基于改进BP神经网络的风冷热泵除霜智能控制方法研究

作     者：张蓄金 ZHANG Xujin

作者机构：河南应用技术职业学院基础教学部河南郑州450042 

出 版 物：《工业仪表与自动化装置》 (Industrial Instrumentation & Automation)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：88-93,128页

学科分类：080705[工学-制冷及低温工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：开封市2022年度软科学研究计划项目项目:网络新环境下高校加强网络阵地建设(2204029) 

主　　题：风冷热泵 结霜量 除霜控制 改进BP神经网络 霜层厚度 

摘      要：当前的智能除霜过程没有考虑机组本身对除霜的影响,造成以BP神经网络为主的控制方法能耗高,效率低。该文提出改进BP神经网络控制风冷热泵除霜控制方法。结合质量守恒定理,明确风冷热泵中湿空气和风机翅片管热器间的换热关系,通过计算控制单元进口和出口处含湿量差值得到风冷热泵的结霜量;使用北方苍鹰优化算法改进BP神经网络,将空气侧换热器结霜相关参数和机组系统对结霜的影响参数作为网络输入,基于结霜量输出换热器除霜开始时间和加热结束时间,实现风冷热泵除霜智能控制。实验结果表明,所提控制方法可在170 s以内解除冻霜,并将结霜过程中的运行压力波动维持在0.3 MPa,降低能源消耗的同时加快了除霜效率,确保空调设备能高性能平稳运行。