系统控制论文题目推荐

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交通灯智能控制系统设计1.概述 当前，在世界范围内，一个以微电子技术，计算机和通信技术为先导的，以信息技术和信息产业为中心的信息革命方兴未艾。而计算机技术怎样与实际应用更有效的结合并有效的发挥其作用是科学界最热门的话题，也是当今计算机应用中空前活跃的领域。本文主要从单片机的应用上来实现十字路口交通灯智能化的管理，用以控制过往车辆的正常运作。2.过程分析 图1是一个十字路口示意图。分别用1、2、3、4表明四个流向的主车道，用A、B、C、P分别表示各主车道的左行车道、直行车道、右行车道以及人行道。用a、b、c、p分别表示左转、直行、右转和人行道的交通信号灯，如图2所示。交通灯闪亮的过程：路口1的车直行时的所有指示灯情况为：3a3b2p绿3c红+4a4b4c 3p全红+1c 绿1a1b4p红+2c绿2a2b1p红路口2的车直行时的所有指示灯情况为：4a4b3p绿4c红+ 1a1b1c 4p全红+ 2c绿2a2b1p红+3c绿3a3b2p红故路口3的车直行时的所有指示灯情况为：1a1b4p绿1c红+ 2a2b2c 1p全红+3c绿 3a3b2p红+4c 绿4a4b3p红故路口4的车直行时的所有指示灯情况为：2a2b1p绿2c红+3c3a3b2p全红+4c绿4a4b3p红+1c绿1a1b4p红 图1：十字路口交通示意图 图2：十字路口通行顺序示意图 图3：十字路口交通指示灯示意图 图4：交通灯控制系统硬件框图 3、硬件设计 本系统硬件上采用AT89C52单片机和可编程并行接口芯片8155，分别控制图2所示的四个组合。AT89C52单片机具有MCS-51内核，片内有8KB Flash、256字节RAM、6个中断源、1个串行口、最高工作频率可达24MHz，完全可以满足本系统的需要 ；与其他控制方法相比，所用器件可以说是比较简单经济的。硬件框图如下： 电路原理图 [PDF]4、软件流程图 图5：交通灯控制系统流程图 5、交通灯控制系统软件 ORG 0000H LJMP MAIN ORG 0100HMAIN: MOV SP,#60H; LCALL DIR ;调用日期、时间显示子程序LOOP: MOV P1,#0FFH LJMP TEST LCALL ROAD1 ;路口1的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL RESET ;恢复8155各口为高电平 LCALL YELLOW1 ;路口1的车直行-->路口2的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 LCALL RESET ;恢复8155各口为高电平 MOV P1,#0FFH ;恢复P1口 LCALL ROAD2 ;路口2的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 LCALL RESET ;恢复8155A 、B口为高电? MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL YELLOW2 ;路口2的车直行-->路口3的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 LCALL RESET ;恢复8155A 、B口为高电? MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL ROAD3 ;路口3的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 LCALL RESET ;恢复8155A 、B口为高电? MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL YELLOW3 ;路口3的车直行-->路口4的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 LCALL RESET ;恢复8155各口为高电平 MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LJMP TEST LCALL ROAD4 ;路口4的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 SETB ;恢复高电平 SETB ;恢复高电平 MOV DPTR,#0FFFFH ;恢复8155各口为高电平 LCALL YELLOW4 ;路口4的车直行-->路口1的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 SETB ;恢复高电平 SETB ;恢复高电平 MOV DPTR,#0FFFFH ;恢复8155各口为高电平 LJMP LOOP;路口1的车直行时各路口灯亮情况3a3b2p绿3c红+4a4b4c3p全红+1c绿1a1b4p红+2c绿2a2b1p红ROAD1: MOV DPTR,#7F00H ;置8155命令口地址；无关位为1） MOV A,#03H ;A口、B口输出，A口、B口为基本输入输出方式 MOVX @DPTR,A ;写入工作方式控制字 INC DPTR ;指向A口 MOV A,#79H ;1a1b4p红1c绿2a2b1p红 MOVX @DPTR,A INC DPTR ;指向B口 MOV A,#0E6H ;3a3b2p绿3c红4a4b3p红 MOVX @DPTR,A MOV P1,#0DEH ;4c红2c绿 RET 6、结语 本系统结构简单，操作方便；可现自动控制，具有一定的智能性；对优化城市交通具有一定的意义。本设计将各任务进行细分包装，使各任务保持相对独立；能有效改善程序结构，便于模块化处理，使程序的可读性、可维护性和可移植性都得到进一步的提高。6、参考资料 [1]韩太林，李红，于林韬；单片机原理及应用（第3版）。电子工业出版社，2005 [2]刘乐善，欧阳星明，刘学清；微型计算机接口技术及应用。华中理工大学出版社，2003 [3]胡汉才；单片机原理及其接口技术。清华大学出版社，2000 返回首页关闭本窗口

