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蒸發(fā)溫度和冷凝溫度是制冷系統(tǒng)設(shè)計與運行中的關(guān)鍵參數(shù)，直接影響著系統(tǒng)的制冷效率、能耗水平以及可靠性。本文將闡述蒸發(fā)溫度和冷凝溫度的基本概念，分析兩個溫度與系統(tǒng)效率、壓縮機功耗等因素的內(nèi)在聯(lián)系。并在此基礎(chǔ)上，探討蒸發(fā)溫度和冷凝溫度的調(diào)試方法。

制冷系統(tǒng)的性能參數(shù)如制冷量、功耗、COP等，很大程度上取決于系統(tǒng)的工作溫度。作為描述制冷循環(huán)高低壓側(cè)狀態(tài)的兩個重要參數(shù)，蒸發(fā)溫度和冷凝溫度對系統(tǒng)的設(shè)計和運行至關(guān)重要。

一般來說，提高蒸發(fā)溫度、降低冷凝溫度有利于減小壓縮比，提升壓縮機效率，進而改善系統(tǒng)COP。但另一方面，過高的蒸發(fā)溫度會導(dǎo)致蒸發(fā)器結(jié)霜，影響傳熱和制冷效果；而過低的冷凝溫度則可能引發(fā)壓縮機吸氣過熱、排氣溫度過低等問題，縮短使用壽命。

因此，如何在滿足制冷需求的同時，優(yōu)化調(diào)節(jié)蒸發(fā)溫度和冷凝溫度，實現(xiàn)制冷系統(tǒng)節(jié)能..運行，成為一個值得深入研究的課題。

二、蒸發(fā)溫度與冷凝溫度概述

（一）蒸發(fā)溫度    
蒸發(fā)溫度是指制冷劑在蒸發(fā)器中吸熱汽化時的溫度，它決定了制冷劑從被冷卻介質(zhì)中吸收熱量的能力。對于壓縮式制冷循環(huán)，蒸發(fā)溫度t_0還與蒸發(fā)壓力P_0..對應(yīng)。根據(jù)Clapeyron方程，有：
lnP_0=-ΔH_v/(RT_0 )+C （1）
式中，ΔH_v為制冷劑的汽化潛熱，R為氣體常數(shù)，C為常數(shù)。

由式（1）可知，蒸發(fā)溫度越低，蒸發(fā)壓力越小，壓縮機壓比越大，單位質(zhì)量制冷劑的制冷量越大。但蒸發(fā)溫度并非越低越好。過低的蒸發(fā)溫度一方面會使壓縮機功耗顯著增加，另一方面可能導(dǎo)致蒸發(fā)器霜凍，惡化換熱效果。此外，吸氣比容積也會隨蒸發(fā)溫度的降低而增大，使得壓縮機體積流量受到限制。

（二）冷凝溫度   
冷凝溫度是指制冷劑在冷凝器中放熱液化時的溫度，它反映了制冷劑向冷卻介質(zhì)排放熱量的能力。類似地，冷凝溫度t_k與冷凝壓力P_k滿足如下關(guān)系：
lnP_k=-ΔH_c/(RT_k )+C （2）
式中，ΔH_c為制冷劑的汽化潛熱。

提高冷凝溫度可減小壓縮機的壓比，但同時會惡化冷凝器的傳熱溫差，使得冷凝壓力升高。過高的冷凝溫度還會引起壓縮機排氣溫度過高，加劇潤滑油劣化，影響壓縮機使用壽命。因此，冷凝溫度的選取也需兼顧多方面因素。

綜上所述，蒸發(fā)溫度和冷凝溫度的調(diào)節(jié)需在制冷量、COP、壓縮機可靠性等因素之間尋求平衡。優(yōu)化二者匹配關(guān)系，對于提升制冷系統(tǒng)性能具有重要意義。

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三、蒸發(fā)溫度和冷凝溫度的調(diào)試方法

（一）基于熱力學(xué)優(yōu)化的調(diào)試方法   

熱力學(xué)第二定律指出，制冷循環(huán)的理論極限COP為卡諾循環(huán)的COP，即[3]：

實際制冷循環(huán)的COP=Q_0/W_net還取決于制冷劑性質(zhì)、壓縮機效率等因素。為使實際COP盡可能接近卡諾COP，需在給定工況下優(yōu)化蒸發(fā)溫度t_0和冷凝溫度t_k。

