武春辉
黑龙江省建设集团建筑设计研究院有限公司150000
摘要：制冷系统是HVAC最重要的部分，也是能耗最高的组件。增强HVAC制冷系统的优化和控制是减少系统能耗和提高系统运行效率的最有效方法。因此，本文提出了一种优化的控制策略，全面了解了HVAC制冷系统的工作原理，从而实现了节能减排的目标。
关键词：暖通空调；制冷系统；工作原理
引言
暖通空调是我们生产和生活必不可少的一部分，用于大型工厂，采矿，公司和机构建筑物或高层多层建筑物。HVAC安装设计可能很大。减少安装的单个单元制冷单元的数量，从而减少经济支出。但是，与同等级的制冷设备相比，HVAC制冷系统的能耗较高，新制冷技术的应用将带来HVAC制冷系统的重大变化。需要讨论HVAC制冷系统的最佳控制，以促进制冷行业的快速发展。
1暖通空调制冷系统工作原理
在HVAC的实际运行中，最重要的冷却效果是通过交换热量来实现的。制冷剂在冷凝器，压缩机，节流阀和蒸发器这四个装置中的不间断循环，在制冷剂状态改变时完成了热量的吸收和释放。蒸发器是吸收热量的，在收集大量热量的过程中，制冷剂从原来的液体变为低温和低压气体，这部分气体进入压缩机，从而将其转变成高压和高温气体。进入冷凝器并将其自身的热量传递给空气和水，然后将其返回液体。通过这样的循环，进行热交换达到冷却的目的。
在HVAC的实际操作中，不仅存在制冷剂的循环，而且还存在被压缩机压缩成液态的冷水，冷却水和室内空气的循环，进入蒸发器并与冷水合并。热交换通过制冷泵。此时，冷水到达被风扇密封的冷却盘管，并通过风扇的吹气作用而被冷却。制冷剂蒸发后，通过冷凝器转化为气体，冷却水通过冷却泵输送到冷却塔，冷却水通过供水塔风扇进行喷雾冷却，最后通过与空气的热交换进行散热。在热循环和转化过程中，涉及制冷剂并发生热交换，循环发挥冷却作用，降低室温并实现舒适的环境温度。从上面的制冷过程中，不难理解制冷系统已经完成了空调运行的主要步骤，这是能耗的重要因素和主要力量。因此，如果要减少HVAC的能耗，则需要完全优化和控制制冷系统以提高运行效率，以达到降低能耗的目的。
2暖通空调制冷系统降耗的具体设计
HVAC系统的设计并不复杂，并且具有许多子系统。信息的延迟反馈会增加能耗。建立特定的智能暖通空调系统网络控制终端，以管理暖通空调的实时运行和数据反馈。这有效地避免了信息反馈延迟的问题。BP神经网络，Matlab语言和自适应模糊控制系统在智能系统中担当着各种职责，可以及时反馈信号。BP神经网络是整个控制系统的骨架，Matlab语言模块是数据采集设备，自适应模糊控制系统是中央处理单元。这三个形成一个独立的系统。设计要求要求根据BP神经网络的特征来设置输入量。输入量可以满足质量要求。确认输入和输出后，BP神经网络可以使用Matlab的语言模块来汇总数据。然后将数据信息发送到自适应模糊控制系统。自适应模糊系统根据压缩机的最佳吸气量立即调节压缩机的工作频率，从而降低能耗。
3暖通空调制冷系统优化控制策略
3.1为HVAC工程铺设制冷管
通常，根据墙，柱和梁的实际位置，在铺设过程中最佳布置高架管道。同时，需要在施工位置设置特殊的支架，以有效地提高稳定性。铺设HVAC制冷管时，制冷系统的吸管和排气管必须放在同一支架中，并且排气管必须放在吸管的顶部。
同时铺设多条管线时，必须保证平行管线之间有一定距离，以免在管线的短距离结构中产生摩擦。这对管道性能有一定影响。为了避免在吸管和支架之间形成冷桥现象，可以在吸管和支架之间放置一块涂满油的木块。在施工过程中，建筑商必须仔细检查管道的完整性，不允许有任何间隙。施工人员将需要处理制冷管道接口，并从三通接口转换为下游的三通接口。冷藏管弯曲应采用冷弯，以使主管的尺寸增加一倍，并避免进入管壁内部。嵌入的污染物会严重影响管道性能。
3.2冰箱优化
在HVAC制冷技术中，研究人员合理地使用了CFD技术。这主要是因为该技术可以在HVAC中形成数据动量，能量，质量守恒方程和复杂计算的建模。制冷技术的研究效率大大提高，节省了研究时间和人力资源。CFD技术可以根据自己严格的计算程序准确，有序地处理和计算大量数据，并且计算出的数据高度准确和可靠，为HVAC控制制冷系统的研究提供了大量数据支持。可以提供。..研究HVAC制冷技术的关键是可视化的大量数据，在对这些数据进行综合评估后，研究人员可以在生产中合理使用这些数据。因此，CFD技术不仅可以减少研究人员的数据处理时间，而且可以优化制冷系统的控制。目前，在使用CFD技术之前，研究人员可以在实际使用压缩机时检查压缩机的运行状态，掌握压缩机在运行状态下的旋转频率，在室内吸收空气时的压力等。仔细记录参数，研究人员正在优化和控制制冷。系统必须根据相关参数完成。员工需要根据冰箱的实际工作数据建立BP神经网络模型。输入量与BP神经网络模型的制冷系统的压缩机运行状态和制冷剂温度密切相关，压缩机运行状态控制应基于入口和出口的负荷值来构建。BP神经网络模型的输出值为冰箱。
3.3BP神经网络在HVAC制冷系统中的应用
作为多层反馈网络系统，BP神经网络可以有效解决隐藏的单元连接性问题。BP神经网络在解决非线性映射问题中起着不可替代的作用。根据BP神经网络的特点，通常用于三个方面：模式识别和分类，功能系统控制和压缩数据。首先，借助计算机数据，BP神经网络可以根据各种数据特征分析文本，图像和语言。通过智能识别和定位信息，不断提高信息处理速度，其次，可以使用独特的非线性特征对BP神经网络功能进行建模。建立模型后，可广泛用于工业控制。控制机器人运动轨迹的系统。第三是压缩数据，有效减少其占用的内存空间。同时，BP神经网络还可以提取数据特征，以方便数据分析。
结束语
综上所述，随着社会的进步和经济水平的提高，人们正在追求舒适的办公和生活环境。中国的大多数商业和私人建筑都装有空调。考虑到当前的能源短缺，改善空调和制冷系统，通过优化空调控制和减少能耗，可以有效地促进社会经济的健康发展。HVAC制冷系统的年度能耗约占建筑物总能耗的25％至50％。作为优化环境的基本设计，空调具有很高的通用性，会产生大量的能源消耗，从而增加能源消耗。供需之间的冲突。在HVAC中，制冷系统是核心组件，消耗大量能量，因此，为了最大程度地减少系统的能耗并进一步提高系统的运行效率，不断优化空调和制冷系统。
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