基于神经网络模型的冷库冷风机除霜控制研究

• 作者: 向鹏程 张自强 申江 窦伟 胡开永
• 来源期刊: 流体机械
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 预测模型 按需除霜 除霜控制
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 制冷空调
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TH137.8|TP183|TB657.5
• 字数: 3800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2020.04.013

摘要

冷库冷风机"按需除霜",可有效降低冷库能耗、提高能源利用率.本文将湿空气物性参数、冷风机运行时间作为神经网络输入变量,建立基于BP算法训练的多层前馈神经网络结霜量与除霜时长预测模型,并利用相关试验数据进行模型训练与测试.结果表明:结霜量预测模型计算值与试验测量值平均误差为10.11％,除霜预测模型计算值与试验测量值的误差均小于5％.本文所建立的基于人工神经网络结霜量预测模型与除霜时长预测模型可较好地预测冷风机结霜量与除霜时长,为实际工程应用中通过确定除霜起始点和除霜时长实现冷风机"按需除霜"提供了参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申江	天津商业大学天津市制冷技术重点实验室	100	531	12.0	19.0
2	向鹏程	天津商业大学天津市制冷技术重点实验室	4	0	0.0	0.0
3	胡开永	天津商业大学天津市制冷技术重点实验室	8	20	2.0	4.0
4	窦伟	天津商业大学天津市制冷技术重点实验室	3	0	0.0	0.0
5	张自强		5	8	2.0	2.0