摘要：本文主要阐述了空调设备中制冷系统基本运行原理，进而对空调设备中制冷系统最佳的优化性控制方法，进行了深度的分析及研究。从而能够致力于低能耗、高运行的基本原则，择取最佳的优化性控制柜方法，全面提升空调设备中制冷系统的运行及控制效果。
关键词：暖通空调；制冷系统；优化控制；方法
前言
暖通空调设备（HVAC equipment），它主要致力于在炎热的夏季降低室内空气，在寒冷的冬季提升室内的温度，而在这一升、一降运行期间，会伴有调节风速、控制洁净度、调节空气湿度等运行动作。制冷系统（refrigeration system），在暖通空调设备当中属于最为核心的控制技术，它可驱动调节风速、控制洁净度、调节空气湿度等所有运行动作，以达到满足暖通空调设备正常运行的目地。而面对着如今日益凸显的节能降耗性问题，对于暖通空调设备当中制冷系统提出了更高的要求。若想实现对暖通空调设备实施优化性控制，就需对制冷系统各类优化性控制方法，进行有效性研究，择取最佳的优化控制手段及方法，将制冷系统各项功能优势予以放大，降低暖通空调设备实际运行期间的能耗，提升暖通空调设备运行的效率。
1、运行原理分析
暖通空调设备中制冷系统，它主要是利用制冷剂来交换热量。该制冷剂，它在冷凝器、压缩机、节流阀及蒸发器各个元件之间不断循环，实际运行状态逐渐变化，以实现热量的吸收及充分释放。暖通空调设备中制冷系统，它在蒸发器皿当中实现热量的吸收，此时该制冷剂会从液体逐渐向着低温低压性气体转变。经过气化处理的冷却剂会逐渐被压缩机所吸入，压缩成为高压高温性气体。而这些气体会字啊冷凝器当中把自己所持有的全部热量逐渐传递于水及空气，最终回归到初始性状态之中，执行循环性的运行动作，以达到每一时期降温的控制运行效果。那么，除了该制冷剂的循环意外，在暖通空调设备当中还包含着室内的空气循环、冷冻水的循环及冷却水的循环等。暖通空调设备中制冷系统在实际运行期间，它们都间接性或直接性的与该冷却剂实施热量的交互动作。从暖通空调设备自身的运行原理方面来分析，制冷系统是能耗最大的系统模式。因而，对暖通空调设备中制冷系统进行优化控制研究具有一定的研究价值。
2、控制方法研究
2.1 采用BP（back propagation）神经网络
BP（back propagation）神经网络，它属于依据误差的逆向性传播计算方法为主的多层式前馈性神经网络，是我国目前最具先进性的科学技术之一，它主要的功能优势在于其自身具有着较强柔韧性的网格化结构、非线性的映射力。而非线性的映射力是其应用于暖通空调设备中制冷系统最有利的优化控制技术，可实现对多层网络隐藏单元的连接性问题优化控制及处理。那么，针对该技术在暖通空调设备中制冷系统具体的应用为以下几点：其一，可实现模式的有效性识别及合理分类。在计算机信息数据当中，能够把信息数据分成语言、图片及文字等类型，BP（back propagation）神经网络可依据不同基础性数据信息基本特点来进行有针对性识别，将这些识别出的信息数据进行合理的分类处理，以实现高效性的信息数据处理；其二，函数系统的优化控制。BP（back propagation）神经网络，能够运用自身所独有的非线性功能优势来实施函数的建模，待建模完成后即可实现对暖通空调设备中制冷系统实施优化性控制；其三，数据压缩处理。BP（back propagation）神经网络可实现对数据信息的压缩处理，以降低内存压力，提高数据信息分析及处理的便捷性；那么，基于BP（back propagation）神经网络这几点应用功能，就需广大技术人员能够把握好BP（back propagation）神经网络技术的功能优势，降低更为科学的应用于暖通空调设备中的制冷系统，以实现对所有数据信息的模拟分析，对暖通空调设备中制冷系统实施动态化的检测及优化控制。
2.2 巧妙运用Matlab编程语言
Matlab编程语言，也是实现对暖通空调设备中制冷系统优化性控制的重要手段之一。对于其在暖通空调设备中制冷系统实践应用，主要应从以下几个步骤入手：其一，系统设定的简化性处理。基于暖通空调设备中制冷系统常常会受各种外界的客观因素所影响，以至于出现运行动作异常等情况。那么，通过在BP（back propagation）神经网络基础上，巧妙运用Matlab编程语言，就可实现暖通空调设备中制冷系统所有模块数据特性的优速程度设定，将整个系统的运行及控制予以简化处理，大大提升了暖通空调设备中制冷系统实际运行效率；其二，实况反馈。致力于降低该暖通空调设备中制冷系统实际运行期间能量的消耗量，就需对其最适宜的吸气压力性状态予以确定。而Matlab编程语言就是最佳的应用路径，它可实现对所有精准数据信息的采集及优化处理，并将暖通空调设备中制冷剂实际运行的相关信息数据，快速地传输给总控制系统，以实现对暖通空调设备中制冷系统实时地调控。
2.3 科学运用模糊自适应控制器（fuzzy adaptive controller）
模糊自适应控制器（fuzzy adaptive controller），可实现对暖通空调设备中制冷系统智能化的控制。其一，科学运用模糊自适应控制器（fuzzy adaptive controller），构建起数字模型，对被控制对象予以动态特性的学习模仿，以实现对通空调设备中制冷系统实施全方位的优化控制；其二，降低能耗。通过该模糊自适应控制器（fuzzy adaptive controller），可为暖通空调设备中制冷系统寻找到冷却水最适宜的温度，对冷却水的系统模块及所处环境予以协调性控制，在制冷机实际运行期间可实现低能耗、高效性热量传递的效果；其三，利用模糊自适应控制器（fuzzy adaptive controller）自身所具备的学习功能，可实现对空调设备中制冷系统自主性的调控，省略了一些复杂性的控制操作步骤，大大提高了空调设备中制冷系统的运行效率，提高了最终的优化控制效果。
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