隨著經(jīng)濟的發(fā)展,中央空調(diào)系統(tǒng)在我國建筑行業(yè)中被普遍采用,極大改善了室內(nèi)微氣候的舒適性,但同時也帶來了噪聲,給人們的生活和工作造成影響。結(jié)合參與工程的實踐,分析和總結(jié)了空調(diào)系統(tǒng)噪聲控制方法的相關(guān)內(nèi)容,以解決工程中遇到的新問題與挑戰(zhàn)。

在現(xiàn)代高層建筑中，不管是辦公還是居住都會用到中央空調(diào)，中央空調(diào)不僅能調(diào)節(jié)適宜的溫度，同時還能調(diào)節(jié)適宜的濕度和清新度，但是空調(diào)系統(tǒng)在運行的過程中會產(chǎn)生較大的噪聲，會給人們的生活和工作帶來一定的影響。筆者在此總結(jié)出了空調(diào)系統(tǒng)噪聲控制方法的相關(guān)內(nèi)容，以解決空調(diào)系統(tǒng)運行中的噪聲問題，并提出相關(guān)的解決方法。

在當今社會的發(fā)展當中，高層建筑的數(shù)量越來越多，很多的高層建筑部屬于是高級住宅的范疇，在高層建筑當中，空調(diào)系統(tǒng)是非常重要的一個調(diào)解建筑內(nèi)部溫度的系統(tǒng)設備，但是在其能夠給建筑環(huán)境帶來很多益處的同時，也會造成很大的噪音，所以一定要對噪音進行有效的控制，本文主要分析了高層建筑中央空調(diào)噪聲控制方法，以供相關(guān)人員參考和借鑒。

噪聲是影響家用空調(diào)器質(zhì)量的一個重要因素,提出了一種用bp神經(jīng)網(wǎng)絡識別空調(diào)器噪聲源的方法.利用聲學分析儀對空調(diào)器的噪聲信號做頻譜分析,提取噪聲信號的頻譜特征構(gòu)造模式特征量,設計一個三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)學習訓練后進行空調(diào)器的噪聲源識別,為空調(diào)器的噪聲故障診斷及其減振降噪提供指導.

本文基于對家用中央空調(diào)的噪聲源分析,通過研究家用中央空調(diào)的噪聲特性,從結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)和安裝形式3方面對比了傳統(tǒng)家用空調(diào)與家用中央空調(diào)的區(qū)別,從而找出家用中央空調(diào)在噪聲方面的不同之處,基于以上研究結(jié)果,結(jié)合與gb/t7725—2004《房間空氣調(diào)節(jié)器》的對比分析,提出了加強中央空調(diào)噪聲品質(zhì)的控制建議。

從設計、施工、設備材料、運行管理等方面對空調(diào)系統(tǒng)噪聲的產(chǎn)生原因進行了分析,并提出控制措施。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及其基本原理，以及常用的b-p網(wǎng)絡及訓練算法，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的各種應用，著重其在制冷空調(diào)方面的應用；還論述了神經(jīng)網(wǎng)絡在控制方面應用的相關(guān)理論及在制冷空調(diào)系統(tǒng)控制上的嘗試。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及其基本原理，以及常用的ｂ－ｐ網(wǎng)絡及訓練算法，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的各種應用，著重其在制冷空調(diào)方面的應用，還討論了神經(jīng)網(wǎng)絡在控制方面應用的相關(guān)理論及在制冷空調(diào)系統(tǒng)控制上的嘗試。

結(jié)合多年民用建筑空調(diào)系統(tǒng)的安裝、調(diào)試、保修及監(jiān)理經(jīng)歷,對空調(diào)系統(tǒng)的噪聲問題進行了分析,并對噪聲污染提出了相應的控制措施。

從空調(diào)負荷預測的目的出發(fā),詳細介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌優(yōu)化方法,對誤差函數(shù)及搜索方法作了適當?shù)母倪M,建立了一個混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型。并用此改進的模型對一實例進行了空調(diào)負荷預測,結(jié)果表明該方法簡便、足夠準確可靠。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復合網(wǎng)絡,用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。近年來成為高科技研究領域中一門令人矚目的新興學科。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡在智能控制、語音識別和合成、圖形文字識別、數(shù)據(jù)壓縮、知識工程、最優(yōu)化問題求解、智能計算機等領域進行的實踐和取得的初步成果,預示著人工智能的應用不久將會有重大突破。本文主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及其基本原理,以及幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡及它們的訓練算法,并介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的各種應用,著重其在制冷空調(diào)方面的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡在控制領域的應用已越來越引起人們的注意,本文還將論述神經(jīng)網(wǎng)絡在控制方面應用的相關(guān)理論及在制冷空調(diào)系統(tǒng)控制上的嘗試。

