一、中央空调系统中热交换器清洗之必要（论文文献综述）
韩敏[1]（2021）在《中央空调循环水腐蚀分析与现场水处理对策研究》文中研究表明针对目前中央空调系统在运行使用过程中可能出现的影响及危害进行阐述,并就其危害因素进行剖析,接着归纳总结对其水处理的相关措施,实践证明可达到一定的效果,同时也阐述了水质判断的标准。
林克思,张世杰[2]（2020）在《浅谈地铁站中央空调冷却水系统运行管理》文中指出本文首先分析了冷却水系统在地铁站中央空调设备使用过程中的重要性。其次基于地铁地下站空调冷却水系统的使用维护情况,探讨冷却水系统应用中出现的问题。最后提出冷却水系统的清洗与保养方法,从而有效地解决运行管理弊端。
张阳阳[3]（2020）在《智能全屋新风系统设计研究 ——以墙式新风机设计为例》文中指出当今城市中,高度密闭的住宅建筑和严重的空气污染带来了一系列通风问题,都市人群对洁净空气的需求日益增涨。在此背景下,具有空气处理功能的新风系统产品逐渐兴起,其生产厂家众多,竞争激烈。因此,发掘新的设计机会、进行产品升级成了相关企业的必然选择。本课题顺应新风系统的发展契机与智能化的时代趋势,确立了智能全屋新风系统的研发目标,并通过与之相关的理论应用、设计机会及产品策略研究来指导产品设计实践。在理论应用方面,主要从应用环境、功能升级和标准评价三个层次进行分析。其中,应用环境研究旨在通过对新风系统的安装和运行环境进行特征总结,为后续根据不同的使用场景需求调整产品形式及工作状态奠定基础。功能升级理论则从效率提升、能耗降低和智能控制三点切入,为新风系统的产品改进提供指导。最后,参考法律与国家标准展开评价理论分析,确立新风机设计中必须遵循的产品规范。在设计机会方面和产品策略方面,首先通过市场、产品及宏观环境相结合的方法,对新风系统的市场现状、产品现状、宏观背景（政策、经济、社会、技术）进行分析说明,并提出与之对应的机会要点作为初步参考。其次,以用户为中心,通过定性和定量结合的方式对新风系统使用周期内的主要问题进行分析总结,进而调查用户对产品的改进期望,制定产品的开发策略。最后,在应用理论、设计机会和产品策略的研究基础上,从使用场景、用户群体、主体功能、外观造型以及市场价格五个方面对目标新风系统进行设计定位并展开设计实践,完成目标墙式新风机和配套控制应用的设计。之后,以原理样机制作、外观模型制作和原型模拟测试对设计进行评估,证实方案在体积优化、智能控制等方面的有效性。课题设计一方面丰富了新风系统类的产品形式,另一方面验证了在当前技术背景下,传统家电智能化升级的可行性,为未来空气处理产品进一步研究提供了参考。
尤子威[4]（2020）在《基于变频技术在超高层公共建筑空调系统中节能研究与分析》文中指出近年来,随着我国对建筑节能的研究,大量建筑节能技术应运而生,空调节能技术能够降低20%至35%左右的空调设备能耗,有效改善了建筑多余能耗的基本现状,对建筑节能做出了突出贡献。根据我国空调设备在不同区域、不同自然环境下的实际应用情况,空调节能技术还存在着不断创新、不断提高、不断改进的提升空间。使空调设备运行过程中实现低能耗与高效率,既能满足人们实际需求又能效降低能源消耗,是目前空调节能的根本目标。本课题在阅读大量相关文献和理论研究分析的基础上,基于变频空调技术,建立了空调节能体系,以变频冷水机组、变频水泵、变频空调机组为功能模块,结合BMS楼宇自控系统,针对超高层公共建筑变频空调系统设计、调试、运维管理、智能变频空调系统及其控制进行研究分析,评价系统节能效果。通过变频空调系统的实际应用情况,根据调查法、理论研究法、实证研究法和实测分析法等方法,根据变频空调设备,应用BMS楼宇自控系统,实现简化系统操作、降低运行能耗。应用Design Builder模拟软件,对超高层办公建筑变频空调系统进行节能效果对比分析,结果表明:采用变频技术减少空调能耗,研究发现,通过运用水泵变频技术后的空调整体的冷水机组的年能耗量值降低了大概8.85万k Wh,而机组中的水泵年能耗量值则降低了62.53万k Wh在冷机及风机的能耗方面,通过采用变频技术后,冷机的年能耗量值大大降低了36.41万k Wh,风机的年能耗量值也降低了27.38万k Wh。在超高层建筑变频技术研究与分析中,通过仪器设备进行全年运行能耗数据实测,并对监测结果进行能耗分析,得出变频冷水机组技术的应用使全年耗电量减少约20%;变频水泵技术的应用使全年耗电量减少近30%;变频空调机组技术的应用使全年耗电量减少约25%。上述各变频空调设备结合使用,并辅助以BMS系统进行实施检测、控制、调节,系统整体节能百分率可达到20%～25%,空调运行效果处于较高的节能状态。通过对BMS楼宇自控系统等智能化控制系统的研究,提高了系统自动化控制和调节的运行水平,节省了管理和运行成本,设备运行管理难度大、设备运行数据不易读取和保存等运维问题。运用智能化控制系统可以减少对运行人员技术水平和管理能力的依赖,提高系统自运行、自监控、自调整等自动化水平,不仅降低了运行的人工成本,同时通过系统及时、准确、高效的调节减少了系统运行能耗。
