При предположении, что относительные значения явной и скрытой холодопроизводительности системы не изменяются существенно при различных состояниях воздуха на входе испарителя, в данной работе построена стационарная модель искусственной нейронной сети (ANN) для экспериментальной системы кондиционирования воздуха с переменной скоростью компрессора и прямым испарением, которая прогнозирует выход системы при различных сочетаниях скоростей компрессора и вентилятора. Использование относительных значений явной и скрытой холодопроизводительности позволяет устранить влияние состояния внутреннего воздуха на выход системы. Для обучения, проверки и валидации модели ANN использовались данные стационарных экспериментов, оценивалась точность предсказания рабочих характеристик системы с переменным расходом. Проверка гипотезы и модели ANN также проводилась на данных стационарных экспериментов вне обучающей выборки. Максимальная ошибка при обучении, проверке и валидации не превышает 5%, средняя ошибка менее 3%, что показывает, что стационарная модель ANN может точно прогнозировать рабочие характеристики системы прямого испарения с переменной скоростью как на обучающих, так и вне обучающих точках.

система кондиционирования воздуха; стационарная модель ANN; стационарные эксперименты; прямое испарение