基于人工神經網絡的制冷空調系統的仿真研究.pdf

1、作為一門應用基礎學科，系統仿真技術近年來發(fā)展迅速，已深入到應用科學技術的各個領域，取得了巨大的社會效益和經濟效益，并將作為一種發(fā)現問題、研究問題、解決問題的基本手段發(fā)揮日益重要的作用。 將系統仿真技術應用于制冷空調系統就形成了制冷空調領域一個重要的分支——制冷空調系統仿真技術。 利用制冷空調系統仿真技術，可以免去樣機制作和實驗的過程，節(jié)省大量的財力物力，縮短制冷空調產品開發(fā)周期，從而大大增強產品的競爭力，這在商業(yè)競爭日益

2、激烈的今天是非常必要的。另外，還可以利用制冷空調系統仿真技術，了解制冷空調采用某種控制方案后的性能，為選擇與修正控制方案提供依據。 人工神經網絡以其獨到的聯想、記憶、貯存和學習功能在諸多領域受到了廣泛關注，其中BP網絡以其良好的非線性映射逼近能力和泛化能力以及使用的易實現性在模式識別、智能控制、信號處理、非線性優(yōu)化等領域得到了大量的應用，顯示了其巨大潛力。將人工神經網絡引入制冷空調系統仿真研究中，其主要的理論基礎就是人工神經網絡

3、可以以任意精度逼近任一連續(xù)函數以及其較強的數值化特征。 本文的研究對象是家用制冷空調系統的穩(wěn)態(tài)仿真，家用制冷空調系統均采用蒸氣壓縮式制冷循環(huán)，該系統主要由四大部件組成：壓縮機、毛細管、冷凝器、蒸發(fā)器。本文的目標是建立這四大部件及整個系統的神經網絡模型。 本文在參考文獻《制冷空調裝置仿真與優(yōu)化》、《制冷空調裝置智能仿真》及其它相關資料的基礎上，運用“黑箱法”建立了壓縮機的熱力參數模型，運用微元法建立了毛細管、冷凝器和蒸發(fā)器

4、的分布參數模型；然后根據拉格朗日中值定理對毛細管、冷凝器和蒸發(fā)器的分布參數模型進行簡化得到毛細管、冷凝器和蒸發(fā)器的簡化模型；再將神經網絡應用于壓縮機的熱力參數模型以及毛細管、冷凝器和蒸發(fā)器的簡化模型得到壓縮機、毛細管、冷凝器和蒸發(fā)器的神經網絡模型，訓練壓縮機神經網絡模型的樣本來自文獻《制冷空調裝置智能仿真》，訓練毛細管、冷凝器和蒸發(fā)器神經網絡模型的樣本由各自的分布參數模型得到；最后，用VB6.0開發(fā)了一個簡單的制冷空調系統仿真軟件。