张鹏[5]（2019）在《中央空调节能自动控制设计》文中指出中央空调系统是大型建筑楼宇自控系统（Building Automation System,BAS）的主要监控对象,同时也是整个大型建筑中能耗最大的设备（约占40%以上）。制冷压缩机、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔风机等制冷系统是中央空调设备中最主要的耗能设备。通过釆用先进的控制技术和设备,提高中央空调制冷系统的能源利用效率是建筑节能的一个重要途径。本文主要介绍了某地文体中心的中央空调自控系统,从建设绿色智能建筑,基于实现文体中心节能低耗的目的出发,指出了系统的设计方案和节能控制策略。釆用变频技术和PID控制、最优化控制等技术开发设计了制冷机房群控系统,从制冷机房中冷（热）水机组、冷冻（热）水泵、冷却水泵和冷却塔四个方面的综合能效（Chiller Plant Efficiency,CPE）出发对制冷（热）设备进行智能化群控,实现了中央空调制冷（热）系统综合能耗的降低和管理的优化。通过选用先进的智能楼宇管理平台系统,设计了制冷系统群控的网络架构,开发了自定义程序模块,实现了系统的节能控制。本论文设计的制冷（热）机房群控系统,不仅能实现文体中心中央空调系统的全面调节与控制,减少人工管理,而且还可以依据能效和设备的最佳性能,提供最优的设备运行组合。在满足用户需求的前提下,可以将整个制冷（热）系统能耗降低约30%。该论文有图37幅,表2个,参考文献60篇
孟范利[6]（2019）在《沈阳某商场暖通空调自动控制系统研究》文中认为近年来,设置空调的建筑物越来越多,空调耗能也越来越大。在国家节能环保政策的大背景下,空调系统的自动控制也显得越来越重要。本文的研究对象是商场的暖通空调自动控制系统,首先对暖通空调控制系统在国内外的发展状况以及存在的一些问题做了总结,对如何做好暖通空调自动控制系统做出了详细的分析。其次总结了暖通空调自动控制系统中的传感器、DDC控制器等设备以及系统性能的技术要求,对暖通空调控制系统的实施过程做了详细阐述。再次对暖通空调系统中的冷水机组的相同机组、大小机组、冰蓄冷等工况的控制策略进行了深入的研究,同时对冷却塔在制冷工况、自然冷却工况的运行控制策略以及锅炉房、换热站、空调末端等设备的控制策略也进行了深入的研究。再次对暖通空调自动控制系统与运行节能等方面进行了研究,其中包括冷却塔免费供冷的运行节能以及设置自动控制系统后可以减小装机容量以及运行费用的节能研究。最后根据沈阳某商场的实际案例,对实际工程如何做好暖通空调自动控制系统做了详细的总结。本论文通过沈阳某商场实际工程对暖通空调自动控制系统如何设计,如何实现对冷、热源设备、空调（新风）机组以及末端风机盘管的调节和控制都做了详细的研究,可以对暖通空调自动控制系统设计及运行提供一些参考。
龙欢[7]（2019）在《数据挖掘在中央空调运行策略中的优化研究》文中研究说明能源消耗一直是经久不衰的热门话题,全球每年的建筑能耗正在逐渐升高。如今国内城镇化明显加速了建筑能耗,建筑内的主要耗能系统之一就是中央空调系统。21世纪初出现的云存储平台,使中央空调在运行中积累大量的能耗数据,存储在Oracle数据库中,其数据量已经达到上千万条之多,为数据挖掘奠定了基础。传统的数据分析技术包括查询、筛选、归纳、统计等,往往针对数据本身的数学特征进行分析,不易发现隐含信息,因此采用新兴的数据挖掘技术是研究中央空调系统节能策略优化问题的重要途径之一。本课题以某商场的中央空调系统为研究对象,通过传感器采集系统数据并将其存储在Oracle数据库中,对采集的数据进行预处理以获得稳定条件下的运行数据,并对其进行能耗分析与能耗特征选择。利用Boruta特征选择算法从原始能耗变量中选择出合适的能耗特征子集,即负荷率、主机出水温度、冷冻水泵频率和冷却水泵频率,将能耗特征子集作为后期数据挖掘模型和节能策略优化的对象。根据预处理后的中央空调系统的稳定运行数据,建立了中央空调系统的两个数据挖掘模型,分别是中央空调BP神经网络模型和中央空调关联规则模型,该模型分别可以有效的解决中央空调系统机理建模困难和系统耦合性强的问题。基于中央空调系统的两个数据挖掘模型,提出一种改进遗传算法的优化策略,本文称为混合遗传关联算法。混合遗传关联算法优化变量选取能耗特征子集,优化目标选取中央空调系统能耗比EER,最后采用原始数据验证了混合遗传关联算法的可行性。本文选取负荷率75%和90%两个具有代表性的运行工况,分别采用遗传算法和混合遗传关联算法优化两种运行工况下的能耗特征子集,找到该工况下的最佳运行策略。比较两种算法的优化策略,遗传算法的平均遗传代数是混合遗传关联算法的1.62倍,同时混合遗传关联算法得到的能耗比提高了4.15%8.40%。最后对各个工况优化值进行多项式拟合,经分析可得拟合曲线变化趋势符合中央空调节能运行情况,拟合曲线分析结果可以为企业空调设计提供参考。综上,本文采用的数据挖掘技术为空调运行策略提供了一条有效路径。
