在现代建筑的设计和施工中,建筑温控系统的HVAC制冷系统在现代建筑的隔热和散热中起着重要作用。HVAC制冷系统在现代建筑中非常流行。筑行业中质量系统的安装占市场份额的五分之一,但用户尚未认识到供暖,通风和供暖系统的能耗。此,寻求降低HVAC制冷系统能耗和优化控制的方法是我们讨论的重点,也是实现HVAC制冷系统未来发展的方法之一。冷。键词:暖通空调制冷系统,能耗,优化方法简介暖通空调对我们的生产和生活至关重要,无论是大型工厂还是商业建筑或一幢大型多层建筑。使用HVAC,并且HVAC设备的设计可以显着减少每个单元的制冷设备安装的数量,从而降低经济成本。而,与同等水平的制冷设备相比,HVAC制冷系统的能耗相对较高。制冷技术的应用将导致HVAC制冷系统发生相当大的变化。了促进制冷行业的快速发展,我们需要讨论HVAC制冷系统的最佳控制。HVAC制冷系统的工作原理HVAC制冷系统包括压缩机,冷凝器,蒸发器和节流阀。被制冷剂在制冷系统中的制冷剂进入吸入和由压缩机压缩并在冷却吸收一定量的热之后,从所述压缩机的蒸发器压力被汽化的可供选择的方法转化冷凝器。被压缩到液态之后,它再次通过冷凝管被压缩机送到蒸发器,并且重复循环以形成热转换,从而降低内部空间的温度。该连续往复循环过程中,必须实现显着的能量消耗。了实现HVAC制冷系统的优异冷却效果,需要大量的能量来驱动压缩机。HVAC系统的具体设计并不复杂,它有许多子系统,当反馈延迟时,能耗增加。立具有一定智能HVAC系统的网络控制终端,管理HVAC的实时运行和反馈,有效防止反馈延迟。
是功能系统的控制能力。BP神经系统可以根据自身的非线性特征进行功能建模,建立的功能系统可以控制工业生产中某些自动机器的运行,如机器人轨迹的控制。
三是制作数据。BP神经系统作为压缩函数,压缩和管理计算机数据,可以根据不同的特征随机随机提取数据,便于数据分析。据上述三个特征,在制冷空调系统中的BP神经系统的应用可以模拟的空调机的压缩机的吸入压力,以模拟非线性连续函数和要使用的模型神经网络获得接近现实的价值。
BP的神经网络可以监控HVAC中冰箱的状况,使后续的调整和控制更加容易。通空调制冷系统中的Matlab语言Matlab语言是一种非常强大的工程语言,它具有处理大量数据的功能,其效率非常高,广泛应用于系统控制,处理图像和系统仿真,Matlab语言在逐步改进的过程中,根据每个使用领域的具体需求,形成了Matlab工具箱。些允许用户随时访问它们,减少繁琐的编程链接,实现模块化设计和应用,并简化系统控制过程。于那些不了解计算性质的人,他们也可以使用模块化命令来模拟系统的操作。BP的神经系统可以进行仿真建模,Matlab技术可以定义模块控制,应用这两种技术可以简化系统设置过程,恢复最接近实际情况的数据。
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