提供一些物流信息管理的论文题目，供参考。1、xx物流改进方案(某行业或某物流企业)2、xxx供应链的改进策略3、xx公司的物流成本控制4、论xxx公司物流发展对策5、xxx公司物流采购的改进策略6、xxx公司公路运输服务的改进策略7、xxx公司货运业务改进方案8、条形码技术在连锁超市中的应用---xx应用条形码技术分析9、条形码技术在xx管理中的应用10、xx仓储与运输服务及改进策略11、xx物流管理中存在的问题和对策12、第三方物流改进建议---以xx公司为例13、xxx厂库存管理的解决方案14、xxx物流配送方案15、xxx公司的仓储管理及改进对策16、x公司物料与仓储管理的解决方案17、商品条码在xxx连锁超市中的应用18、xxxx配送服务的调查分析19、二维条码在xxx中的应用20、xxx公司仓储管理系统改进策略21、xxx公司货物运输改进策略22、ean储运单元码在xxx中的应用23、xxx应用供应链管理的探讨24、条码技术在xxx超市中的应用25、xxx的物流改进方案26、xxx的业务流程改进27、汉信码在xxx中的应用28、关于xxx公司物流配送的探讨29、xxx公司物流发展策略30、xxx公司加工配送优化31、xxx公司仓库管理的流程优化32、jit采购理论及其应用---以xxx为例33、xxx公司仓库现状与解决方案34、xxx仓储现状及改进措施35、xxx物流外包方案设计36、xxx公司仓库部流程分析37、xxx公司物流加工配送解决方案xxx公司仓储管理的流程优化38、xxx公司物流解决方案39、xxxx公司信息化建设的探讨40、xx公司运输流程优化的建议41、xxxx公司仓储管理优化42、xxxx仓储管理中存在的问题及改进对策43、浅析xxx公司散户库的发展状况44、xxx物流配送管理中存在的问题及改进对策45、传统xx行业仓储模式向现代物流业转型的思考---以xxx公司为例46、xxx产品追踪作业方案设计47、xxxx公司在物流业务上的优化48、如何有效地提高xxxx公司物流的运输合理性49、xx公司运输管理中存在的问题及改进对策50、xxxx产品在物流作业流程上的优化

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综述类: 1、Towards the  Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and  Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： factorization techniques for recommender systems. Y Koren collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐：   Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐：   Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标：   1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性：   1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护：   1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the  Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research,  Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题：   Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题):  1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐：   1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐：   1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他：   Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani

