本文重点研究了基于节能优化的分布式智能制冷控制系统的设计，从智能制冷控制理论的概述出发，结合制冷系统优化的现状。布式制冷控制，提出了智能制冷控制系统的设计方案。后，本文讨论了智能制冷系统的节能优化控制方案。望本文件中的研究将为提高制冷行业制冷系统的能效提供基线建议。
　　能优化制冷系统神经网络分布式模型在新的经济环境中，人们对生活质量的要求越来越高，制冷行业也实现了良好的发展前景。展。冷行业主要使用冷链和制冷系统来冷冻新鲜食品，以确保食品的质量和新鲜度。冷系统是确保食品质量的关键，并已广泛应用于食品相关行业。而，制冷系统消耗的能量也是无法比拟的。
　　节能减排的环境中，这是优化制冷控制系统的节能设计和提高其智能的趋势。此，在节能优化的基础上加强分布式智能制冷控制系统的设计是非常重要的。冷智能控制理论概述需要优化制冷系统的经济性以节约能源如今，能源问题已成为许多国家发展的难题。着各国对不可再生能源的开发，世界能源储备变得越来越不重要。于正在经历快速发展的中国而言，这种能源短缺与国家的发展前景直接相关。
　　此，国民和国民必须密切关注节约能源和减少消费。冷行业一直是能源密集型行业之一，从制冷链的角度来看，超市制冷系统占能源消耗的大部分。别是近年来，随着对新鲜食品需求的增加，冷库安装超市的数量和规模呈现出快速上升的趋势。此基础上，有必要通过优化制冷系统的节能设计来提高能效。于神经网络原理控制算法的人工神经网络是指通过根据机制处理知识的思想，学习和记忆能力来模拟人脑机制的信息系统。别。

　　智能智能系统设计中，采用BP神经网络。
　　由输入层，中间层和输出层组成，并向前和向后计算。正向计算中，输入信号通过传递函数，输出信息传播到输出层的节点以给出结果。果期望值不同，则错误被反转，根据原始路径返回信号，并且改变每个节点的权重以减少错误。文设计的分布式制冷控制系统的特点是基于神经网络原理获取和控制精确参数。
　　先，通过微芯片的操作，分配获取诸如制冷阀的开度和压力之类的参数，然后使用参数作为神经网络的输入数据。理，精确控制水量和调压阀，使制冷系统达到预期的调节目标。布式制冷控制系统的节能优化制冷控制系统的运行过程非常复杂，整合了传热和传质的运行方式。冷设备的操作过程基于热力学的第一和第二原理，其包括从低温物品中提取能量，促进物质之间的能量转换和释放能量。余的能量，以保证食物的低温。
　　此，分布式制冷系统的操作是动态过程。年来，作为现代技术发展的一部分，研究人员一直在研究制冷系统的控制方法。于智能控制具有一定的局限性，为了使制冷系统起到节能的作用，冷库安装系统各部件的控制必须结合控制策略，使制冷装置可以作为控制系统进行控制。个制冷系统中的控制对象。优化了制冷系统。此，必须对制冷系统应用多变量智能控制以改善冷却效果。能制冷控制系统设计原理该系统由结构制冷控制系统组成，旨在通过控制工作过程来提高制冷效率。着制冷控制系统的智能化程度的提高，系统对节能和环保的要求也越来越高。别是在该地区的大型制冷系统面前，为了提高能效，需要提高制冷控制系统的灵敏度和精度。此基础上，本文采用的设计方案如下：利用神经网络作为中心模块，提高制冷控制系统的智能水平，使系统适应目标申请。据程序的要求，分布式制冷控制系统的组成如图1所示。图1中可以看出，分布式温度传感器根据图1对收集的温度信息进行数据处理。域温度并建立神经网络控制模型，从而自动调节热力膨胀阀，调压阀，水量阀等。外，该系统可以支持多蒸发器控制系统，使其能够满足不同操作模式的应用要求，并确保冷凝器液体流动的合理性。统工作流程分布式冷却控制系统的具体应用模式和工作流程如下：系统启动用户必须首先根据经验数据训练神经网络或收集数据，或使用系统的默认神经网络设置。置默认设置时，网络控制精度不高。

