压缩机驱动吸附制冷系统的多目标动态优化.docx

压缩机驱动吸附制冷系统的多目标动态优化
压缩机驱动吸附制冷系统的多目标动态优化
摘要：
随着环境污染和能源紧缺问题的加剧，对于高效能源利用和环境友好的制冷技术的需求越来越迫切。吸附制冷技术作为一种新兴的制冷方式，具有高效能、低功耗、无污染等优点，正逐渐受到广泛关注。本文基于吸附制冷系统中的压缩机动态优化问题，探讨了多目标优化的方法，并提出了一种基于模型预测控制的优化策略。
1.引言
吸附制冷技术是指利用可逆吸附剂在吸附与解吸过程中释放或吸收热量，实现制冷效果的一种新型制冷技术。与传统的压缩机制冷系统相比，吸附制冷系统具有环境友好、低能耗、高效能等优势，因此在节能环保领域具有重要的应用价值。
2.吸附制冷系统的动态优化问题
吸附制冷系统中的压缩机作为系统的核心组件，直接影响吸附制冷系统的性能。动态优化即是针对不同工况下吸附制冷系统的运行状态以及外部环境的变化来调整压缩机的工作条件，使系统能够在不同工况下达到最优性能。吸附制冷系统的动态优化问题主要包括以下几个方面：
2.1.吸附剂选择与优化
不同的吸附剂对吸附制冷系统的性能有着较大的影响，因此在动态优化过程中需要综合考虑吸附剂的选择与优化。常用的吸附剂有活性炭、硅胶、分子筛等，不同吸附剂的吸附性能和热力学性质各不相同，因此在动态优化过程中需要选择合适的吸附剂，并优化其使用方式。
2.2.压缩机工况调整
压缩机的工况调整主要包括转速的调整以及冷却方式的选择。通过调整压缩机的转速，可以实现对系统的制冷效率和功耗的优化。同时，在不同的工况下选择合适的冷却方式，如风冷、水冷等，也能够对系统的性能产生明显的影响。
2.3.气体循环优化
吸附制冷系统中的气体循环过程也是动态优化的关键环节。通过优化气体循环过程，使得系统在不同工况下能够实现最佳的制冷效果。
3.多目标动态优化方法
针对吸附制冷系统的动态优化问题，本文提出了一种基于模型预测控制的多目标优化策略。该方法通过建立吸附制冷系统的动态模型，并基于此模型进行预测和控制。
3.1.系统动态模型建立
吸附制冷系统的动态模型是进行优化的基础，可以准确地描述系统的动态特性。通过对系统的热力学特性进行建模，可以得到系统的状态方程、能量方程和质量方程等。
3.2.模型预测控制策略
基于建立的动态模型，可以利用模型预测控制方法进行优化。模型预测控制方法通过对系统的未来发展进行预测，并基于此预测对系统进行控制，从而实现对系统性能的优化。
3.3.多目标优化算法
针对吸附制冷系统的多目标优化问题，本文引入了多目标优化算法。通过对吸附制冷系统中的各个优化目标进行加权，可以得到最优的优化策略。
4.实验与结果分析
为验证所提出的多目标动态优化方法的有效性，进行了一系列的实验。实验结果表明，通过使用该方法能够有效地实现吸附制冷系统的优化，并取得了较好的效果。
5.结论
本文针对吸附制冷系统中的压缩机动态优化问题，提出了一种基于模型预测控制的多目标优化策略。通过实验证明，该方法能够有效地提高吸附制冷系统的性能，并具有较好的应用前景。
参考文献：
[1]ChenY,WangR.Researchondynamicoptimizationofabsorptionrefrigerationsystem[J].JournalofBeijingInstituteofTechnology,2013,22(5):436-440.
[2]LiuX,LiY,LiX,etal.Multi-objectiveoptimizationofsolar-poweredadsorptionrefrigerationsystembasedonimprovedgravitysearchalgorithm[J].AppliedThermalEngineering,2021,196:116-127.
[3]WangC,WuY,WangR,etal.Modelpredictiveandrobustslidingmodecontrolofadsorptionrefrigerationsystem[C].AmericanControlConference,2016:7645-7650.