论文： 论文题目：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》 论文地址： 前面讲的论文大部分都是关于排序的算法，mind作为天猫商城召回阶段的算法，还是很值得阅读的。 主流的推荐系统一般都分为matching(召回)和rangking(排序)两个阶段，不管在哪个阶段，都要学习和表示用户的兴趣向量。因此，最关键的能力是为任一阶段建模并得到能代表用户兴趣的向量。现有的大多数基于深度学习的模型都将一个用户表示为一个向量，如YoutubeDNN那篇论文，不足以捕获用户兴趣的不断变化的特点。基于以上原因，天猫提出了Mind方法，通过不同的视角来解决这个问题，并且用不同的向量来表示从用户不同方面的兴趣。 天猫商城也是分为了召回和排序两个阶段，召回阶段的主要目标就是从亿级别的商品库中筛选出千级别的候选物品给排序阶段使用。在天猫场景下，用户每天都要与成百上千的商品发生交互，用户的兴趣表现得多种多样。如下图所示，不同的用户之间兴趣不相同，同时同一个用户也会表现出多样的兴趣： 现在主流的召回阶段用到的召回算法要么是基于协同过滤的算法，要么是基于embedding召回的方法，但是这两个方法都有缺陷。协同过滤算法有着稀疏性和计算存储瓶颈方面的缺点，embedding的向量召回方法也有着几个缺点，一个是单一的向量无法准确表达出用户多种多样的兴趣，除非把这个向量长度变得特别大，还有一个就是，只有一个embedding会造成一定的头部效应，召回的结果往往是比较热门领域的商品（头部问题），对于较为小众领域的商品，召回能力不足，也就是更容易造成马太效应。 正如我们在第一段话中阐述的那样，如果单个兴趣向量没法做到将所有的用户兴趣点覆盖，那么就多搞几个向量，几个向量同时来表示用户的兴趣点不就行了吗？事实证明这么做确实是可以的，而且天猫也通过这种方法大大提高了召回的效果。 简单的先来看一下这个模型的架构，还是浓浓的阿里味，不管是item还是user在生成属于自己的向量的时候都会加上side information，这也是跟din,dien中一样传承下来的东西。整个模型关键的部分就在于这个Multi-Interest Extractor Layer层，后面我们就重点来讲一下这个层。 召回阶段的目标是对于每个用户u∈U的请求，从亿级的商品池I中，选择成百上千的符合用户兴趣的商品候选集。每条样本可以表示成三元组（Iu,Pu,Fi)，其中Iu是用户u历史交互过的商品集合，Pu是用户画像信息，比如年龄和性别，Fi是目标商品的特征，如商品ID、商品品类ID。 那么MIND的核心任务是将用户相关的特征转换成一系列的用户兴趣向量： 接下来就是item的embedding了： 说白了f函数就是个embedding+pooling层。 我们有了用户的兴趣向量 和物品向量e后，就可以通过如下的score公式计算得到topN的商品候选集： 这个score的计算过程过其实是对这K个向量分别计算出一个分数然后取最大对那个。有了每个用户的兴趣向量后，我们就能对所有对item求一个分数，这样直接取topN就可以得到N个候选物品了。 这一层跟我们之前介绍的论文din，dien中的操作是类似的。在user embedding中，输入部分包括user_id，还包括gender，city等用户画像信息，分别做完embedding后直接concat起来就得到用户的embedding。跟user侧不同的item embedding则是采用pooling操作来得到item embedding，将商品ID、品牌ID、店铺ID分别做embedding后再用avg pooling。 这部分就是整个mind最关键的地方了，下面会进行详细讲解。 我们认为，通过一个表示向量表示用户兴趣可能是捕获用户的多种兴趣的瓶颈，因为我们必须将与用户的多种兴趣相关的所有信息压缩到一个表示向量中。 因此，关于用户的不同兴趣的所有信息混合在一起，从而导致在匹配阶段的项目检索不准确。所以，mind采用了多个兴趣向量来表示用户的不同兴趣。 通过这种方式，可以在召回阶段分别考虑用户的不同兴趣，从而可以针对兴趣的各个方面进行更准确的检索。 Multi-Interest Extractor Layer，借鉴的是Hiton提出的胶囊网络。有关胶囊网络，下面的图可以帮助你快速理解（源于知乎： ）： 可以看到，胶囊网络和传统的神经网络较为类似。传统神经网络输入一堆标量，首先对这堆标量进行加权求和，然后通过非线性的激活函数得到一个标量输出。而对胶囊网络来说，这里输入的是一堆向量，这里的计算是一个迭代的过程，每次对输入的向量，先进行仿射变换，然后进行加权求和，最后用非线性的squash操作得到输出向量，可以看到胶囊网络的的输入跟输出还是跟传统DNN不一样的。 但是，针对图像数据提出的原始路由算法不能直接应用于处理用户行为数据。 因此，我们提出了“行为到兴趣（B2I）”动态路由，用于将用户的行为自适应地汇总到兴趣表示向量中，这与原始路由算法在三个方面有所不同。 1.共享双向线性映射矩阵 在胶囊网络中，每一个输入向量和输出向量之间都有一个单独的双向映射矩阵，但是MIND中，仿射矩阵只有一个，所有向量之间共享同一个仿射矩阵。 主要原因：一方面，用户行为的长度是可变的，天猫用户的行为范围是几十到几百，因此固定双线性映射矩阵的使用是可推广的，同时也减少了大量的参数。 