庄俊华[8]（2018）在《基于模型预测方法的空调系统优化控制策略研究》文中提出近年来,空调系统的能耗优化控制问题成为建筑节能领域的研究热点。由于空调设备的模型大多具有非线性、纯滞后、时变的特性,致使一些仿真研究成果在实际设备运行过程中无法获得满意结果。本论文从两方面对空调系统的能耗优化控制问题展开研究,一方面采用仿真和现场实验相结合,以提高模型的精度;另一方面采用模型预测控制方法,以容忍一定程度的模型误差,实现优化控制。主要研究工作归纳如下:（1）本论文在一个典型的中央空调系统中,对系统的各个主要部件（区域热响应、冷水机组、冷却塔、水泵、风机、盘管等）建立了相应的简化模型,并运用模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）方法对该系统进行了仿真研究。实验结果表明,使用MPC可以节省空调系统的运行费用,并可以通过时间常数判断热质量的大小,从而获知被动式蓄能的节费潜力。（2）当空调负荷受到一些随机变量（例如室外温度、太阳辐射等）的影响时,本论文采用功率谱密度法对建筑物室内空调负荷在室外温度和太阳辐射强度两种随机量作用下的传递函数进行辨识,并将辨识得到的传递函数模型应用于一个使用MPC策略控制的加热器,实现对房间温度的优化控制。（3）针对某银行大楼的冰蓄冷空调系统,提出了使用时间序列和神经网络相结合的方法预测空调负荷。首先通过平稳性检验、模型定阶、参数估计以及模型检验确定时间序列模型,接着针对无法表征系统非线性的问题,采用人工神经网络对由时间序列模型的预测结果的残差进行建模,实现残差值的在线预测。实验结果表明,采用本论文提出的组合模型,提高了需要多步预测的场合的负荷预测精度,验证了该负荷预测方法可应用于冰蓄冷空调领域。（4）针对一个实际运营中的商业建筑的空调水系统,在不改变原有控制系统的前提下,提出了应用带前馈结构的MPC控制策略,以冷冻水旁通阀开度为控制目标的方法,该方法是将旁通阀开度控制在一个较小的接近零值上,从而“迫使”原有的控制系统提高冷冻水供水温度而实现冷机的节能。实验结果表明,该方法有效提高了冷冻水出水温度,显着节省了电能,又确保室内的舒适性。（5）针对变风量空调系统有多个区域与空气处理单元之间存在耦合的问题,采用分布式模型预测控制方法,提出了一个一步分布式模型预测控制方法,简化了区域（房间）之间的热传导,进一步简化了优化问题的约束条件,显着减少了算法的计算量和控制器之间的通信量,为应用现场实现分布式模型预测控制方法算法创造条件。实验结果表明,该方法可将每个区域的温度控制在舒适范围内,并使最不理想的区域一直保持在舒适温度范围的上限,实现能耗最小化。（6）针对空调系统中设备模型的非线性问题,构建了基于人工神经网络的控制器模型,解决了采用普通的模型预测控制方法不能实现优化控制的问题。实验结果表明,采用人工智能控制算法可有效地实现优化控制,在满足室内舒适性和系统运行的工艺要求前提下实现节能运行。
叶小芳,曹晓艳[9]（2014）在《换热器的在线自动清洗》文中提出电厂凝汽器、中央空调冷凝器等换热器依靠冷却水来带走热量。冷却水在运行过程中,会使管壁结垢、腐蚀,从而降低换热器的换热效率,为避免这种现象的发生,开发了在线自动清洗系统,通过在中央空调冷水机组上做试验,验证在线自动清洗系统的效果。
王维平,邱庆龄[10]（2014）在《中央空调循环水处理系统清洗中存在的问题及解决措施》文中指出中央空调循环水处理系统处理不当,势必会引起管道堵塞、腐蚀泄漏、换热效率降低等问题。本文分析了存在的问题的原因,以及清洗不及时产生的危害与不良影响,并给与了相应的解决措施。
二、中央空调系统中热交换器清洗之必要（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中央空调系统中热交换器清洗之必要（论文提纲范文）
（1）中央空调循环水腐蚀分析与现场水处理对策研究（论文提纲范文）
| 1 中央空调循环水腐蚀的影响与危害 |
| 1.1 设备管道水垢附着。 |
| 1.2 系统通水量降低。当补入水所带入大量的沉积物附着在中 |
| 1.3 腐蚀设备和管道。 |
| 1.4 运行成本和检修强度的增加。 |
| 2 中央空调循环水腐蚀成因 |
| 2.1 金属引起的腐蚀。 |
| 2.2 溶解氧引起的腐蚀。 |
| 2.3 氯离子引起的腐蚀。 |
| 2.4 微生物引起的腐蚀。 |
| 2.5 其他腐蚀因素。 |
| 3 现场水处理方案与方法 |
| 3.1 物理方法处理。 |
| 3.2 化学方法处理。 |
| 3.3 定期水质检测调整。 |
| 4 结论与展望 |
（2）浅谈地铁站中央空调冷却水系统运行管理（论文提纲范文）
| 1 冷却水系统重要性 |
| 2 水质处理保养的重要性 |
