暖通工程師淺談暖通現狀和采暖設計
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隨著暖通空調日益普及，采暖通風系統在使用的過程中經常會出現一些問題。這些問題會影響這個系統的正常運行和效率結果，對常見問題分析，找出解決的辦法，在設計過程中做出相應的改進。利用高新技術改造傳統產業，促進傳統產業的發展是必然的趨勢。相應技術創新技術也與原有技術相結合，總體提高設計和生產的過程。
1、采暖設計常見問題分析與對策
采暖系統分為機械循環熱水采暖系統和自然循環熱水采暖系統。機械循環熱水采暖系統是以水泵為循環動力，不受鍋爐房位置高低及系統作用半徑的限制，管中流速較大。系統所帶的環路、支立管數較 多，成為一個閉式的循環熱水網，是一個復雜的水力系統。自然循環熱水采暖系統是靠供、回水的密度差產生的作用壓頭克服系統阻力的，一般壓頭較小，管中流速一般較小。常采用異程式設計，易于平衡和調節。
2、分析暖通空調系統
2.1 暖通空調工作原理
暖通空調工作原理就是制冷劑在制冷機組的蒸發器中與冷凍水進行熱量的交換而汽化，從而使冷凍水的溫度降低，然后，被汽化的制冷劑在壓縮機作用下，變成高溫高壓氣體，流經制冷機組的冷凝器時被來自冷卻塔的冷卻水冷卻，又從氣體變成了低溫低壓的液體，同時被降溫的冷凍水經冷凍水水泵送到空氣處理單元的熱交換器中，與混風進行冷熱交換形成冷風源，通過送風管道送入被調房間。如此循環，在夏季，房間的熱量就被冷卻水所帶走，在流經冷卻塔時釋放到空氣中 在此主要研究控制暖通空調系統的空氣處理部分，主要涉及供水系統和空氣處理單元。
2.2 暖通空調供水系統
常用的冷凍水(水為載冷劑)系統的冷凍水管道均為循環式系統，根據用戶的需求情況的不同，按水壓特性劃分，可分為閉式系統和開式系統兩種：按冷、熱水管道的設置方式劃分，可分為雙管制系統、三管制系統、四管制系統;按各末端設備的水流程劃分，可分為同程式和異程式系統;按水量劃分，可分為定水量和變水量系統。變流量系統中的原則足的供回水溫度保持不變，建筑物負荷變化時，通過改變供、回水的流量來適應，該水系統輸送的水流量要與建筑物需求相適宜。
2.3 暖通空凋空氣處理單元
在暖通空調空氣處理單元中，首先是新風與部分回風混合，形成混風，混風經過熱交換器與冷凍水進行熱交換形成送風，在冬天，混風吸收能量溫度提高，在夏天，混風溫度降低，送風在風機的作用下經過送風管道進入房間，與房間內的空氣進行熱量的傳遞，最終調節房問的溫度到達所需要的設定點。房間內的氣體在排風機的作用下被排出，形成回風。部分的回風排出室外，部分回風與新風混合重復上述過程。
混風和冷凍水的熱交換是在空氣處理單元的熱交換器中進行的，熱交換器是暖通空調系統空氣處理單元中的重要部分，熱交換器的工況處于部分負荷下時，并非與設計工況相同，而實際使用過程中，熱交換器絕大多數時間是在非設計工況。
3、分析暖通空調控制系統設計原則
對房間溫度進行了合理的設定，然后建立合理的暖通空調控制器，使暖通空調控制系統能快速準確的調解房間溫度到達設定的房間最佳溫度值，并有效的抑制房間內部和外部的干擾對房間內溫度的影響，同時節省暖通空調系統能量的消耗。由于暖通空調具有時滯和大慣性，當前的控制信號要等到很長時間才能在系統的輸出中反映，而廣義預測控制可以利用現在時刻的控制變量使未來時刻系統的輸出快速準確的跟蹤期望的輸出。同時暖通空調的工況環境不斷變化且有干擾作用，用神經網絡的強學習能力使暖通空調控制系統有效的抑制工況變化和干擾帶來的對控制效果不利的影響。在此把廣義預測控制和神經網絡結合對暖通空調進行控制。
3.1 暖通空調廣義預測控制結構
這里選取的基于RBF糊神經網絡暖通空調廣義預測控制系統結構，如前面所描述暖通空調系統具有非線性，時變性大滯后和大慣性等特點，還受到許多的干擾盤管中冷、熱水流量、壓力變化，這些干擾折合成冷熱水溫度變化就會對系統造成一定的影響干擾2為外界干擾，主要有日照、室外氣溫、外部空氣侵入以及新風溫度變化和風機轉速變化，這些干擾可以看成空調的送風風量變化。干擾3為房間內部干擾，要有人員的頻繁進出、房主間內部各種耗能發熱設備的使用。
基于RBF模糊神經網絡的暖通空調廣義預測控制主要由三部分構成。要實現暖通空調的廣義預測控制，要有準確的暖通空調輸出預測，在提供暖通空調預測輸出的基礎上，建立準確快速的在線優化策略和有效的反饋校正即通過所得到的未來溫度輸出和優化目標函數，利用梯度下降法對實現滾動優化控制功能的RBF模糊神經網進行修正，從而得到最佳的控制規律。此RBF模糊神經網的輸入是實際房間溫度和設定房間溫度的差值和差值變化率，輸出是暖通空調調節閥電壓。
3.2 暖通空調控制器在線滾動優化
暖通空調廣義預測控制的在線滾動優化是利用模型辨識部分提供的預測輸出信息，根據優化的目標函數及選定的優化方法進行在線的滾動優化，從而得到合理的控制規律，考慮在線優化的計算量，這里用RBF模糊神經網絡完成廣義預測控制的在線滾動優化。按性能指標，利用優化方法獲得未來控制長度內的冷凍水調節閥電壓，并取其首分量作為當前時刻的冷凍水調節閥電壓。考慮降低在線計算的復雜性，采用了較常用的梯度下降法作為主要的優化算法。優化過程的關鍵是計算性能指標對RBF模糊神經網絡控制器參數的導數。通過RBF模糊神經網和修正方法，利用暖通空調預測模型提供的信息來完成給定目標函數的優化，進而準確的提供冷凍水調節閥電壓，從而實現廣義預測控制的在線滾動優化來得到暖通空調的合理控制規律。
3.3 暖通空調廣義預測控制反饋校正
預測控制算法在進行滾動優化時，優化的基點應與系統實際一致。由于暖通空調系統受諸多干擾的影響，有可能導致辨識模型的失配。既基于不變RBF模糊神經網模型的預測不可能和實際空氣處理單元完全相符。這就需要用附加的預測手段補充模型預測的不足，或者對基礎模型進行在線修正況且滾動優只有建立在反饋校正的基礎上，才能體現出其優越性。對RBF模糊神經網絡各隱單元的是心和寬度和隱層到輸出層的權值采用梯度下降法進行調整，在控制的每一步，都實時檢測被控對象的實際輸出與RBF模糊神經網絡預測器輸出之間的誤差，若此誤差大于預先設定的允許誤差，則利用上述修正方法修正暖通空調預測模型的RBF模糊神經網絡參數;否則，維持原有的RBF模糊神經網絡預測模型。
4、結語
隨著生活水平的提高，空調系統的應用越來越普及，中央空調系統的能最消耗很高。但目前實際情況，空調系統是為了滿足用戶最大需求而設計，所以暖通空調系統的技術還需要不斷的優化，使其在不同的環境和負載下都能以最高的效率工作，并且達到良好的效果，由此可以看出暖通空調具有非常廣闊的發展前景。
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