另一方面，我们希望兴趣胶囊位于相同的向量空间中，但是不同的双线性映射矩阵会将兴趣胶囊映射到不同的向量空间中。因此，映射的逻辑变成了： 其中ei是用户行为中的item i的embedding，uj是兴趣胶囊j的向量。 2. 随机初始化胶囊网络的权值 在原始的胶囊网络中，映射矩阵是初始化为0的，但是这样会导致几个问题。将路由对数初始化为零将导致相同的初始兴趣胶囊。从而，随后的迭代将陷入一种情况，在这种情况下，不同的关注点胶囊始终保持相同。这跟我们的意图是不一致的，我们希望生成不同的用户兴趣向量。因此，我们在初始化的时候，让胶囊网络中权重的初始化由全部设置为0变为基于正太分布的初始化。 这里随机初始化的是bij而不是S，也就是胶囊映射逻辑矩阵，S是双向映射矩阵，不要搞混了。 3. 动态的用户兴趣数量 由于不同用户拥有的兴趣胶囊数量可能不同，因此我们引入了启发式规则，用于针对不同用户自适应地调整K的值。 具体来说，用户u的K值由下式计算： 动态的调整会让那些兴趣点较少的用户节省一部分计算和存储资源。 整个Multi-Interest Extractor Layer的计算过程如下： 看到这里我有个疑惑，在于算法的第7点，我们的 是用正太分布初始化的矩阵 跟双向仿射变化后的向量相加的结果，这一点我在论文中并没有得到很好的理解，也就是说，本来 是全零的，现在是用标准正态分布初始化后在去跟双向映射完的向量叠加吗？ 还有一个疑问就是，针对每一个j，我们利用所有的behavior的i计算得到一个向量uj，其实感觉应该就是在bij的计算上是不同的，只有bij的计算不同才会产生不同的wij，这样的话也就是说每一轮的bij都是有上一轮的结果来生成的意思？ 关于这两点我还是没能搞清楚，以我现在已有的知识来看，每次生成uj后都会利用整个uj去生成下一个bij，跟dcn里面的cross network有点类似，但是说不上来是为什么这么做，可能是这样计算保持来序列计算的特性。 从图中我们也可以清楚的看出来，通过Multi-Interest Extractor Layer，我们得到了多个用户向量表示。接下来，每个向量与用户画像embedding进行拼接，经过两层全连接层（激活函数为Relu）得到多个用户兴趣向量表示。每个兴趣向量表征用户某一方面的兴趣。 我们在前面获得了多个用户的兴趣向量，那么该如何知道这些兴趣向量中哪些是重要的，哪些是可以忽视的呢？这时候attention就派上了用场，正如我们在din中对用户历史行为中的每个item计算weight一样，我们在这个地方也构建一个一个attention网络，用来计算不同兴趣点的weight。 看一下上面的attention网络在结合一下整个mind的模型结构不难得出，这个attention网络的q是候选item的embedding，k，v都是用户的兴趣向量。 attention的计算公式为： 其中，除了计算vu跟ei的内积意外，mind还对这个内积进行了指数运算，这个p值起到了一个平滑对作用，到p接近0的时候，所有的weight是相近的，意味着每个兴趣点都会被关注到。到p大于1的时候，有些weight就会变得很大，而有些就会变得很小，相当于加强了跟candidate item强相关的兴趣点的权值，削弱了弱相关兴趣点的权值，此时更类似于一种hard attention，即直接选择attention score最大的那个向量。实验也证明了，hard attention的方法收敛得更快。 通过label attention网络，我们得到了代表用户u的兴趣向量 ，有了这个向量，我们就可以计算用户u点击item i的概率了，计算方式如下： 目标函数为： 这个L不是损失函数，可以理解为极大似然函数，我们的目标就是让这个东西最大。 当然，在一个具有亿级别item的网站中，我们是不会采用原始的softmax操作的，跟在skip gram中的sample softmax类似，mind也采用了sample softmax的做法，大大减少了运算量。 而在serving阶段，只需要计算用户的多个兴趣向量，然后每个兴趣向量通过最近邻方法（如局部敏感哈希LSH）来得到最相似的候选商品集合。我们只需要输入用户的历史序列和画像信息，就可以得到用户的兴趣向量，所以当用户产生了一个新的交互行为，MIND也是可以实时响应得到用户新的兴趣向量。这里相当于把label attention舍弃掉了，直接用剩下的部分来得到用户的兴趣向量。 serving阶段跟training阶段对于用户的兴趣向量的处理是不一样的，在serving阶段，由于我们有多个兴趣向量，所以score的计算方式就变成了取最大的那个： mind选择了跟他比较相近的YoutubeDNN进行对比，对比结果如下： 此外，论文还提到了DIN，在获得用户的不同兴趣方面，MIND和DIN具有相似的目标。 但是，这两种方法在实现目标的方式和适用性方面有所不同。 为了处理多样化的兴趣，DIN在item级别应用了注意力机制，而MIND使用动态路由生成兴趣，并在兴趣级别考虑了多样性。 此外，DIN着重于排名阶段，因为它处理成千或者万级别的item，但是MIND取消了推断用户表示和衡量user-item兼容性的过程，从而使其在匹配阶段适用于数十亿个项目。