忽略管路和熱交換器的壓降損失，可得壓縮機耗功[4]：
W_comp=m_r (h_2-h_1)/η_s （4）
式中，m_r為制冷劑質(zhì)量流量，h為制冷劑比焓，η_s為壓縮機等熵效率。下標(biāo)1、2分別表示壓縮機入口和出口狀態(tài)。

結(jié)合式（3）（4），建立實際循環(huán)COP的優(yōu)化模型：
max?COP=Q_0/(m_r (h_2-h_1)/η_s ) （5）
s.t. t_0≤t_0≤t_(0,max) （6）
t_(k,min)≤t_k≤t_(k,max) （7）

式中，t_(0,max)、t_(k,min)、t_(k,max)分別為蒸發(fā)溫度上限、冷凝溫度下限和上限。Q_0可由蒸發(fā)器熱平衡方程求得。

求解上述優(yōu)化模型，可得.佳工況下的蒸發(fā)溫度t_0^和冷凝溫度t_k^，使得COP達到.大。此方法的關(guān)鍵在于建立..的狀態(tài)方程和壓縮機模型，且需要大量熱物性數(shù)據(jù)的支持。

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（二）基于模糊控制的調(diào)試方法     
模糊控制通過將..經(jīng)驗和控制策略轉(zhuǎn)化為IF-THEN形式的語言規(guī)則，實現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)的有效調(diào)節(jié)。將模糊控制應(yīng)用于制冷系統(tǒng)溫度調(diào)試，可無需建立..的數(shù)學(xué)模型，具有較強的魯棒性和適應(yīng)性。

以蒸發(fā)溫度調(diào)節(jié)為例，首先確定輸入輸出變量及其論域。取蒸發(fā)溫度偏差E、偏差變化率EC為輸入，壓縮機轉(zhuǎn)速u為輸出，建立模糊控制規(guī)則表[5]：

IF E is NB and EC is NB THEN u is PB
IF E is NB and EC is NM THEN u is PB
...
IF E is PB and EC is PB THEN u is NB

然后，對E、EC和u進行隸屬度函數(shù)定義和模糊化處理，將測量值轉(zhuǎn)換為語言變量。利用Mamdani推理算法，通過隸屬度函數(shù)合成、模糊關(guān)系運算等步驟，得到模糊控制量。.后，經(jīng)過重心解模糊等方法，將模糊量轉(zhuǎn)換為..的壓縮機轉(zhuǎn)速控制值。

類似地，可建立冷凝溫度與冷凝風(fēng)機轉(zhuǎn)速的模糊控制規(guī)則。將二者結(jié)合，實現(xiàn)蒸發(fā)溫度和冷凝溫度的協(xié)同調(diào)節(jié)。

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（三）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)試方法    
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、非線性映射等智能特性，能夠從大量運行數(shù)據(jù)中提煉規(guī)律，實現(xiàn)參數(shù)的..預(yù)測和優(yōu)化控制。將ANN應(yīng)用于制冷系統(tǒng)溫度調(diào)試，可顯著提高調(diào)試效率和精度。

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，構(gòu)建三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層節(jié)點為影響蒸發(fā)溫度的因素如蒸發(fā)壓力、過熱度、壓縮機轉(zhuǎn)速等，輸出層節(jié)點為.佳蒸發(fā)溫度，隱含層節(jié)點數(shù)可通過試錯法確定。樣本數(shù)據(jù)來源于制冷系統(tǒng)的歷史運行記錄或仿真模擬結(jié)果。利用梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，不斷更新連接權(quán)值和閾值，直至輸出誤差滿足要求[6]。

將訓(xùn)練好的ANN嵌入制冷系統(tǒng)的控制器中，實時采集輸入?yún)?shù)，輸出優(yōu)化的蒸發(fā)溫度設(shè)定值，并結(jié)合PID控制等方法，調(diào)節(jié)膨脹閥開度、壓縮機轉(zhuǎn)速等執(zhí)行機構(gòu)，使實際蒸發(fā)溫度快速跟蹤設(shè)定值。同理，可建立冷凝溫度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，實現(xiàn)二者的協(xié)同優(yōu)化控制。

本文文字內(nèi)容來自網(wǎng)絡(luò)，圖片為歐亞工廠生產(chǎn)拍攝或工程現(xiàn)場拍攝

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