论文空调系统节能中的智能控制技术是关于对写作智能控制论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文智能控制论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：空调系统现在已经被广泛的应用到建筑工程建设中,对调节改善室内温度具有重要作用,是提高生活质量的重要基础设施.基于空调系统的复杂性与关联性,为保证系统运行的可靠性,排除外部因素的干扰,及时发现并处理存在的问题,需要在原有基础上进行更新优化,积极应用新型技术和手段,对整个运行状态进行实时监控,了解各阶段运行参数,從根本上来提高系统运行可靠性与稳定性.本文基于智能控制技术特点,对其在空调系统节能设计与运行中应用要点进行了简单分析.
关键词：空调；节能设计；智能控制
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.23.014
将智能控制技术应用到空调系统中,可以实现对系统运行过程的实时监控,随时掌握系统运行状态信息,确定其是否存在异常情况,一旦出现异常问题,系统将会自动告警,并且向值班人员发送告警信息,便于检修工作的有效处理,避免故障的进一步发展.现在智能控制技术在空调系统中应用已经相对成熟,不仅可以提高管理效率,同时还可以降低系统运行能耗,对进一步促进空调系统运行综合性能具有重要意义.
1 智能控制技术应用分析
1.1 模糊控制
智能控制技术的应用,可以更灵活、可靠的处理传统方法难以解决的复杂问题,其中模糊控制为比较常用的智能控制技术之一.模糊控制涉及了计算机科学、模糊科学、知识工程以及人工智能等多门学科知识,将模糊集合论、模糊逻辑以及模糊语言变量等作为推理的基本规则,构成一种具有反馈通道的闭环结构数字控制系统.其中模糊控制器为整个系统的核心,也可以将其称之为模糊逻辑控制器,为一种语言型控制器[1].模糊控制系统的实现可脱离数学模型,可被有效应用到复杂系统以及模糊对象处理中.但是模糊控制中模糊规则、知识表示以及合成推理等均要以专家知识或者成熟经验作为依据,然后通过有效学习来不断进行更新,具有很强的自学性与智能性.
1.2 神经网络控制
神经网络系统可以看作为人工神经网络和系统控制理论相互结合的产物,也是现在比较常用的智能控制技术之一.神经网络系统运行与人脑神经系统相似,确定神经元为节点,通过某种网络拓扑结构来构成活动网络.神经网络包括大量的简单处理单元,相互连接后形成复杂网络,可分为隐含层、输入层以及输出层三部分,且每层包含多个神经元.通过权来连接网络前后层节点,找出一定权值后,确保每组给定输入均可产生达到要求的输出,其中调节权值所遵循规则即为训练算法.神经网络系统与人脑神经系统具有一定相似性,这样神经网络系统在应用时,对外界环境的变化有很大的适应能力,一般层数不多的神经网络模型可以对任意非线性系统的系统状态进行准确预测[2].同时,还可以将其他并行计算看作为人脑直觉,反应速度非常快,在实际应用中完全可以满足实时控制要求.
2 空调系统节能运行所存不足
2.1 控制效果差
空调系统性与复杂性高,设计与运行控制均需要综合多项因素进行分析,想要保证其安全性与稳定性,必须要基于实际情况,总结以往经验来对原有控制系统进行调整和优化,保证控制系统性能可以达到实际应用要求.对现行控制系统应用效果分析,可确定传输与反应系统较差,导致系统及时控制和处理能力较低,无法对空调运行状态信息进行有效处理,信号传输不顺畅致使故障处理不及时,更容易出现运行故障问题.并且,控制系统性能差也会影响控制系统综合性能,产生更多电力损耗.再加上系统软件差异,仅能够满足空调初步控制要求,无法对系统运转进行整体调节,在一定程度上限制了空调运转效率,与现在推行的节能降耗理念不相符.
2.2 系统设计落后
神经网络控制作为智能控制技术的常用方式之一,虽然近年来应用增多,但是从整体上分析空调行业研发与应用还比较落后,智能性研究落后,应用到空调系统中,自我处理能力比较低,再加上芯片成品比较高,智能系统信息处理能力无法达到实际应用需求,实际处理无法满足系统运行要求[3].