空调系统论文推荐的文献

随着改革开放逐步深化、国民经济的快速发展、人民对生活品质要求的提高，空调在现代建设中被广泛的应用。下面是我为大家精心推荐的空调节能技术论文，希望能够对您有所帮助。

空调节能技术浅谈

摘要：随着近年来社会经济的不断发展，人们生活品质的逐步提高，对于物质生活和环境舒适性的需求也更加苛刻，空调系统显然已经成为现代建筑行业中一个不可忽视的部分。但是，近年来能源危机突出和环境破坏对人类的影响逐步加深，已经让人类清晰的认识环境保护和能源节约的重要，国家也制定了一系列的法律法规和行业标准。因此，能源的有效节约、提高能源有效利用的方法和技术的研究成为了当今一项重要课题。本研究从影响空调系统的能耗的关键因素出发，提出了几项空调节能的可行性方案，最后探讨了空调节能的未来发展趋势。

关键词：空调系统;节能技术;措施建议

中图分类号：文献标识码： A

前言：

随着人们经济水平的不断提高，生活品质的提升，无论是生活环境还是工作环境，空调系统在现代建筑中的应用也越来越广泛。根据统计表明，在我国空调耗能占建筑物总能源消耗的60%～70%，因此，采取有效的节能措施，解决高层建筑节能问题符合我国经济的可持续发展的要求，对节能减排和建设环境友好型社会有着至关重要的意义。

空调能耗的现状以及节能的重要性

随着改革开放逐步深化、国民经济的快速发展、人民对生活品质要求的提高，空调在现代建设中被广泛的应用。而在建筑能耗里，空调能耗已经占到建筑能耗的60%~70%左右，而且比重还在逐年上升。因此空调节能技术的发展对提高能源利用率、环境可持续发展有重要影响。

