制冷系统换热器建模与仿真方法研究

摘要

制冷空调系统正在成为世界上消耗能量最多的耗能系统之一。制冷系统计算机仿真是实现制冷系统优化设计、优化控制和系统匹配的重要技术手段，也是制冷空调产品设计方法现代化的重要体现。蒸发器和冷凝器（本文统称之为制冷系统换热器）是蒸汽压缩式制冷系统中的关键设备，其建模和仿真方法是制冷系统热动力学及计算机仿真的重要内容和难点所在。 本文在国内外已有研究成果的基础上，提出了制冷系统换热器动态过程建模和仿真领域存在的几个主要问题，并对其展开研究。主要研究工作与结果包括以下五个方面。 基于马丁—侯(Martin-Hou)状态方程建立了制冷剂热力参数计算模型，开发了相应的仿真模块。通过对R12、R22、R502和 R134a等四种制冷剂热力参数计算，证明该模块具有较高的计算精度，能够满足制冷空调系统仿真的需要。同时，为了进一步提高热物性模型的的运算速度，拓展仿真系统的应用领域，本文采用Levenberg—Marquardt优化方法对BP神经网络进行改进，建立了基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数模型。 提出了制冷系统换热器的统一分布参数模型。在该统一分布参数模型框架下，制冷系统蒸发器和冷凝器以及制冷剂各相区的热力参数及其瞬态分布特性，可以方便地以统一的方式加以描述，避免了以往制冷系统动态过程仿真中必须进行的各相区模型的反复切换，明显提高了制冷系统换热器仿真模型的整体性能和可用性；该统一分布参数模型既可用于制冷系统换热器的动态过程仿真，亦可用于换热器的稳态特性分析。 基于制冷剂流体质点追踪计算观点，建立了适用于制冷换热器各相区的通用数值仿真算法。该数值仿真算法有效地克服了已有仿真算法存在的数值稳定性问题，成功地解决了动态过程制冷剂相变点瞬态位置的计算问题。在该数值仿真方法中，换热系统的空间离散化是在制冷剂流动过程自动完成的。在实际的仿真计算过程中，调整积分时间步长的大小，可以满足不同仿真目的对数值计算精度或仿真速度的需要。 利用所提出的制冷系统换热器的统一分布参数模型和数值仿真算法，对制冷系统蒸发器和冷凝器在分布参数意义下的动、静态性能进行了仿真实验研究，分析比较了采用不同制冷剂时蒸发器和冷凝器主要热力性能，证明了所提出的模型及数值仿真算法的有效性和通用性。 针对目前普遍应用的两类典型模糊规则模型存在的不足，提出了一种基于输入空间熵聚类及局部区域线性化的非线性系统模糊辨识方法，并用于制冷系统换热器的在线建模。所提出的在线建模方法有效地综合了竞争算法的学习能力、模糊系统的推理能力以及递推最小二乘法算法简单等优点，保证了系统模型辨识过程的快速收敛能力和辨识结果的精确性。文中利用制冷系统蒸发器动态过程仿真试验证实了所提出的模糊辨识模型的有效性，并讨论了模糊规则输入向量结构及输入空间聚类状态对制冷系统换热器动态过程模糊辨识结果的影响。 研究表明，当制冷系统换热器的运行工况发生明显变动时，所建立的模糊规则模型及辨识方法表现出了十分理想的在线跟踪能力和在线建模精度；利用所建立的模糊辨识模型进行制冷系统换热器动态过程在线建模，一般只需要相对较少的模糊规则就能够获得比较理想的辨识精度。本文通过辨识算例证明，在不需要对待辨识的系统施加额外的输入扰动情况下，所建立的模糊规则辨识模型亦能够获得令人满意的辨识结果。此外，所建立的制冷系统换热器动态过程模糊规则模型具有局部线性化结构，十分有利于利用现代线性控制理论设计制冷系统控制器。