| 3 冷却塔水系统保养重要性 |
| 4 物理清洗与化学清洗 |
| 4.1 物理清洗 |
| 4.2 化学清洗 |
| 4.3 化学清洗步骤 |
| 5 结语 |
（3）智能全屋新风系统设计研究 ——以墙式新风机设计为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 现有研究方向概述 |
| 1.3.2 暖通空调领域研究现状 |
| 1.3.3 材料加工领域研究现状 |
| 1.3.4 控制领域研究现状 |
| 1.3.5 现有研究状况概述 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究思路方法 |
| 1.6 创新要点与架构 |
| 1.6.1 创新要点 |
| 1.6.2 文章架构 |
| 第二章 新风系统相关理论研究与应用分析 |
| 2.1 新风系统应用环境特征分析 |
| 2.1.1 新风系统安装环境分析 |
| 2.1.2 新风系统运行环境分析 |
| 2.1.3 运行环境空气质量评价 |
| 2.2 新风系统功能优化理论研究 |
| 2.2.1 新风系统效率理论研究 |
| 2.2.2 新风系统能耗策略研究 |
| 2.2.3 新风系统智能升级研究 |
| 2.3 新风系统标准评价理论研究 |
| 2.3.1 新风系统相关法律标准 |
| 2.3.2 新风系统主要标准参数 |
| 2.3.3 新风系统性能评价 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 新风系统市场研究和产品相关分析 |
| 3.1 新风系统市场研究 |
| 3.1.1 市场兴起与增长 |
| 3.1.2 品牌格局波动变化 |
| 3.2 新风系统产品分析 |
| 3.2.1 产品类别划分 |
| 3.2.2 产品功能分析 |
| 3.2.3 产品竞品特征 |
| 3.2.4 产品对比分析 |
| 3.2.5 产品外观分析 |
| 3.3 新风系统产品宏观环境分析 |
| 3.3.1 新风系统产品经济环境因素分析 |
| 3.3.2 新风系统产品社会环境因素分析 |
| 3.3.3 新风系统产品技术环境因素分析 |
| 3.4 新风系统产品机会整理 |
| 3.4.1 产品机会来源 |
| 3.4.2 产品机会概括筛选 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 用户研究为基础的智能全屋新风系统产品策略分析 |
| 4.1 研究方法流程概述 |
| 4.2 基于访谈法的新风产品用户定性研究 |
| 4.2.1 新风机用户访谈目标 |
| 4.2.2 新风机用户访谈提纲 |
| 4.2.3 访谈记录与总结 |
| 4.3 基于问卷法的新风产品用户定量研究 |
| 4.3.1 新风机用户问卷设计 |
| 4.3.2 问卷试用和修改发放 |
| 4.3.3 受测试群体基本特征信息统计 |
| 4.4 调查结果处理与分析 |
| 4.4.1 新风机安装类型统计分析 |
| 4.4.2 新风机启用及功效分析 |
| 4.4.3 新风机使用问题分析 |
| 4.4.4 新风机操控方式分析 |
| 4.4.5 新风机外观期望分析 |
| 4.4.6 新风机用户购买因素考量 |
| 4.5 用户角色与情境构建 |
| 4.5.1 用户角色分析 |
| 4.5.2 用户角色构建 |
| 4.6 目标新风机产品策略分析 |
| 4.6.1 产品需求汇总 |
| 4.6.2 产品设计策略分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 智能全屋新风系统设计实践 |
| 5.1 智能全屋新风系统整体定位 |
| 5.1.1 系统设计定位 |
| 5.1.2 系统构成定位 |
| 5.2 墙式新风机功能模块分析与设计 |
| 5.2.1 现有墙式新风机功能模块 |
| 5.2.2 目标墙式新风机功能模块 |
| 5.2.3 目标墙式新风机结构排布 |
| 5.3 智能控制工作逻辑分析 |
| 5.3.1 工作逻辑初步方案 |
| 5.3.2 检测指标分析与处理 |
| 5.3.3 工作逻辑方案确立 |
| 5.4 产品相关尺度分析 |
| 5.4.1 产品人机尺度分析 |
| 5.4.2 产品自身尺度分析 |
| 5.5 目标墙式新风机外观设计 |
| 5.5.1 目标墙式新风机造型设计 |
| 5.5.2 目标墙式新风机CMF设计 |
| 5.5.3 目标墙式新风机工作结构 |
| 5.6 智能全屋新风系统控制应用设计 |
| 5.6.1 现有新风系统APP分析 |
| 5.6.2 控制应用架构分析 |
| 5.6.3 低保真原型制作 |
| 5.6.4 基础功能测试 |
| 5.6.5 原型问题修改 |
| 5.6.6 原型修改后测试 |