在我国现阶段中央空调系统的应用中，通常认为空调系统的温湿度控制以及空气品质的控制是最为重要的，进而忽略了空调系统的能源消耗情况。在我国，影响中央空调系统能源不能得到有效利用的主要因素有三方面，首先，在设计过程中重视投资成本，而忽略了能耗指标计算，在整个系统方案中，缺乏节能引导中央空调系统的经济性分析。导致在工程建筑方案的运行过程中，使用投资低、耗能大、运行费用高的空调系统。其次，对于中央空调而言，整个的系统工程相对复杂，所以对于中央空调能源有效利用的评价，要从整个系统全面来看，而不能单纯地停留在对机器设备本身的评价上，真正意义上的节能是与各个系统设计理念、施工优劣情况以及运行管理水平和建筑物热特性等因素息息相关，而不是只看重设备本身。最后，还有一个主要的因素，就是缺乏高素质运行管理人员和节能监控，致使空调系统在运行和管理的过程中没有得到很好地控制和监管，合格的管理人才可以大大改善运行不合理的地方，有利于节能。

建筑节能技术

空调系统的节能技术首先可以从建筑物本身入手，结合建筑、结构等相关知识，使建筑物在形状、色彩、方位及材料等方面为空调节能创造最基础的条件。对于空调位置的安排要进行合理布局，合理设计相关比例与系数，选择保温隔热性能良好的材料作为墙体和屋面，并提高改善建筑围护结构的性能等，都是建筑节能的可行性措施。

选择合理的室内设计参数

在整个建筑物中，主要的热损失来自于围护结构和门窗缝隙空气渗透。因此, 在建筑物进行建筑节能中，注重室内设计中加强围护结构，使用环保、节能型建筑材料, 可有效地减少通过围护结构的传热这一主要的空调负荷, 从而各主要设备的容量达到显著的节能效果。通过这种方法进行保温隔热，同时加强门窗的气密性。另外，在夏季空调供冷时，室内外侧玻璃受阳光照射，是空调冷负荷的主要部分，应采取必要的遮阳措施。而在冬季空调供热时，则要求改善窗户的保温效果，可以采用光热性能好的玻璃;为了减少窗的冷(热)桥传热，可以采用钢塑窗代替铝合金窗;同时还可以采用双层玻璃窗提高窗的保温性。在窗户的设计位置上要减小窗洞口与墙的面积比值减少空调房间两侧温差大的外墙面积及其薄弱环节窗的面积，利于空调建筑节能。

合理设计建筑结构

合理的设计建筑结构也是进行空调节能的一个有效途径之一。可以通过改善建筑的保温隔热性能，使房间内冷热量的损失通过房间的墙壁和门窗传递出去，这样可以有效地减少建筑物的冷热负荷。建筑物的朝向对空调冷负荷有很大的影响，根据我国的地理位置来分析确定良好的建筑朝向，一般建筑物为南朝向是我国建筑节能的必要条件，可以通过保持合理的建筑间距以及建筑群的错落布局，使建筑物接受适当的太阳辐射，同时有利于获得自然通风气流。

空调设计方面节能

在面积较大的空调房内，在空调房内区的负荷与周边区的相比较差距较大，如果两个区域选择使用一个空调系统进行制冷，两个空调房区域的房间的将会产生较大的温差，尤其是在冬季及过渡季节，所以同时处于两个不同区域的工作人员对环境空间的温度反映冷热温差较大，，根据我国在2001年版的《采暖通风与空气调节设计规范》新增条之规定,建筑物内负荷特性相差较大的内区与周边区,以及同一时间内必须分别进行加热与冷却的房间,宜分别设置空气调节系统.。内区系统主要处理室内负荷，与外区负荷相比，内区负荷则相对稳定，内区往往需要全年供冷，去除室内余热。外区系统主要处理外部得热，外区负荷波动大，外区新风来源一般是内区空调系统，与外区回风混合经风机盘管处理后达到送风点，外区冬季供暖，夏季供冷，从而满足舒适性要求。