本文簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理，敘述了常用的ｂｐ網(wǎng)絡和訓練算法，綜述了神經(jīng)網(wǎng)絡在制冷空調(diào)中應用的研究和開發(fā)現(xiàn)狀。最后展望了近期神經(jīng)網(wǎng)絡在空調(diào)制冷領域應用的研究和開發(fā)走向

針對空調(diào)系統(tǒng)中的不同故障,分析了空調(diào)箱的故障特性,并討論了不同故障對空調(diào)系統(tǒng)能耗及熱舒適性的影響.仿真試驗結(jié)果表明,送風溫度的測量故障會導致系統(tǒng)能耗的增加.根據(jù)故障特性,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)處理方法,用以檢測和診斷空調(diào)箱中的傳感器故障.該方法首先選取歷史數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,實現(xiàn)對系統(tǒng)運行狀態(tài)的識別和預測.然后,通過比較測量值與預測值,計算出相對誤差,實現(xiàn)對故障的診斷.最后,利用基于trnsys的仿真器,對神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷策略進行了驗證.結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡可以有效診斷空調(diào)系統(tǒng)中的溫度、流量和壓力傳感器故障.

介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡方法的基本概念和結(jié)構(gòu),就將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡引入空調(diào)系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)作了較為系統(tǒng)的闡述。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理,編制了通用神經(jīng)網(wǎng)絡程序,并用此程序?qū)σ粚嶋H工程空調(diào)負荷進行了預測,預測結(jié)果與計算值相吻合,說明神經(jīng)網(wǎng)絡是一種新穎、可靠的負荷預測方法

演播廳空調(diào)施工及噪聲控制

在綜合大量文獻的基礎上,對空調(diào)器的發(fā)展與演變過程進行詳細的分析。特別針對空調(diào)器噪聲問題的研究現(xiàn)狀進行了分析。并分析了開展空調(diào)器噪聲研究的意義。

本文在初步分析雙層客車發(fā)電車噪聲源和噪聲控制原理的基礎上,介紹了我廠雙層客車發(fā)電車所采用的噪聲控制措施。分析該車在靜止和運行工況下的噪聲測試結(jié)果,并得出若干結(jié)論。此外,還就發(fā)電車噪聲容許值標準及進一步降低噪聲的措施提出建議。

在空調(diào)控制過程中,廣泛存在慣性滯后對象,用常規(guī)的控制方法很難取得良好的控制效果。文章結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡和預測控制的優(yōu)點,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制方法,并對某一空調(diào)系統(tǒng)滯后模型進行了仿真。從仿真結(jié)果看,此種方案在對不同對象的適應性、響應速度、抗干擾及穩(wěn)定性等方面均有明顯的改善,更符合實際工業(yè)過程控制的特點。

介紹了用于蓄冰空調(diào)的神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理，并以工程實例分析比較了在冷機優(yōu)先控制和神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制下蓄冰空調(diào)的運行狀態(tài)及運行費用，指出神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制可使蓄冰空調(diào)更有效地發(fā)揮其潛力。

涂裝車間噴房的溫濕度直接影響油漆性能和噴涂質(zhì)量。為了進一步提高噴房溫濕度的控制精度、同時降低空調(diào)能耗，提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法來控制空調(diào)溫濕度，此算法能夠?qū)Ψ蔷€性系統(tǒng)進行逼近，消除耦合效應等特點。首先通過研究神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡控制算法，并使用神經(jīng)元芯片設計專用控制板。最后在空調(diào)系統(tǒng)中進行試驗研究，試驗結(jié)果表明：神經(jīng)網(wǎng)絡控制算法在噴房空調(diào)中應用效果較好，改善了系統(tǒng)性能和控制品質(zhì)。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習功能和能夠表達復雜關(guān)系的特點,針對桑塔納2000空調(diào)、冷卻系統(tǒng)的控制關(guān)系建立了相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡仿真模型并進行了仿真和故障診斷的研究。事實證明,神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)是復雜車輛控制系統(tǒng)的控制關(guān)系分析和故障診斷的一種便捷、有效的方法。