| 5.7 主要功能模块模拟评估 |
| 5.7.1 空气污染物数据的获取处理 |
| 5.7.2 受控电机分析与模拟 |
| 5.7.3 室内空气流动状态模拟 |
| 5.7.4 产品外观方案模拟 |
| 5.7.5 整体方案评估 |
| 5.8 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 :访谈主要内容记录 |
| 附录二 :新风系统产品调查问卷 |
| 附录三 :系统控制应用原型页面及其基础功能测试 |
| 附录四 :方案用户评估 |
| 附录五 :方案相关专利书 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）基于变频技术在超高层公共建筑空调系统中节能研究与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.2.1 变频冷水机组 |
| 1.2.2 变频水泵 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.3.1 变频冷水机组 |
| 1.3.2 变频水泵 |
| 1.3.3 变频技术在空调系统中的应用 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 2 变频空调系统理论基础 |
| 2.1 变频设备基础理论 |
| 2.1.1 变频冷水机组基础理论 |
| 2.1.2 变频水泵基础理论 |
| 2.1.3 变频空调机组基础理论 |
| 2.1.4 变频器基础理论 |
| 2.2 BMS楼宇自控系统基础理论 |
| 2.2.1 控制器原理 |
| 2.2.2 自动控制结构形式 |
| 2.2.3 控制规律 |
| 2.3 流体力学基础理论 |
| 2.3.1 水系统水利计算基本理论 |
| 2.3.2 风系统水利计算基本理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 变频空调系统设计与选型 |
| 3.1 课题工程背景介绍 |
| 3.2 空调系统设计说明 |
| 3.2.1 系统设计基本参数 |
| 3.2.2 中央制冷系统 |
| 3.2.3 中央采暖系统 |
| 3.2.4 冷冻/釆暖水分配输送系统 |
| 3.2.5 采暖/空调通风系统 |
| 3.3 空调冷源设计 |
| 3.4 循环水泵设计及选型 |
| 3.5 空调机组设计及选型 |
| 3.6 BMS系统整体设计 |
| 3.6.1 冷热源系统控制 |
| 3.6.2 空调机组系统控制 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 空调及BMS系统调试 |
| 4.1 调试准备 |
| 4.1.1 调试仪器 |
| 4.2 单机调试 |
| 4.2.1 空调机组试运转 |
| 4.2.2 空调水系统冲洗 |
| 4.2.3 水泵单机试运转 |
| 4.2.4 冷水机组调试 |
| 4.2.5 设备的联动及平衡调试 |
| 4.3 BMS系统调试 |
| 4.3.1 空调机组BMS系统调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 建筑能耗模拟分析 |
| 5.1 建筑能耗模拟分析概述 |
| 5.1.1 软件介绍 |
| 5.1.2 软件特点 |
| 5.1.3 分析方法 |
| 5.1.4 分析过程 |
| 5.2 空调模型建立 |
| 5.2.1 冷机模型 |
| 5.2.2 水泵模型 |
| 5.2.3 空调机组风机模型 |
| 5.2.4 模型参数的辨识 |
| 5.3 大型公共建筑空调系统能耗模拟结果分析 |
| 5.3.1 模拟时的气象数据 |
| 5.3.2 模拟能耗与实际能耗对比及分析 |
| 5.4 空调系统模拟结果及分析 |
| 5.4.1 设计日逐时冷负荷 |
| 5.4.2 制冷期逐时冷负荷 |
| 5.4.3 结果分析 |
| 5.4.4 节能措施研究模拟结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）中央空调节能自动控制设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 中央空调制冷(制热)系统) |
| 1.3 制冷(制热)与空调自动化国内外发展现状 |
| 1.4 主要的研究内容 |
| 2 中央空调系统设计概述 |
| 2.1 项目基本情况 |
| 2.2 中央空调综合管理节能控制系统组成 |
| 2.3 制冷(热)机房及交换机房设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 制冷机房集中控制系统 |
| 3.1 硬件组成 |
| 3.2 软件设计 |
