燃气空调及其应用系列讲座（2）——第2章 燃气溴化锂吸收式冷（热）水机（第1部分）

本文简要说明了溴化锂吸收式冷(热)水机组的分类;燃气溴化锂吸收式冷(热)水机组的选用,对几种可供选用的机型作了简要介绍;此外还介绍了高效率、紧凑型溴化锂吸收式冷(热)水机组与制取0℃以下冷源的溴化锂吸收式冷水机组等燃气溴化锂吸收式冷(热)水机组新技术.     

燃气空调及其应用系列讲座（3）：第2章 燃气溴化锂吸收式冷（热）水机（第2部分）

本文简要说明了溴化锂吸收式冷(热)水机组的分类;燃气溴化锂吸收式冷(热)水机组的选用,对几种可供选用的机型作了简要介绍;此外还介绍了高效率、紧凑型溴化锂吸收式冷(热)水机组与制取0℃以下冷源的溴化锂吸收式冷水机组等燃气溴化锂吸收式冷(热)水机组新技术.     

溴化锂吸收式机组在海洋平台适用性分析

南海某新建平台上拟采用溴化锂吸收式机组,利用燃气透平的高温烟气作为驱动热源,以实现空调系统的节能减排。通过对溴化锂吸收式机组在以往项目的应用情况进行调研,从烟气利用率、设备采办、船用产品与陆用产品的差异对比、操维要求等方面对溴化锂吸收式机组的可实施性进行分析,并制定相应措施。结果表明,溴化锂吸收式机组应用于海洋平台在技术上是可行的。     

上海吉林大厦空调冷热源方案比较

提出了三种可供选择的冷热源方案：电制冷机组加热水锅炉（燃气）系统，直燃式溴化锂吸收式制冷机组加热水锅炉（燃气）系统和直燃式溴化锂吸收式制冷机组（卫生热水，燃气）系统，并对三种方案在技术，经济方面进行了较详细的分析，比较，为业主决策提供了具体的资料。     

溴化锂吸收式冷水机组高精度测试评价系统设计

在介绍溴化锂吸收式冷水机组工作原理的基础上,着重阐述燃气、热水、蒸汽3种类型溴化锂吸收式冷水机组的测试评价系统,详细分析该系统的原理、测试方法、控制及数据采集计算,对3种类型机组的测试数据进行分析,结果表明该测试评价系统具有较高精度。     

塑料换热技术在溴化锂吸收式制冷机上的应用展望

溴化锂吸收式制冷机在工业中有着广泛的应用,但换热装置腐蚀及其引起的冷量衰减一直以来是人们难以解决的问题.根据现有的溴化锂吸收式制冷机组的性能,结合塑料换热装置的一些特点,提出了采用塑料换热装置代替金属换热装置来解决溴化锂吸收式制冷机的这个难题;并以研制一台制冷量为3.49×104W的溴化锂吸收式制冷机组为例,对塑料换热装置的溴化锂吸收式制冷机组与传统金属溴化锂吸收式制冷机组相关部件的参数进行比较.通过对溴化锂吸收式制冷机组的传热面积、管道阻力的计算和安全强度的校核,发现塑料换热装置应用在溴化锂吸收式制冷机上是可行的,塑料换热技术在溴化锂吸收式制冷机上有着较好的应用前景.     

浅议直燃型与蒸汽型溴化锂吸收式冷（热）水机的性能参数

溴化锂吸收式制冷机在我国得到了飞速的发展.特别是随着天然气能源在我国能源中的比例不断增加,燃气空调的不断发展,溴化锂吸收式冷(热)水机的发展近年来更呈上升的势头.长期以来,在评论直燃型溴化锂吸收式冷(热)水机组与蒸汽型溴化锂吸收式冷水机组的性能系数上存在一定的差异,直燃型与蒸汽型溴化锂吸收式冷(热)水机热源加热量的计算方法不一.文中讨论了锅炉效率与热利用效率.阐述如何有效利用排热提高性能系数.建议在计算蒸汽型机组COP时,其热源加热量应为加入机组的加热蒸汽的潜热量与加热蒸汽凝水冷却至环境温度的显热量之和.     

