压缩机早期系统测试由数学模型控制

　　压缩机性能测试台测试系统采用手动进行压缩机性能测试工作强度大，精度低，引进的测试系统价格又昂贵，因此自行研制了适合自己应用要求的压缩机自动测试系统。早期测试系统的控制基本上是基于数学模型的经典控制，但制冷系统的热力学过程比较复杂，而智能控制却不需要精确的数学模型，因此特别适合于难以建立数学模型且存在大时滞的控制。本文采用模糊神经网络控制技术，已成功地用于压缩机测试系统的吸气压力控制。

　　冷压缩机测试系统是一个完整的制冷系统，它由压缩机、冷凝器、膨胀阀和蒸发器等部件组成，制冷系统原理图根据压缩机性能试验方法测试标准，采用第二制冷剂量热器法，压缩机性能测试必须在规定的稳定工况下进行，测试系统必须对所列各项指标进行控制。由于蒸发温度是压力的单值函数，因此选吸气压力进行测量和控制。经过解耦，吸气压力可以由节流阀单独控制，可以采用模糊神经网络控制。

　　制冷压缩机测试系统控制程序设计本控制程序用VisualC编写，VisualC是一个高效的可视化编程系统，可以快捷的编制出良好的用户界面，而且MFC库则提供了丰富的应用程序编程接口。控制中由人确定模糊隶属函数，避免了神经网络规模过大。用神经网络进行模糊决策，可以提高控制精度和响应速度。