| 3.3 控制流程 |
| 3.4 制冷系统图 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 制热机房集中控制系统 |
| 4.1 硬件组成 |
| 4.2 控制方法 |
| 4.3 软件设计 |
| 4.4 控制流程 |
| 4.5 制热系统图 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究内容与结论 |
| 5.2 系统运行与节能效果 |
| 5.3 研究课题展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）沈阳某商场暖通空调自动控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 暖通空调自动控制系统在我国的应用现状 |
| 1.3 暖通空调自动控制系统的设计 |
| 1.4 暖通空调设计人员的任务和作用 |
| 1.5 本课题主要研究内容 |
| 2 暖通空调控制系统技术要求及实施规程 |
| 2.1 系统性能技术要求 |
| 2.1.1 系统技术要求 |
| 2.1.2 产品的资料和图纸技术要求 |
| 2.1.3 系统维修保养要求 |
| 2.2 产品技术要求 |
| 2.2.1 施工材料要求 |
| 2.2.2 通讯 |
| 2.2.3 工作站 |
| 2.2.4 系统软件 |
| 2.2.5 楼宇级控制器 |
| 2.2.6 先进应用控制器 |
| 2.2.7 特殊应用控制器 |
| 2.2.8 辅助控制设备 |
| 2.3 系统实施规程 |
| 2.3.1 承包商入场前准备 |
| 2.3.2 质量控制 |
| 2.3.3 控制系统的检测及验收 |
| 2.3.4 培训 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 暖通空调自动控制系统控制策略分析 |
| 3.1 冷水机组群控策略分析 |
| 3.1.1 相同机组群控分析 |
| 3.1.2 大小机组群控分析 |
| 3.1.3 冰蓄冷机组群控分析 |
| 3.2 冷却塔控制策略分析 |
| 3.2.1 夏季工况 |
| 3.2.2 自然冷却工况 |
| 3.3 热源控制策略分析 |
| 3.3.1 采暖季供热工况 |
| 3.3.2 过渡季供热工况 |
| 3.4 空调末端设备控制策略 |
| 3.4.1 新风机组控制策略 |
| 3.4.2 组合式空调机组控制策略 |
| 3.5 其它设备控制策略 |
| 3.5.1 风机盘管控制策略 |
| 3.5.2 车库通风控制策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 暖通空调自动控制系统与运行节能 |
| 4.1 影响空调负荷的因素 |
| 4.1.1 通过围护结构传入的热量 |
| 4.1.2 通过玻璃窗进入的太阳辐射得热 |
| 4.1.3 人体、照明和设备等散热形成的冷负荷 |
| 4.2 空调冷、热负荷以及空调全年负荷 |
| 4.2.1 空调冷负荷 |
| 4.2.2 空调热负荷 |
| 4.2.3 全年冷、热负荷 |
| 4.3 利用天然免费冷源的暖通空调自动控制系统 |
| 4.4 设置自动控制系统有利于降低空调系统初投资和运行能耗 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 工程案例应用 |
| 5.1 商场暖通空调系统概述 |
| 5.1.1 项目设计条件 |
| 5.1.2 空调系统及设备配置 |
| 5.1.3 控制系统组成与结构 |
| 5.2 冷热源控制系统 |
| 5.2.1 制冷机房监控 |
| 5.2.2 热源系统监控 |
| 5.3 空调系统末端设备控制系统 |
| 5.3.1 风机盘管控制示意图 |
| 5.3.2 车库送风机组控制示意图 |
| 5.3.3 组合式空调机组控制示意图 |
| 5.3.4 组合式新风机组控制示意图 |
| 5.3.5 平时用及平消兼用排风机控制示意图 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）数据挖掘在中央空调运行策略中的优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 课题的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中央空调建模研究现状 |
| 1.2.2 中央空调优化研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 数据挖掘技术基础与技术路线 |
| 2.1 数据挖掘技术 |
| 2.1.1 数据挖掘的发展 |
| 2.1.2 数据挖掘的功能 |