2.3 自我诊断较弱
智能控制系统的实现,对比传统系统可以达到自我诊断与处理的效果,进而可以提高空调运行综合效果,在降低故障率的同时,减少运行能耗.但是目前我国空调智能控制系统自我诊断以及处理方面研究并不成熟,所用自我诊断系统版本比较落后,无法完全满足信息接收以及异常诊断要求,不能及时发现系统运行存在的故障隐患,一般均为事后控制,产生更多损失.另外,自我处理为智能控制系统核心功能,但是因为现在无法实现,在空调应用中还存在非常大的局限性,并不能满足系统故障处理要求.
3 空调系统智能控制应用要点
3.1 定风量系统控制
定风量空调系统风量稳定性强,可无视负荷变化带来的影响,风机持续维持全风量运行状态,以改变送风温度的方式来对室内冷热负荷进行调节,达到调节室内温湿度的目的.一般空调系统包括供暖、供冷、除湿以及加湿等基础功能,利用智能控制技术来控制排风口、回风机以及电动风门,满足不同情况下的全新风、循环式以及自动混合式运行需求,具有比较明显的节能效果.将模糊控制技术应用到定风量系统中,可实现空调回风温度自动调节、回风阀与排气阀比例调节、空调回风湿度自动调节等.第一,回风温度调节.其为定值控制系统,由智能模糊控制器比较回风温度传感器所测得回风温度,同时按照控制规律来对表面式换热器回水调节阀开度进行调节,控制好冷冻水添加量,控制室内温度维持在设定的恒定值.在这个过程中可将新风温度看作为系统扰动量,调节后保证其可以滞后于新风温度的变化,并且将新风温度传感器反映的新风温度作为前馈信号加入到回风温度调节系统中看,还可以提高系统调节可靠性.第二,回风湿度调节[4].调节控制模式与回风温度调节系统相似,以提前设定的控制规律来对加湿器阀开度进行调节,改变加湿蒸汽流量大小,来达到控制室内湿度的目的.
3.2 变风量系统控制
变风量空调系统,即在室内房间温湿负荷发生变化后,可以通过调节改变空调送风量,但是不改变送风温度的方式,将室内温湿度控制在一个恒定状态.一般应用此种控制系统的空调系统,可在每个房间送风入口位置安装一个具有自动控制的风阀,对送入室内风量大小进行调整,来对该房间温湿度进行单独控制,实际运行中具有较大的节能优势.对此种系统运行效果进行分析,可确定在系统送风温度不变的情况下,表冷器回水调节阀开度无需调节.在工程建设时为实现送风量的改变,可应用变频器对送风电机转速进行调节,维持系统功能正常运行的同时,避免过多消耗电能.变风量智能控制系统控制对象包括相对湿度自动控制、回风机自动调节、送风量自动调节、新风阀、回风阀以及排风阀比例调节等.系统控制过程即在房间内部负荷所需风量变化时,管道静压会相应变化,传感器会准确检测传感器静压变化量,同时将其反馈给智能模糊控制器,最后按照控制规则计算得到控制信号,并传输给变频器,然后变频器便可以根据信号指令对风机转速进行调节,待达到所需负荷平衡后,静压恢复到稳定状态,系统将会在新的平衡点进行工作.
4 结束语
将智能控制技术应用到控制系统中,不仅可以对其运行全过程进行动态管理,同时还可以满足节能降耗要求,以更少的电能来维持系统正常运行,满足室内负荷要求,对促进空调控制系统设计优化具有重要意义.应基于现有技术,对智能控制技术的应用进行深入研发与应用,进一步发挥其所具有的功能优势.
参考文献：
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[3]张书源.地热型空调智能控制系统研究与实现[D].华中科技大学,2015.
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作者简介：徐洋（1986-）,男,山东枣庄人,本科,研究方向：空调工程技术.
总结:此文是一篇智能控制论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
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