高化空调器性能测试技术想了解空调器性能测试技术的性能！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-08-29 01:05 标签： 空调性能对比
空调制冷不给力六大祸首：老化机率最高_百度文库
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空调制冷不给力六大祸首：老化机率最高
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根据面积确认大小，一般选能效比高的。性能嘛根据品牌还是很不错的，一般国产选取，好点的选取fujitsu，！ 现在某些空调报价较低，但管路未使用铜质材料，而选用了铝质。节省成本的同时大大降低了空调的性价比，建议不要买！
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热门新品1234567891012345678910 123 4 5 6 7 8 9 10&&|&&责编：毛俊霆
&　　2014年的高温相比往年来的更早一些，刚刚进入4月，超过30℃的高温就多次扰动北方多个城市。也正因高温的影响，2014年的销售旺季提前到来。根据中怡康数据，五一期间，冰洗销量分别达到509万台和348万台，同比分别下降4.7%和7.1%；冰柜市场则不温不火，销量为79万台，同比微增1.2%。；空调以13.8%的销量增幅成为白电市场绝对的增长引擎，销量高达825万台。&&&&相比其他大家电产品，空调的选择更多的是选择“品牌”和“外观”，在实体店中我们几乎难以寻觅实体样机，大部分的空调仅是室内机的外观展示，对空调室外机的介绍少之又少。空调做工怎么样？制冷性能是否像宣传那样舒适？这些问题用户无法从卖场获取，这也就成为了本次中关村在线空调横评的一项重要意义。&&&&2013年，凭借《》中关村在线家电事业部空调横评得到了业内企业和广大读者的一致认可。2014年3月我们以松下CU-HE13KH1空调和两款高效能进行公平、科学、严谨全面对比，拉开2014年变频空调横向评测项目的序幕。&&&&&2014年中关村在线空调横评共收到了来自松下、大金、海信、科龙、格兰仕、TCL、格力、三菱重工的8款空调，八款产品均为1.5匹直流变频机型，APF能效级别分别为三级到一级，价格从2799元到6000元，涵盖不同价格区间。从工薪主流到家用高端，满足不同消费人群的需要。&&&&作为科学评测的一部分，数据与评测密不可分。但数据是生硬的，在没有参照与对比的情况下，用户很难将数据象形化，也正因如此，如何更轻松的读懂空调横评，将生硬的数据通过表格的形式表现出来就显得更为重要。本文的主要作用，就是帮助大家读懂空调横评的评测规则以及评测数据。
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房间空调器长效运行性能预测及优化方案的研究
房间空调器实际运行过程中的能效是空调器持续节能的重要考核指标，为研究房间空调器长效运行性能特性，采用BP神经网络进行新机器的性能预测分析，获得在多因素影响下选择成本最优的空调长效性能的设计方法。BP网络的学习样本来自于旧机器实验室测试数据及房间空调器在真实运行工况下的在线监测动态衰减数据，通过对大量样本数据的学习，分析影响长效运行性能各因素的权重，确定长效运行性能的优化策略。对26台使用中的房间空调器进行性能进行测试，85%的样本作为数学模型的训练样本，15%的样本作为模型验证样本，结果表明，采用小样本训练的BP神经网络预测的长效综合评价值误差均在5%以内，预测结果收敛；经过对BP神经网络的权重分析，时间加权后的高温制冷性能、额定制冷性能、低温制热性能、额定制热性能归一化值所占决策权重分别为0.187、0.203、0.312、0.298。为验证BP网络的正确性，建立房间空调器在线性能监测系统软硬件及长效性能分析预测软件平台，通过大量和长期在用空调的实测数据，验证和优化BP网络。基于以上基础数据，进一步提出大数据关联规则挖掘模型应用于空调器长效分析的研究思路，应用于多因素影响下空调长效特性的优化设计。
Abstract：
Performance of occupied room air-conditioner(RAC) is an important evaluation index to estimate RAC continue energy saving efficiency. In order to investigate characteristic of RAC long-term performance(LTP) and acquire the cost optimation design methodology of high LTP in multi-factors impact condition, a BP neural network prediction method has been applied. The training sample of LTP prediction BP neural network acquired form experimental result of occupied RACs and data of RACs dynamic LTP on-line monitor system. By a large size of training sample, the decision weights of multi-impact factors and LTP optimation strategies can be obtained. The performances of 26 occupied RACs have also been tested. 85% of testing data ias served as training sample data and 15% of testing data ias served as validation data to LTP prediction BP neural network. The result indicated that the prediction is convergence and error is less than 5% during the BP neural network training by 22 samples. The decision weights of time weighted high temperature cooling, rated cooling, low temperature heating, rated heating normalized performance value are 0.187, 0.203, 0.312, 0.298, respectively. For further increasing the prediction precision, RAC performance online monitor system and LTP online data acquisition website has been established for data acquisition to validate LTP prediction BP neural network. Based on the acquisition database, a big data mining method has also been proposed in RAC LTP optimization design and investigation.
WU Jianghong
LIU Chaopeng
LIANG Zhihao
ZHANG Caijun
作者单位：
华南理工大学机械与汽车工程学院广州 510640
ISTICEIPKU
年，卷(期)：
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在线出版日期：
基金项目：
中国质量检测中心，中国环境保护部环境保护对外合作中心课题(C/III/S/15/008)资助项目。
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