| 2.1.3 数据挖掘的技术路线 |
| 2.2 数据挖掘平台 |
| 2.2.1 数据挖掘平台简介 |
| 2.2.2 Weka平台简介 |
| 2.2.3 Weka平台界面 |
| 2.3 数据挖掘在中央空调运行策略优化中的技术路线 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 中央空调能耗分析与能耗特征选择 |
| 3.1 系统能耗数据特点 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 数据合并 |
| 3.2.2 数据清洗 |
| 3.2.3 数据归一化 |
| 3.3 系统能耗数据分析 |
| 3.4 系统能耗特征选择 |
| 3.4.1 能耗特征选择方法 |
| 3.4.2 Boruta特征选择算法 |
| 3.5 中央空调Boruta特征选择实验 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 中央空调数据挖掘模型建立过程 |
| 4.1 系统能耗预测模型 |
| 4.1.1 人工神经网络简介 |
| 4.1.2 BP神经网络的结构 |
| 4.1.3 BP神经网络的建立 |
| 4.1.4 BP神经网络的训练与测试 |
| 4.2 系统能耗关联规则模型 |
| 4.2.1 关联规则简介 |
| 4.2.2 Apriori关联规则算法的描述 |
| 4.2.3 Weka平台实现过程与结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于数据挖掘模型的改进遗传算法 |
| 5.1 中央空调节能策略特点 |
| 5.2 遗传算法简介 |
| 5.2.1 遗传算法的发展 |
| 5.2.2 遗传算法的基本要素 |
| 5.3 改进的遗传算法 |
| 5.3.1 混合遗传关联算法简介 |
| 5.3.2 混合遗传关联算法基本操作 |
| 5.4 混合遗传关联算法的验证实验 |
| 5.4.1 混合遗传关联算法的参数设置 |
| 5.4.2 混合遗传关联算法的实现 |
| 5.4.3 基于混合遗传关联算法的能耗特征子集优化实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 中央空调节能优化策略的仿真与分析 |
| 6.1 中央空调系统介绍 |
| 6.2 实验方案的分析与确定 |
| 6.3 混合遗传关联算法与遗传算法优化结果比较及分析 |
| 6.3.1 节能策略对比分析 |
| 6.3.2 节能策略结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）基于模型预测方法的空调系统优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 空调系统优化控制研究现状 |
| 1.2.1 空调系统控制方法的分类 |
| 1.2.2 模型预测控制 |
| 1.3 国内外空调系统建模研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动模型 |
| 1.3.2 基于物理意义建模 |
| 1.3.3 灰箱模型 |
| 1.4 主要研究内容和论文结构安排 |
| 第2章 基于MPC的空调系统优化控制仿真研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空调系统简介 |
| 2.2.1 水系统 |
| 2.2.2 风系统 |
| 2.3 水系统主要部件建模 |
| 2.3.1 冷负荷建模 |
| 2.3.2 冷水机组建模 |
| 2.3.3 冷却塔建模 |
| 2.3.4 水泵建模 |
| 2.4 风系统主要部件建模 |
| 2.4.1 空调区域温度动态 |
| 2.4.2 房间热响应RC模型 |
| 2.4.3 风机建模 |
| 2.4.4 冷却盘管和加热盘管建模 |
| 2.5 模型预测控制系统实验:一个仿真例子 |
| 2.5.1 被动式蓄能控制策略 |
| 2.5.2 模型预测控制器的设计 |
| 2.5.3 仿真实验 |
| 2.5.4 结果讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 建筑物空调系统的能耗建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于功率谱密度法的建筑能耗系统辨识 |
| 3.2.1 功率谱密度法简介 |
| 3.2.2 功率谱密度法用于建筑物能耗建模 |
| 3.3 基于功率谱密度法的实验结果分析 |
| 3.3.1 传递函数的确定 |
| 3.3.2 室内温度预测的结果 |
| 3.3.3 模型的应用 |
| 3.4 基于神经网络和时间序列组合模型的建筑能耗预测 |