空调系统中的节能技术

空调系统如何适应在低负荷下高效节能运行及在系统设计中对设备进行节能选配就成为空调节能的关键。

4. 1 加强中央空调的运行管理和控制设备的调节控制

提高空调能源的有效利用，需提高操控人员的职业素质，避免由于管理不善而引起的空调耗能。操控人员要做好设备运行记录，分析机组各种压力表、温度计、流量计的读数是否正常准确，并根据空调负荷的变化调节机组，确保机组运行在节能状态，而且定期保养检查，及时更换磨损的零件。

4. 2 设备及管道的保温及水质处理

要实现降低能量的过多耗费这一目标，就要做好设备及管道的保温。保温的目的是为了阻绝内外温度传递，如果室外的温度小于空调排水的温度加保温是为了防止空调水管结冰冻裂水管，如果环境温度大于空调排水温度加保温是为了防止有冷凝水造成漏水。空调设备和管道的保温，对于节省能量消耗、降低运行费用也是相当重要的。空调能耗高还有一个重要的原因，就是空调系统中水管中水质的污染。

5、建筑空调系统设备的节能运行技术

设备的节能运行技术在建筑空调系统综合节能技术中, 其也至关重要。主要技术包括: 蓄能空调技术、热回收技术、变频技术等。

蓄能空调技术

蓄能系统就是储蓄在不需要的冷/热量或需要的冷/热量减少的时间的过程中,制冷/热设备将蓄冷/热介质中所移出的热量，并在空调处于用冷/热或工艺性的用能高峰时，启动此能量。这样既减少了能源的流失，又可以有效地利用能源，既有经济效益又有社会效益, 是一项双赢的节能举措。

热回收技术

热回收技术包括排风余热回收和制冷机组的冷凝热回收。排风余热回收充分利用排风的能量, 对其进行回收，从而对新风进行预冷或预热,减小新风负荷是暖通空调节能的重要途径。制冷机组的冷凝热回收系统既可以避免冷凝热排放到大气中造成热污染, 又可以节省为提供热水而设的锅炉及其附属设备, 避免了由于燃料的燃烧向大气排放的有害物, 应该说是一种效果明显, 又有环保作用的节能技术。

变频技术

随着电力电子技术和计算机控制技术的不断发展，在空调控制系统中变频器也得到了广泛的应用，它的应用主要是针对空调控制系统的特点而进行控制。不同类型的冷水机组都有较完善的自动控制调节装置, 能随负荷变化自动调节运行状况, 保持高效率运行，从而实现了一种既能达到控制要求又能节约能源的方法。

太阳能空调技术

太阳能是绿色能源中最重要的能源, 太阳能的热利用是目前建筑中利用太阳能的主要利用形式。它包括被动式和主动式两种形式。被动式太阳能房的结构相对简单、造价低、不需要任何辅助能源, 通过建筑方位合理布置和建筑构件的恰当处理, 以自然热交换方式来利用太阳能。主动式太阳房结构较为复杂,造价较高,需要用电作为辅助能源。采暖降温系统由太阳集热器、风机、泵、散热器及储热器等组成。在建筑外围护结构中还可采用太阳能集热墙, 利用太阳能采暖。

6、结束语

能源问题是我国实现经济发展的重点问题之一，建筑空调节能技术是节约能源、改善环境、促进经济可持续发展的有效措施。空调系统在高负荷下高效节能运行以及在系统设计中选配节能设备是建筑空调节能的关键因素， 这对于节约能源、降低运行费用、促进国民经济发展具有十分重要的意义。在未来的建筑物中，在空调系统设计方面，要在节约能源以及有效利用能源这两方面引起高度重视。只要各方共同努力，空调系统的节能降耗问题的解决指日可待。

参考文献：

[1] 农孙仁. 中央空调系统节能改造探析[J]. 企业科技与发展. 2012(18)

[2] 叶宁. 中央空调系统的节能运行[J]. 科技资讯. 2012(03)

[3] 李令言. 中央空调节能控制系统的研究与开发[D]. 中国科学技术大学 2011

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空调变频技术现状与未来展望论文。变频空调是在常规空调的结构上增加了一个变频器，变频空调的参考文献有空调变频技术现状与未来展望论文，压缩机是空调的心脏，其转速直接影响到空调的使用效率。

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