趙新榮
摘 要:基于暖通空調(diào)制冷系統(tǒng)基本原理,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Matlab和自適應(yīng)模糊控制在制冷系統(tǒng)中的具體應(yīng)用進(jìn)行深入分析,為系統(tǒng)控制的優(yōu)化改進(jìn)提供理論參考。
關(guān)鍵詞:暖通空調(diào) 制冷系統(tǒng) 系統(tǒng)優(yōu)化控制
目前,空調(diào)系統(tǒng)能耗在建筑總能耗中占據(jù)的比例越來越大,為降低系統(tǒng)能耗,使系統(tǒng)始終處在最佳運(yùn)行狀態(tài),需要進(jìn)行優(yōu)化控制,這就要用到一系列先進(jìn)技術(shù),提高系統(tǒng)整體控制水平。
1暖通空調(diào)制冷系統(tǒng)基本原理
對于暖通空調(diào),其制冷系統(tǒng)主要利用制冷劑來完成熱量交換,無論是壓縮機(jī),還是蒸發(fā)器,都會有制冷劑持續(xù)循環(huán),其自身所處狀態(tài)將不斷發(fā)生變化,最終實(shí)現(xiàn)吸熱和放熱。蒸發(fā)皿當(dāng)中,制冷劑可以吸收大量熱量,此時制冷劑將從液態(tài)變成氣態(tài)。制冷劑氣化后,將進(jìn)入壓縮機(jī),通過壓縮變成溫度和壓力均較高的氣體,于冷凝器當(dāng)中向水或空氣不斷傳熱,最后變成液態(tài)。以上為基本循環(huán)過程,重復(fù)多次即可完成熱量交換,實(shí)現(xiàn)降溫目標(biāo)[1]。
除制冷劑的反復(fù)循環(huán)以外,在暖通空調(diào)當(dāng)中,還包括空氣、冷卻水和冷凍水的循環(huán)。以上循環(huán)均會與制冷劑產(chǎn)生熱量交換,降低空氣實(shí)際溫度,達(dá)到預(yù)期制冷目的。根據(jù)上述原理可以看出,對于制冷系統(tǒng),它是主要耗能部分,通過優(yōu)化控制,能有效減少能量的損耗。
2暖通空調(diào)制冷系統(tǒng)優(yōu)化控制
制冷系統(tǒng)直接受氣候條件與室內(nèi)實(shí)際情況影響,為達(dá)到預(yù)期的制冷效果,系統(tǒng)將全部投入運(yùn)行,使系統(tǒng)僅有一部分進(jìn)入負(fù)荷狀態(tài),使能耗增加。對此,建議從負(fù)荷方面著手,對制冷系統(tǒng)的吸氣狀態(tài)進(jìn)行研究,最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的節(jié)能控制。
2.1系統(tǒng)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體應(yīng)用
對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它屬于多層反饋網(wǎng)絡(luò),能解決隱藏單元之間的連接問題。同時,在非線性方面,還有重要作用。按期基本特性,可用于下列幾個方面:其一,模式識別和分類,針對計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù),能將信息分成多種類型,如語言、文字與圖片,以數(shù)據(jù)特征為依據(jù)進(jìn)行識別,再對信息進(jìn)行歸類,為信息處理創(chuàng)造便利;其二,函數(shù)系統(tǒng)控制,借助自身具有的非線性特征完成函數(shù)建模,完成建模以后,系統(tǒng)可用于現(xiàn)代工業(yè)控制,比如對工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動軌跡自動控制;其三,數(shù)據(jù)壓縮,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能對數(shù)據(jù)實(shí)施壓縮處理,避免數(shù)據(jù)占用太大的內(nèi)存。除此之外,還可按照特性實(shí)現(xiàn)有針對性的數(shù)據(jù)抽取,為數(shù)據(jù)分析及使用提供便利。
鑒于以上特征,制冷系統(tǒng)同樣可以應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),完成對吸氣壓力等參數(shù)的模擬。這是因?yàn)橹评湎到y(tǒng)實(shí)際能耗具有非線性特征,在對其能耗狀態(tài)進(jìn)行收集時,無法保證真實(shí)性與時效性。對此,通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入,能實(shí)現(xiàn)真實(shí)的實(shí)時模擬。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持下,能對所有形式的非線性函數(shù)進(jìn)行模擬,從而無限逼近真實(shí)值。另外,還可在狀態(tài)監(jiān)測過程中應(yīng)用,以便進(jìn)行調(diào)整與控制[2]。
2.2系統(tǒng)對Matlab的具體應(yīng)用
Matlab,為工程語言,用于處理海量數(shù)據(jù),具有極高的處理效率,在當(dāng)前的控制系統(tǒng)及仿真中得到廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)快速發(fā)展,當(dāng)前的Matlab已經(jīng)十分完善,不同領(lǐng)域的專家均可以自身要求為依據(jù)使用專門的工具箱,包含與訓(xùn)練和設(shè)計(jì)有關(guān)的子程序,在需要時可直接進(jìn)行調(diào)取。在這一方面,它能使設(shè)計(jì)和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)模塊化,對系統(tǒng)控制整個過程予以簡化。因此,即便沒有掌握算法本質(zhì),也能通過對函數(shù)模塊的合理應(yīng)用來完成設(shè)計(jì)目標(biāo),為建模過程創(chuàng)造必要的條件。
