摘要：从实际情况分析可知，对暖通空调而言制冷系统除了是其最重要的部分，也是能源消耗最大的组成部分。对此，下文重点就暖通空调制冷系统优化和控制进行分析。
关键词：暖通空调；制冷系统；优化和控制
一、暖通空调制冷系统现状
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。R410A制冷剂受到全国乃至全世界的一致推崇。
二、暖通空调制冷系统工作原理
暖通空调在运行时，最主要制冷效果主要是根据热量的交换来完成。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，不但能够促使制冷剂自身状态变化，而且还能够有效吸收与释放热量。蒸发器负责吸收热量，对大量热量的收集工程中，制冷剂发生变化从原来的液体变为了低温低压的气体，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，能够对水与空气传递自己的热量，并转变回液体。经过如此循环，通过交换热量来达到降温的目的。在实际运行暖通空调时，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，利用压缩机把制冷剂压缩为液态后进入蒸发器内，之后与冷冻水来交换热量，再经过冷冻泵，这时冷冻水就来到风机封口的冷却盘管中，利用风机来将其温度降低。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，通过水塔风机喷淋冷却，最终与空气之间交换热量，从而达到释放热量的效果。而在循环与转换热量全过程，制冷剂均参与其中，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，在运行空调时，制冷系统全程参与，是至关重要的组成部分，同时也是能源消耗的主力。
三、完善暖通空调制冷系统的措施
在启动暖通空调制冷系时，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，提高运行效率保证其具有良好的制冷效果，一般情况下，所有制冷系统会进入运行的状态，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改善方案，应该以其负荷状态为方向，研究此系统在状态最好情况下的吸气压力，为提升空调的运行，降低能源的消耗提供必要的依据。
（一）BP神经网络地运用
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，处理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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆首先，BP神经网络能提升处理信息的效率与质量，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神经网络能够运用网络结构，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。把它运用到暖通空调的制冷系统中，能够对制冷剂的吸气压力进行模拟。基于暖通空调制冷机能耗的非线性，会在不同程度上阻碍到了能耗情况的分析。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神经网络能够真实模拟风险性函数特征，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改善方案提供参考和依据。
（二）Matlab语言地运用
Matlab语言可以处理大量庞杂数据，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。其广泛运用到控制系统、处理图形和仿真系统等等各个行业中。科学技术的发展，不断促进该语言运用系统地提升，各个行业研究者也基于实际工作要求，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，也就是模块化地运用。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，两者地结合，这样才能确保制冷系统实现模块化控制。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。
（三）自适应模糊控制系统地运用
结合实践来看，自适应模糊算法通过利用相关控制器与逻辑系统来实现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。而自适应模糊系统则运用上述算法的优化和控制方法，来实现对暖通空调制冷系统的改善。首先它可以在整体上改善制冷系统。由于暖通空调制冷过程，是多个子程序同步循环的过程，属于一个整体，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。该系统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，这一系统具有强大学习与调节能力。因而这就赋予系统能够采取线上调节控制参数功能，这促进优化和控制模块的进步和改善，确保控制调节的有效性。
四、结语
总得来说，暖通空调在给人们提供优越舒适的居住和办公环境的同时，其运行中往往需要巨大的能源作为支撑。在倡导节能降耗社会背景之下，通过一些有效的优化和控制措施来降低暖通空调制冷系统能源使用就显得十分必要。
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论文作者:梁自强
论文发表刊物:《基层建设》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/14
标签：制冷系统论文; 制冷剂论文; 暖通空调论文; 氟利昂论文; 神经网络论文; 热量论文; 系统论文; 《基层建设》2020年第1期论文;