摘要
증발기 입구 공기 상태가 다르더라도 시스템의 실냉량 및 잠열량 상대값이 큰 변동이 없다는 가정 하에, 본 논문에서는 실험용 가변속 직접 팽창식 공조 시스템을 대상으로 정상 상태 인공신경망(ANN) 모델을 구축하여 다양한 압축기 및 팬 속도 조합에서 시스템 출력을 예측하였다. 출력된 실냉량 및 잠열량 상대값을 이용하여 실내 공기 상태가 시스템 출력에 미치는 영향을 제거하였다. 정상 상태 실험을 통해 데이터를 얻어 ANN 모델의 예측 정확성을 학습, 검증 및 확인하였으며, 비학습 상태점에서의 정상 상태 실험을 통해 가정과 ANN 모델의 적합성을 검증하였다. ANN 모델의 학습, 검증 및 확인 실험 결과 최대 오차는 5% 미만이고 평균 오차는 3% 미만으로, 해당 정상 상태 ANN 모델이 학습 상태점과 비학습 상태점 모두에서 가변속 직접 팽창식 시스템의 운전 특성을 비교적 정확하게 예측할 수 있음을 나타낸다.
关键词
공기 조절 시스템; 정상 상태 ANN 모델; 정상 상태 실험; 직접 팽창
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