板翅式换热器气阻特性测试系统研制

发布时间：2020-10-26 17:03

　　 板翅式换热器是热力系统的核心设备之一,具有结构紧凑、传热效果好、质量轻等特点。与传统换热器相比,板翅式换热器的传热效率提高20%~30%,同时成本降低了50%,现已广泛应用于空气分离、石油化工、汽车航空、原子能和机械等领域。研究板翅式换热器的气阻特性,对提高换热器的换热效率和能源利用率具有重要意义。为了能够精确地测量板翅式换热器的气阻值,设计了一套精确度高、测量范围广、稳定性好、自动化程度高的气阻测试系统。板翅式换热器气阻特性测试系统利用数字显示和自动化采集技术,大大提高了系统的测量精度和稳定性,改良了气阻测定方法。本文首先总结了板翅式换热器和测试系统的国内外发展现状与趋势;接着提出了测试系统的总体设计方案,本系统分为三层:中央控制层、数据采集层和基础设施层。此三层又可分为两部分,硬件部分和软件部分。硬件系统主要包括风量控制系统和安捷伦数据采集系统。软件部分基于.NET平台开发,主要模块包括:实时数据采集模块、风量控制模块、历史数据查询模块、传感器标定模块等。软件部分实现了换热器初始化信息的输入、精确控制风量、实时数据采集、故障报警、数据分析计算等功能,具有界面友好、稳定性高、可扩展等优点。为了验证风量测量箱的设计合理性与测量的准确性,对其进行了CFD分析。主要利用动量守恒方程、质量守恒方程、k-ε方程建立风量测量箱气体流动模型。气道主要分为直流段、上升段、平顶段和下降段四大部分,采用不同的网格划分算法进行网格切分。在设定多种入口流量条件下,进行模拟仿真,测量喷嘴前后压差,验证风量测量的准确性与风量测量箱设计的合理性。同时分析了在开放环境下,温度、湿度和组分变化对流量测量结果的影响,结果表明:组分对结果影响较小,温、湿度对结果影响较大,需要进行相关修正。针对本系统中风量控制模型的复杂程度高、风量测试范围大、开式环境影响因素多等特点,本系统采用了模糊PID控制方法,实现了对系统风量的快速、精确、高效的控制。仿真结果表明,较传统PID控制而言,模糊PID控制在高阶、滞后、变风量控制系统中具有响应速度快、稳定性高、适应能力好等优势。对研制完成的板翅式换热器气阻特性测试系统进行了硬件、软件调试和风量精度验证。结果表明本系统具有稳定性好、测量精度高、重复性好等优点。
【学位单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TK172
【部分图文】：

目背景及意义翅式换热器是热力系统的核心设备之一，主要作用是对空气进行换热降温达到时又对热量进行回收利用。板翅式换热器具有结构紧凑、传热效率高、质量轻等特点[1]。与传统换热器相比，其传热效率提高了 20%~30%，同时成本约降低泛应用于空气分离、石油化工、制冷液化、汽车航空、原子能和机械制造等换热器主要由翅片、封条、导流片和隔板组成，其传热过程主要依靠翅片和隔体流经翅片和隔板时会有强大的紊流，使得热阻的边缘不断被破坏，热空气温完成传热过程[3]。能源是保证国家可持续发展和提高人民物质生活水平的基础国情是人口多，日常能源消耗巨大，能源的人均占有率低，而且我国的能源包等需要大量进口，与西方国家存在巨大差距[4]。为了保证国家富强、稳定、茁须提高对能源的利用率。如下图 1.1 所示，是我国 2010 年~2016 年全国能源消。从图中可以看出，近 7 年来，我国的能源消耗总量不断增加，能源问题也日题已成为我国现阶段的关键性问题之一。故针对板翅式换热器气阻特性的研究器换热性能，节约能源，促进国民经济快速稳定发展具有重大意义。

变性的控制对象。（4） 模拟人类思维，智能控制，适应能力强。但模糊控制也不是万能的，也具有局限性，存在如下缺点：（1） 系统运行不稳定，容易出现震荡和超调；（2） 只能模糊规则内实现自适应控制，超出规则就无法控制；（3） 对控制对象的控制精度不是很高；（4） 模糊规则主要依靠经验制定，没用统一的制定规则，存在一定的局限性。正因模糊控制的缺点，模糊规则的发展趋势是与其他优秀的智能控制算法相结合，形成更加智能的控制算法，比如模糊 PID 控制、自适应模糊控制、多变量模糊控制、遗传模糊控制、神经模糊控制等。（1）传统模糊控制传统模糊控制器主要由模糊器、模糊推理机和解模糊器组成的一种智能控制算法[38]。将输出量 Y 的偏差 e 和偏差变化率 ec 作为控制器的输入量，按照知识库将输入量进行模糊化与反模糊化。传统模糊控制器主要包括模糊控制器、控制对象、输入输出、测量装置和反馈装置等，其中核心部分是模糊控制器，如下图 1.2 所示，是传统模糊控制器结构图。

图 1.3 模糊 PID 控制器结构图（3）自适应模糊控制传统模糊控制器对比例、隶属度函数、模糊规则等数据的确定都是主观的，对于复杂、多变的系统一般很难达到工业控制要求[40]。自适应模糊控制能够突破传统模糊控制器的限制随着系统环境参数的改变而做出相应的调整，极大提高了系统的鲁棒性。（4）多变量模糊控制当控制系统中的输出量 Y 同时受到几个控制量的影响，那么输出量与几个控制量建立的模糊关系矩阵被称作多变量模糊控制器[41]。多变量模糊控制器包含多个规则库，使用分层、分级、分解的复杂结构。如下图 1.4 所示，是多变量模糊控制器结构图。图 1.4 多变量模糊控制器的结构图（5）遗传模糊控制遗传算法是一种模拟动物进化机制对控制系统进行优化的算法[42]。它依据“物竞天择、
【参考文献】

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本文编号：2857265