對于算法,一般建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,能對系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)作過程進(jìn)行模擬,其中,Matlab只是一個運(yùn)行模塊,可將其看做一個子系統(tǒng)。若在制冷系統(tǒng)當(dāng)中運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則可利用Matlab進(jìn)行模塊設(shè)定。此做法具有以下優(yōu)勢:其一,對系統(tǒng)設(shè)定予以簡化,制冷系統(tǒng)直接受環(huán)境影響,其實(shí)際運(yùn)行會多次出現(xiàn)變化,需要收集的參數(shù)十分復(fù)雜。而通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Matlab的充分結(jié)合,能以模塊特性為依據(jù)進(jìn)行程序設(shè)定,使系統(tǒng)運(yùn)行得以簡化。其二,反饋與實(shí)際最為接近的相關(guān)數(shù)據(jù),為有效減少系統(tǒng)能耗,應(yīng)確定系統(tǒng)最佳吸氣壓力。如前所述,制冷劑實(shí)際狀態(tài)的變化具有非線性特征,普通采集方式難以達(dá)到預(yù)期效果。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對非線性映射予以模擬,同時利用Matlab還能對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理,形成良好動態(tài)循環(huán),以最快的速度向系統(tǒng)做出反饋,為調(diào)整及控制提供
方便。
2.3系統(tǒng)對自適應(yīng)模糊控制的具體應(yīng)用
以上兩種優(yōu)化控制方法都屬于系統(tǒng)組成部分,盡管可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與反饋,但沒有專門的控制系統(tǒng)。對此,為進(jìn)一步提高智能化水平,并減少能耗,需要采用自適應(yīng)模糊控制。通過對自適應(yīng)模糊控制的合理引入,能以反饋數(shù)據(jù)各項(xiàng)特征為依據(jù)完成自適應(yīng)學(xué)習(xí),再通過邏輯系統(tǒng)完成參數(shù)調(diào)整。通過對這一技術(shù)的應(yīng)用,能發(fā)揮以下作用:其一,對系統(tǒng)性能予以整體優(yōu)化,制冷系統(tǒng)由若干子系統(tǒng)構(gòu)成,是有機(jī)整體,如果只對其中某個元件進(jìn)行優(yōu)化,則會產(chǎn)生協(xié)調(diào)方面的問題。而自適應(yīng)模糊控制可將整個制冷系統(tǒng)作為對象進(jìn)行優(yōu)化,可將實(shí)際能耗降至最低,達(dá)到整體優(yōu)化目標(biāo)。其二,可對制冷系統(tǒng)功耗予以有效控制,以反饋數(shù)據(jù)為依據(jù)完成邏輯處理,確定冷卻水實(shí)際溫度,協(xié)調(diào)環(huán)境和冷卻水系統(tǒng)之間的關(guān)系。在系統(tǒng)正常運(yùn)行過程中,熱傳遞按最低能耗運(yùn)行,為系統(tǒng)控制提供便利。其三,提供調(diào)節(jié)功能,該具有具有良好調(diào)節(jié)與學(xué)習(xí)能力,系統(tǒng)運(yùn)行時,如果參數(shù)發(fā)生顯著變化,則可自動進(jìn)行調(diào)整,對模塊實(shí)際運(yùn)行予以改進(jìn)與優(yōu)化[3]。
以上方法實(shí)際上是一個有機(jī)整體,其配合可以降低系統(tǒng)能耗。需要注意的是,在某些系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中,會用到其它算法進(jìn)行替代,這樣也可以起到相同的作用。然而,從本質(zhì)上講,系統(tǒng)控制需要從實(shí)時監(jiān)測角度著手,再將相關(guān)數(shù)據(jù)反饋至控制系統(tǒng),位系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置及調(diào)整提供依據(jù),最終實(shí)現(xiàn)降耗目標(biāo)。
3結(jié)束語
綜上所述,空調(diào)作為當(dāng)代建筑必不可少的組成部分,其能耗問題得到越來越多人的關(guān)注。為降低系統(tǒng)能耗,需要在設(shè)計(jì)中做好優(yōu)化控制,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Matlab與自適應(yīng)模糊控制等技術(shù),提高優(yōu)化控制水平,實(shí)現(xiàn)預(yù)期的節(jié)能控制目標(biāo)。
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