直燃型溴化锂吸收式冷热水机组在上海地区应用与推广

一、前言 直燃型溴化锂吸收式冷热水机组(简称直燃型机组)是以燃油、燃气为热源,水为制冷剂,溴化锂水溶液为吸收剂,在真空状态下,交替制取空气调节和工艺用冷热水的设备。 直燃型机组以热源种类分:可分为燃油型和燃气型。燃油种类有轻柴油和重油。燃     

直燃吸收式冷热水机组的发展与展望

1.直燃吸收式冷热水机组的主要特点 直燃吸收式冷热水机组以燃气、燃油为能源,通过其直接燃烧产生高温烟气作为加热源,利用吸收式制冷循环的原理,制取冷、热水,供夏季制冷,冬季采暖之用。这种机组是在溴化锂吸收式冷水机组的基础上开发的新机型。除具有吸收式冷水机组的特点外,还有如下特点:     

多效溴化锂吸收式制冷机

多效溴化锂吸收式制冷机是以蒸汽、热水和燃油燃气等为热源,水为制冷剂,溴化锂为吸收剂的制冷设备.由于其无污染、节电等优点得到广泛应用.直燃型溴化锂吸收式冷水机组由于直接使用一次能源(燃油、燃气),既可制冷又可供热,提高了能源利用率,缓解了夏季用电紧张状况,对城市繁华地区无蒸汽供应的用户特别欢迎.可节省电力增容费和支配电设备的费用,有独特的优势.日本能源比较紧缺、电力供应紧张.溴化锂吸收式制冷机早已得到广泛的普及,目前在中央空调系统中占90%以上,1993年生产50冷吨以上的机组达3500多台.90年代以来,由于CFC禁用期限的迫近,作为替代氟里昂类制冷机的理想机组,溴化锂制冷机在欧洲、美国、东南亚等地越来越多受到重视和采用.     

基于PSO-SVR的冷水机组运行能效预测模型研究

针对冷水机组运行能效模型结构复杂、受运行参数影响较大、机理建模困难等问题,本文建立了基于支持向量回归机的冷水机组运行能效预测模型,并采用粒子群优化算法对模型参数寻优,提高了模型的精度。论文以某商场中央空调离心式冷水机组为研究对象,随机选取396组运行数据对建立的模型进行训练和测试。结果表明,基于粒子群算法优化的冷水机组支持向量回归机模型较BP神经网络模型具有较高的预测精度,其相对误差基本上在3%以内。最后分别采集夏季和过渡季两日的运行数据验证模型的有效性,验证相对误差均在5%以内,因此,该模型能准确地反应冷水机组的运行能效,为冷水机组运行能效分析、故障诊断以及优化控制等提供参考依据。     

An enhanced chiller FDD strategy based on the combination of the LSSVR-DE model and EWMA control charts

Development of the fault detection and diagnosis (FDD) for chiller systems is very important for improving the equipment reliability and saving energy consumption. The results of FDD performance are strongly dependent on the accuracy of chiller models. Since the accuracy of the chiller models depends on the indefinite model parameters which are normally chosen by experiments or experiences, an accurate chiller model is difficult to build. Therefore, optimization of model parameters is very useful to increase the accuracy of chiller models. This paper presents a new FDD strategy for centrifugal chillers of building air-conditioning systems, which is the combination between the nonlinear least squares support vector regression (LSSVR) based on the differential evolution (DE) algorithm and the exponentially weighted moving average (EWMA) control charts. In this strategy, the nonlinear LSSVR, which is a reformulation of SVR model with better generalization performances, is adopted to develop the reference feature parameter models in a typical non-linear chiller system. The DE algorithm which is a real-coding optimal algorithm with powerful global searching capacity is employed to enhance the accuracy of LSSVR models. The exponentially weighted moving average (EWMA) control charts are introduced to improve the fault detection capability as well as to reduce the Type II errors in a t-statistics-based way. Six typical faults of the chiller from the real-time experimental data of ASHRAE RP-1043 project are chosen to validate proposed FDD methods. Comprehensive comparisons between the proposed method and two similarly previous studies are performed. The comparison results show that the proposed method has achieved significant improvement in accuracy and reliability, especially at low severity levels. The proposed DE-LSSVR-EWMA strategy is robust for fault detection and diagnosis in centrifugal chiller systems.     

