操作流程。matlab 语言和bp 神经网络可以同时作用于暖通空调的制冷系统，两者的结合，实现的制冷系统的模块化控制。制冷系统可结合模块特征来完成相关设定，制冷系统的运行和操作也更加便捷，提高了暖通空调的运行效率。

自适应模糊控制系统的应用

 自适应模糊算法是基于自适应模糊控制器、自适应学习能力模糊逻辑系统的算法，该算法能够通过对采集的数据及信息的分析，对逻辑关系的参数实施自调整。自适应模糊系统采用了自适应模糊算法的优化控制策略，来实现对暖通空调制冷系统的优化控制。首先它可以实现对制冷系统的整体优化。因为暖通空调制冷的过程，是多个子程序同步循环的过程，是一个有机的整体，单纯的对某一个或者是某一部分的元件实施优化，虽然在一定程度上能够提升运行能力，但空调的运行能耗并未得到有效的控制。自适应模糊控制系统的是以整体的优化为出发点，将制冷系统进行全局优化。其次，自适应模糊系统还能有效的控制制冷系统的消耗功率。通过自适应模糊算法，能找到冷却水系统的最适宜温度，促进空调制冷系统于外在环境的协调性，进而实现制冷系统运用最低的能耗完成传热过程中的平衡。如此一来，有效的控制了制冷系统的消耗功率。最后，自适应模糊控制系统具有强大的调节能力和学习能力。它可实现控制参数的实施在线调节，促进优化控制模块的进步和改善，确保控制调节的有效性。

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。