摘要：近年来，随着社会的不断发展，人们生活水平不断提高，对所处环境有着越来越高的要求，空调已成为人们日常生活的重要组成部分。暖通空调的制冷系统是通过制冷剂实现热量的交换，为了营造更好的生活和工作环境，空调厂家需要不断优化控制空调制冷系统，创造洁净、舒适的室内环境，确保房间内温湿度能够在空调最低耗能的基础上调节到最适宜状态。基于此，本文首先对暖通空调控制技术存在的问题进行了概述，详细探讨了暖通空调制冷系统的优化与控制技术，旨在提高暖通空调使用能源的效率，提高暖通空调的运行质量。
关键词：暖通空调;制冷系统;优化控制
引言
随着社会的进步和经济水平的提高，人民群众的生活水平不断提高，暖通空调系统正在被各种高层建筑所使用。但是，随着一些暖通空调设备的使用不断增多，在其中也出现了很多不合理之处，受到了大众的关心。暖通空调的技术设计，应当遵守一些有关的要求，按照不同的标准，运用合理科学的方式方法，仔细对每个系统和装置进行完善，只有这样暖通空调才可以更加适应大众的需求。正是如此，我们在设计暖通空调时，对于暖通空调控制系统，更应该使它的设计合理，这样才能对暖通空调的发展产生促进作用。
1.通空调制冷系统运行原理
暖通空调制冷系统需通过制冷剂在冷凝器、压缩机及蒸发设备等循环，实现热量交换。其中，蒸发设备肩负起吸收热量的重要职责，将制冷剂由液体转化为气体，气体被吸入到压缩机中，压缩成高温高压气体，最后由冷凝装置自身热量，将气体重新转变为液态。同时，在暖通空调制冷系统实际运行过程中，制冷剂在被重新输送到蒸发器中，也可与冷冻水进行热量交换，通过风机送至冷却盘管中，实现对一定空间的冷却处理。因暖通空调制冷系统运行会发生一定的热量交换，实际耗能量较大，需对其能量损耗问题进行不断优化。从以上的制冷过程不难看出，制冷系统完成了空调运行的主要过程，是至关重要的组成部分，同时也是能源消耗的主力。因此想要降低暖通空调的能耗就必须对制冷系统进行充分的优化和控制，以提高运行的效率，从而实现降低能耗的目标。
2.暖通空调制冷系统的发展现状
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制冷劑受到全国乃至全世界的一致推崇。
3 暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析
3.1 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。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。输入层隐藏层输出层根据以上论述的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。
3.2 Matlab语言的应用
Matlab语言一种程序语言，它能够处理大量的庞杂数据，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。Matlab语言广泛应用到控制系统、图像处理系统和仿真系统等各个领域。科学技术的发展，不断促进Matlab语言应用系统的提升，各个领域的研究人员也基于自身的工作需要，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，也就是模块化的应用。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，两者的结合，实现的制冷系统的模块化控制。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。
3.3 自适应模糊控制系统的应用
自适应模糊算法是基于自适应模糊控制器、自适应学习能力模糊逻辑系统的算法，该算法能够通过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。自适应模糊系统采用了自适应模糊算法的优化控制策略，来实现对暖通空调制冷系统的优化控制。首先它可以实现对制冷系统的整体优化。因为暖通空调制冷的过程，是多个子程序同步循环的过程，是一个有机的整体，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。自适应模糊控制系统的是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，自适应模糊控制系统具有强大的调节能力和学习能力。它可实现控制参数的实施在线调节，促进优化控制模块的进步和改善，确保控制调节的有效性。
4暖通空调今后的发展趋势
在暖通空调未来的发展过程中，我们还需要对制冷技术进行不断地提升和优化处理，应该将节能环保和健康智能趋势最为主要的发展方向。近些年随着暖通空调制冷技术的不断提升，在自动清洁、静音以及直流变频等各项方面的技术都已经取得了很大的进步和提升，相对比较成熟，各种各样的现代化科学技术逐渐被应用到暖通空调制冷过程中。特别是变频技术和物联网技术的出现，为暖通空调未来的节能控制、远程控制还有新冷媒技术等多个方面的优化奠定了坚实的前提基础。除此之外，随着人们生活水平的不断提升，大家对生活条件和居住环境都有了更好的要求，这也要求暖通空调逐渐向着环保健康的方向发展。
5.结语
综上所述，在暖通空调中，制冷系统作为核心元件，具有较大的能耗量，因此需要不断优化控制空调制冷系统，使系统能耗最大程度的降低，使系统的运行效率进一步提高。受暖通空调的制冷剂运作影响，其具有较高的能耗，使我国能源的供求关系收到严重影响，所以对其进行优化的控制有着重要意义。
参考文献：
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