基于DR-BN的冷水机组故障检测

在冷水机组现场的故障数据通常难以获得,这是导致基于多分类算法的故障检测方法未被广泛现场应用的主要障碍之一。本文将距离拒绝(DR)机制融入贝叶斯网络(BN)中,将冷水机组故障检测转化为一类划分问题,提出一种基于DR-BN的冷水机组故障检测方法,该方法仅使用正常数据训练模型,从而有效克服上述障碍。本文通过使用ASHRAE RP-1043的故障实验数据对提出方法的性能进行验证,并与传统方法的性能进行了对比,可知基于DR-BN的模型具有更高的故障检测性能,尤其对低劣化等级下的故障,故障检测正确率最高时可高出94%。     

融合工业大数据的热轧厚板轧制力模型研究

目的针对传统解法建立的轧制力模型精度不足的问题,建立一个轧制力整合模型。方法对工业大数据进行归一化处理,系统优化了神经网络模型的结构形式,建立了一个神经网络模型。在此基础之上,利用误差间距补偿的方法实现神经网络模型与已有理论模型的有机融合,从而最终获得了轧制力的整合模型。结果通过与已有的轧制力模型进行对比,表明所提出整合模型预测结果与实测值吻合更好,其中轧制力误差为-4.09%,轧制力矩误差为-4.01%。结论该模型整合方法能够实现理论模型与神经网络模型的优势互补,从而给出物理概念与预测精度均可靠的计算结果。     

空调冷源的环境性能比较

根据国际标准化组织的生命周期评价标准,建立了空调冷源的能量生命周期清单模型,提出了环境影响评价方法.对常见的空调冷源(离心机组、螺杆机组、风冷热泵、天然气直燃机、柴油直燃机、蒸汽双效嗅化锂机组)进行了生命周期清单分析和环境影响评价,并利用权重三角形解释了权重对综合评价结果的影响.综合评价结果表明:电力结构对离心机组的环境性能影响较大,但对天然气直燃机影响较小.因此天然气直燃机和离心机组的环境性能比较应考虑电力结构的影响,在我国1999年的电力结构下,天然气直燃机的环境性能优于离心机组,在我国2010年的电力结构下,两者的环境性能相当,在美国1999年的电力结构下,天然气直燃机的环境性能比离心机组差.     

基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法

目前将神经网络应用于混合试验的在线模型更新是一个重要的研究方向,如何提高神经网络在线模型更新算法的自适应性、稳定性和抗噪声能力是一个关键问题,提出了一种基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法,即每时步利用试验子结构的历史试验数据形成带有遗忘因子的动态窗口样本,并采用增量训练方式训练LMBP神经网络,同步预测具有相同本构模型的数值子结构的恢复力。对一个两自由度非线性结构进行模型更新混合试验数值模拟,数值子结构恢复力预测值的RMSD最终为0.0230。结果表明,基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法具有良好的自适应性、稳定性和抗噪声能力。     

广义回归神经网络在显示器颜色空间转换中的应用

目的 研究广义回归神经网络对显示器色彩空间转换预测准确性的方法。方法 通过编程, 借助MeasureTool软件自动测量, 获取建模和测试数据, 通过反复测试选择建模合适的参数, 并用广义回归神经网络模型进行仿真实验, 以获取较好的RGB-Lab色空间转换模型。结果 经广义回归神经网络模型测试, 得到色块平均色差达到2.5275, 最大色差达到19.3620。结论 该方法建模简单方便, 网络训练速度快, 转换精度高, 对显示器颜色空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

工程实例中空调冷热源的技术经济分析比较

 以杭州市某办公大楼空调冷热源的选择为例，分析比较了热水型溴化锂机组供冷加热力管网供热、直燃型溴化锂机组供冷供热、电制冷机组供冷加热力管网供热的3种方式的各自特点，给出它们的分析比较结果，认为电制冷机组供冷加热力管网供热是较适宜的空调冷热源方案，对杭州市热力政策提出了合理化建议．     

BP人工神经网络在酥性饼干货架寿命预测中的应用

分别使用动力学方法、weibull危害分析法、BP人工神经网络法建立了预测美味酥饼干货架寿命的数学模型。3种模型性能的比较表明:BP人工神经网络预测结果更加准确、方便,使用BP人工神经网络模型的预测值与真实货架寿命值的相关性最高(R2=0.963 8);并且BP模型能综合反映饼干的初始含水率、初始过氧化值,饼干包装材料的透氧率、透湿率以及贮存环境温湿度对其货架寿命的影响。     

基于模糊学习算法的空调机组性能模拟

基于模糊熵准则和误差平方和准则建立了模糊学习算法,基于该模糊学习算法,应用BP神经网络对柜式空调机组的性能进行了模拟.结果表明,与传统的基于误差平方和准则的学习算法相比,采用模糊学习算法可以大大简化网络结构,有效提高模拟精度和效率.