摘要：在我国大部分建筑高层建筑内，暖通空调制冷系统每年运行过程中产生的能耗占到建筑总体的1/3~1/2，其用电花费的资金也非常多。鉴于此，相关部门必须进一步加强对暖通空调制冷系统的优化与控制，使其逐渐向低能耗运行方式转变，为人们提供舒适、洁净的生活以及工作氛围，提高人们的生活质量。在暖通空调的运行过程中，核心元件是暖通空调的制冷系统，该部分也是耗能量最大的部分。本文结合实际工作经验，对相关内容展开论述。
关键词：暖通空调；制冷系统；优化；控制技术
一、空调系统温度控制概述
人们可以通过空调系统来有效调节室内的温度，从而使室内的温度始终处于最适合人们的温度，提高乘车人的舒适度。在应用空调系统温度控制过程中，温度控制器大多数安装与内部，其形式以机械式和电子式温度控制器形式居多。
1、机械式温度控制器
机械式温度控制器也被称作手动温度控制器，其主要有三部分组成（感温系统、调节装置和触电开关）。机械式温度控制器的优点是可靠性高，使用寿命长，成本低廉，振动小。机械式温度控制器的缺点是控制精低，正是由于这个缺点，机械式温度控制器大多数在一些低端的空调系统中使用的较多。
2、电子式温度控制器
电子式温度控制器是基于电阻感温来对温度进行测量，其中电子式温度控制器测温电阻的主要材料多是贵金属（铂金丝、铜丝和钨丝），电子式温度控制器的优点也十分显著，与机械式温度控制器相比，其主要的优点是体积小，稳定性高，控制精度高，这些优点对提高空调系统运行的稳定性具有显著的意义。电子式温度控制器体积小，精度高，所以其十分适合运用在家用中。
二、暖通空调制冷系统的工作原理
图1为暖通空调的制冷系统。在暖通空调制冷系统的运行过程中，主要是利用制冷剂完成热量的交换工作，并使制冷剂在相关设备的作用下，使自身的状态产生一定的变化，最终实现热量的吸收与释放，为暖通空调制冷系统提供助力。一般情况下，制冷剂使用过程中涉及的设备包括压缩机、冷凝器、蒸发器与节流阀4个部分。其中，制冷剂在蒸发皿中会吸收大量的热量并由液体变为气体。气体状态的制冷剂会被压缩机吸入，并被压缩为高温高压状态下的气体，该气体会进入冷凝器中，并在这一过程中将自身的热量传输到空气或水中，从而形成最原始的液体形态。
图1 暖通空调的制冷系统
三、暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析
在暖通空调的运行过程中，其制冷系统的工作状态会受到室外自然环境与室内状况的影响。因此，为了确保暖通空调的制冷效果，其制冷系统通常会全部投入运行状态中，使部分制冷系统的运作处于超负荷状况，能源消耗较大。鉴于此，在对暖通空调制冷系统的优化控制方法进行研究的过程中，可以从其负荷状态入手，研究该系统最佳状态时的吸气压力，从而制定有效的能源节约方案。
1、BP神经网络的应用
BP神经网络是暖通空调制冷系统中一种常见的网络系统，能够进行多层反馈，解决多层网络结构中隐藏的相关问题，如图2所示。同时，其对解决非线性的映射问题有非常重要的作用。根据BP神经网络的实际运用效果，其主要应用在以下几个方面：首先，BP神经网络能够对文字、图片及语言等信息进行识别，根据数据信息的特点进行准确的识别与分类，帮助工作人员快速地完成信息的处理工作；其次，BP神经网络能可以对函数系统进行有效的控制。利用BP神经网络结构，能够根据非线性的特点建设函数模型，并将其应用于工业化的控制系统中，从而操控机械的运行方式。
图2 BP神经网络示意图
根据以上论述的BP神经网络的特征，将其应用于暖通空调制冷系统中，可以模拟该系统中制冷机的吸气压力情况。同时，由于暖通空调制冷机的能耗具有一定的非线性特征，在分析其能耗状况的过程中存在一定的困难。鉴于此，利用BP神经网络可以对系统运行过程中产生的真实数据进行模拟，为有关技术人员提供准确的参考。此外，还可以利用BP神经网络模拟非线性函数的特点，建立与实际情况相同的网络模型为暖通空调运行过程中，调整与控制器制冷系统的状态提供有价值的参考。
2、Matlab语言的应用
Matlab语言是一种功能性很强的程序语言，该语言可以处理数量庞大的数据，其处理效率非常高，处理结果的准确性也能得到保证。因此，Matlab语言在控制系统、图像处理及仿真系统等领域的应用也比较普遍。随着科学技术水平的不断提升，Matlab语言的应用体系也更加完善，各领域的技术人员也根据自身的实际需要，制造出了Matlab工具箱，其中包括各种样式的子程序，方便人们的及时调取，并在此基础上完成自己的编程工作。换言之，Matlab语言的应用实现了模块化的应用方式，并简化了整个系统的控制流程。在暖通空调制冷系统的运行过程中，Matlab语言可以结合BP神经网络一起应用，其优化与技术控制方式为：2种方式结合后，可以使制冷系统根据模块的特征设定相关程度，简化了整个系统的运行流程。实际上，在暖通空调运行的过程中，系统的运行状态会受到外界环境与室内环境的影响。因此，系统的运行状况也时常发生改变。而采用上述2种方式结合的办法，可以更加快速地收集相关数据，简化不必要的系统运作流程，提高系统运行效率。
3、自适应模糊控制系统的应用
自适应模糊控制系统也是暖通空调制冷系统中常见的一种优化控制方式。自适应模糊控制系统主要是对整个制冷系统进行优化，其最终的目的是降低能耗。自适应模糊控制系统在运行过程中，可以根据数据反馈的情况展开适应性的学习，并结合相关逻辑关系对参数进行调整。同时，自适应模糊控制系统的应用可以有效控制制冷机消耗的实际功率，并通过分析经过长期的研究以及实际情况发现，不同的设备对于环境的不同有着不同的工作结果，所以再进行设备的选择时要注意根据现场的环境不同，选择不同的内部参数的设备，同样功能以及使用方式相同的房间在使用同一设备后产生的效果也不尽行同，所以在选择设备时应该因地制宜选择合适的空调设备。现在很多承包商都不会对于暖通空调设备的选择认真的负责，对于其的参数调整也是跟着厂家出厂时确定好的进行直接使用，这样出来的自动化空调并不能满足生活中节能减排保护环境的要求。所以在进行空调的自动化设计时尽量还是选择设计院进行专业的设计可以由两个专业暖通和电气专业一起配合研究。
4结语
随着社会经济和科技的发展，促进了自控系统的发展。自控系统在暖通空调系统中具有较好的应用前景，当前的应用水平还需要进一步得到提高，智能技术在自动控制中的融合能够对空调系统进行更加精准的控制。因此还需要相关技术人员不断进行深入研究，进一步提高暖通空调的使用性能。
参考文献
［1］刘秋琼，李志生．自动控制在暖通空调系统中的发展与应用［J］．建筑节能，2017(7):104-107．
［2］翟虹杰．探讨自动控制在暖通空调系统中的发展与应用［J］．中国科技投资，2017(31):316．
论文作者:赵庆芝
论文发表刊物:《基层建设》2019年第8期
论文发表时间:2019/6/19
标签：暖通空调论文; 制冷系统论文; 神经网络论文; 过程中论文; 温度控制器论文; 系统论文; 空调系统论文; 《基层建设》2019年第8期论文;