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RBF神经网络用于家用空调系统匹配特性的研究六 口 林用满 ， 口 王惠龄 口 杨九铭 口 贾庆贤 1．华中科技大学制冷与低温工程系 武汉 430071 2．广东美的制冷设备股份有限公司 广东佛山 528311 摘 要：RBF神经网络是 目前应用较多的一种神经网络。它能以任意精度逼近任意非线性函数，具有 良好的逼近性 能，并且结构简单，是一种性能优 良的神经网络。因此，将 RBF神经网络应用于家用空调匹配仿真研究时具有独特的优势。 提出采用RBF神经网络估算制冷量和压力来优化研发过程，仿真结果表明，RBF神经网络运用于家用空调匹配仿真，能够 精确仿真空调制冷量和低压力等参数，并预测制冷量和压力，能有效地减少家用空调匹配时间，提高研究效率。 关键词 ：RBF神经网络 匹配仿真 制冷剂充灌量 中图分类号：TB611 文献标识码 ：A 文章编号：1000—4998(2009)09—0005—04 Abstract：TheRBFnear~networkisoneofthenetworkswidelyusednowadays． Itcallapproximateanynon—linearfunctions withanyprecision，featuringgoodapproximationperformanceandsimplestructure． TheRBFneuralnetworkhasauniqueadvantage whenitisappliedinthesimulationofdomesticair—conditionermatching．ItispresentedthattheRBFneuralnetworkisadoptedto estimatetherefrigeratingcapacityandlowpressureSOastooptimizetheprocessofresearchanddevelopment．Thesimulationresults show thattherefrigeratingcapacityandlow pressureofairconditionerscanbesimulatedpreciselywhentheRBFneuralnetworkis appliedinthesimulationofdomesticair—conditionermatchingandtherefrigeratingcapacityandpressurecanbepredicted，thus cuttingdownthematchingtimeandincreasingresearchworkefficiently． KeyW ords：RBFNeuralNetwork MatchingSimulation CoolingCapacity 神 经 网络 应 用 制 冷 系 统 仿 真 已获 得 广 泛 的研 验 次数 ，并能预测 空调 匹配性 能 。 究 ～1。文 献 [1】采 用神 经 网络 优化 压缩 机全 年 运行 的 1 实验样机 性能预 测与 故 障诊 断 中 ；文献 [2】采用 神经 网络 优化压 缩机制冷空调装置 ；文献 【3]采用神经 网络仿真制冷剂 仿 真 研 究某 空调 公 司最 新 研 发 的 KF一26GW ／D 状态参数 ，精确度较 高 ；文献 [4、5】应用神经 网络仿真 Y一(E2)扁 管机 型 ，该 款空调 已研发成 功 ，能力 和能效 比 空调系统 的冷 凝器 和蒸发器 ，简化 两器设计 步骤 。上述 达到要 求 。 文献是用神经 网络仿真制冷系统单一部件或估算参数 1．1 室 内机 为 主 ，很少 考虑 到仿 真整个 系统 匹配 情况 。本文 提 出采 室 内机 蒸发器 的尺寸 如下 ：