| 3.4.1 季节模型 |
| 3.4.2 人工神经网络模型 |
| 3.4.3 组合模型 |
| 3.4.4 空调负荷预测的组合模型 |
| 3.4.5 基于ARIMA-神经网络模型的空调负荷预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于带前馈的MPC空调冷冻水系统优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验平台的介绍 |
| 4.2.1 建筑物的简介 |
| 4.2.2 空调系统简介 |
| 4.3 系统建模过程 |
| 4.3.1 输入和输出变量的选择 |
| 4.3.2 建立系统模型 |
| 4.4 具有前馈结构MPC的设计 |
| 4.4.1 具有前馈结构MPC原理 |
| 4.4.2 被控量的进一步讨论 |
| 4.4.3 确定控制系统结构 |
| 4.5 仿真及实验结果分析 |
| 4.5.1 仿真及现场实验 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于分布式MPC的 VAV空调系统优化控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型概要 |
| 5.3 分布式模型预测控制器的设计 |
| 5.3.1 VAV空调系统的模型预测控制设计 |
| 5.3.2 分布式预测控制的求解 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于人工神经网络的VAV空调系统优化控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 VAV实验平台介绍和建模 |
| 6.2.1 两个区域的VAV空调系统 |
| 6.2.2 两区域VAV系统的动态模型 |
| 6.2.3 水冷蒸汽压缩式冷机动态模型 |
| 6.2.4 集成系统模型 |
| 6.3 优化控制策略 |
| 6.3.1 VAV空调系统优化问题描述 |
| 6.3.2 基于人工神经网络的优化策略 |
| 6.3.3 人工神经网络结构 |
| 6.4 实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 下一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研项目和发表论文清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）换热器的在线自动清洗（论文提纲范文）
| 1 工作原理 |
| 2 试验结论 |
| 3 特点 |
| 4 建议 |
| 5 效益分析 |
（10）中央空调循环水处理系统清洗中存在的问题及解决措施（论文提纲范文）
| 1 中央空调循环水系统存在的问题分析 |
| 1.1 腐蚀 |
| 1.2 结垢及沉积 |
| 1.3 微生物影响 |
| 1.4 热交换器的结构 |
| 1.5 换热设备的金属材料和表面光洁度 |
| 2 清洗不及时产生的危害与不良影响 |
| 2.1 设备管道水垢附着 |
| 2.2 系统通水量降低 |
| 2.3 腐蚀设备和管道 |
| 2.4 运行成本增加 |
| 2.5 增大检修强度 |
| 3 解决措施 |
| 3.1 冷却水的水质管理 |
| 3.2 冷却水的化学处理 |
| 3.2.1 阻垢剂 |
| 3.2.2 缓蚀剂 |
| 3.2.3 杀生剂 |
| 3.3 冷却水的物理处理 |
四、中央空调系统中热交换器清洗之必要（论文参考文献）
- [1]中央空调循环水腐蚀分析与现场水处理对策研究[J]. 韩敏. 科学技术创新, 2021(03)
- [2]浅谈地铁站中央空调冷却水系统运行管理[J]. 林克思,张世杰. 内蒙古煤炭经济, 2020(16)
- [3]智能全屋新风系统设计研究 ——以墙式新风机设计为例[D]. 张阳阳. 华南理工大学, 2020(02)
- [4]基于变频技术在超高层公共建筑空调系统中节能研究与分析[D]. 尤子威. 沈阳建筑大学, 2020(05)
- [5]中央空调节能自动控制设计[D]. 张鹏. 中国矿业大学, 2019(04)
- [6]沈阳某商场暖通空调自动控制系统研究[D]. 孟范利. 沈阳建筑大学, 2019(05)
- [7]数据挖掘在中央空调运行策略中的优化研究[D]. 龙欢. 电子科技大学, 2019(01)
- [8]基于模型预测方法的空调系统优化控制策略研究[D]. 庄俊华. 北京理工大学, 2018(06)
- [9]换热器的在线自动清洗[J]. 叶小芳,曹晓艳. 电站系统工程, 2014(05)
- [10]中央空调循环水处理系统清洗中存在的问题及解决措施[J]. 王维平,邱庆龄. 清洗世界, 2014(06)