　　而，在工作一段时间之后，将生成各种控制和效果数据，并且可以针对网络自动调整神经网络设置以产生预期结果。作方式分布式制冷系统从神经网络的稳定状态开始进入正常运行模式，通过内部制冷系统阀门压力，开度传感器和系统收集参数。度传感器的冷却区位置。据采集​​和分析首先，为了避免单个传感器的故障，制冷系统合并收集的数据。后，合并的数据被传输到神经网络以自动生成控制输出数据，并且输出控制量被发送到热膨胀器，并且通过控制压力和压力来实现系统的精确控制。量。后，通过温度传感器对参数进行采样，并且动态控制参数输出以进行连续闭环控制。了使用户能够灵活地控制制冷过程并满足用户管理要求，系统可以提供入口键盘和显示屏，执行参数输入和数据输入功能。便地控制和显示制冷系统的参数设置和运行状态。能冷却系统节能优化控制图制冷系统能量优化控制系统的设计以大型超时制冷系统为例主要由两部分组成：冷藏和冷冻。统监控中心主要负责监控系统的运行状态。外部环境和温度发生变化时，通常需要手动调节蒸发和冷凝压力，以提高系统的冷却程度。以看出，通过手动调节，从工作和可能性的观点来看，维持系统的最佳运行状态不是最合适的。外，在实际操作中，当操作点保持不变时，操作者通常基于经验调整环路的值，这可能影响功耗。此，为了获得制冷系统的节能的最优化控制，必须确保回路的值始终处于适当的状态。冷系统动态优化控制设计在分布式模式下，系统可以通过目标函数表达优化层的稳定状态。化功能应使其保持脱机状态，并提高定义工作点的可行性。而，这种调节方法也具有一些缺点，例如，它不太适合于具有频繁操作参数变化的制冷系统。型的间接方法主要包括使用函数表达式作为必要条件，并使用数据分析方法获得模型的解析表达式。后，根据实际物理条件，确定系统的最优解和最优值。别是在制冷系统的能量转换过程中，间接模型方法可用于准确描述系统运行过程。而，这种方法的缺点是存在太多的变化和未知数，参数值的误差和模型结构中的误差，这在一定程度上降低了优化和控制。控制制冷系统动态优化的过程中，预测控制也是一种特殊的方法，其优点是能够在离线条件下多次控制。点是该方法无法控制全局循环的值，只能监视本地部分。此，在实际操作过程中，模式必须实现为频繁滚动并基于新的优化，从而达到最优控制的目的。

　　
　　布式制冷控制系统的动态节能优化由于大型内部陈列柜并行，每个陈列柜属于冰箱，但这些陈列柜倾向于统一工作频率。了解决同步现象，可以采用以下两种方法：优化制冷系统的吸入压力。据物理定律和约束逻辑定律，系统的定性知识被整合到模型中，操作的趋势和逻辑被认为是系统运行的约束。据混合逻辑的动态模型，预测和控制制冷系统的动态优化。MPC控制约束方法用于处理状态模型的空间系统以解决状态空间模型的多变量控制。
　　论为了降低制冷行业的能耗，提高制冷效果，本文将重点研究基于最大化节约的分布式智能制冷控制系统的设计。源作为研究的主要课题，需要优化制冷系统和神经网络理论。

　　分析的基础上，对控制方案进行系统搜索，例如系统组成的结构，系统工作流程，制冷系统的节能优化和动态优化。究结果表明，分散式制冷系统的节能控制具有节能降耗的作用，有利于制冷行业的可持续发展。冷。来，需要进一步加强基于节能优化光学系统的分布式智能制冷控制系统的设计研究，从而优化节能最大化的概念。源可以发挥其全部作用，为社会创造更多价值。
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