压缩机驱动吸附制冷系统的多目标动态优化
由于环保需要，研发可高效利用天然制冷剂的新型制冷系统已成研究热点。压缩机驱动吸附制冷（CDAC）系统具有结构简单紧凑及利用天然制冷剂等优点，被认为是最有潜力的替代产品之一W.CDAC系统主要评价指标为制冷性能系数COP和单位质量吸附剂制冷功率等参数M.但随着压缩机体积流率或循环时间变化时，COP和SCP多呈现制约竞争关系。现有的CDAC系统研究成果多集中于吸附工质对的研发、吸附床的设计及系统动态特性研究等方面，对该类系统压缩机转速及循环时间的动态优化研究尚未展开。
基于最优化原理发展出的迭代动态规划方法（IDP）是一种可以寻找到全局最优解的少数方法之，并且对控制变董的初值选取及约束函数连续性依赖性较小。虽然IDP计算效率偏低，但易于实现并行计算1气本文将IDP应用于研究CDAC系统中压缩机变频及循环时间最优控制问题。
压缩吸附制冷系统及其动态模型bookmark。压缩机驱动的吸附制冷系统CDAC系统由四通阀、两个吸附床及连接它们的压缩机组成。
机抽吸作用解吸并吸热制冷，制冷剂经压缩机升压学模型被床B内吸附剂吸附，向环境放出热量。吸附/解吸完成后，四通阀变向实现床A与B角色改变，进行下半个制冷周期。
本文中吸附床为套管式结构。其中内管为外翅片管，翅片中填充吸附剂，管内为传热流体通道，吸附剂与外管之间留有制冷剂传输通道。吸附工质对为导热良好的可膨胀石墨/氯化钡-氨，氯化钡质量分数为58.7%，标准反应焓变为37k/molNH3，其中，态吸附量。
吸附剂平衡态吸附量Xeq通过P-r-X方程获得态制冷剂摩尔量；i为气体常数。根据质量和能量守恒定律，可获得吸附床内气体的质量和温度方程。
吸附过程：附剂比定压热容；fceff为吸附剂与传热流体的有效换热系数，当整个循环时间内，体积流率始终保持最大值时，获得SCPmax和但是COPmax获得时，体积流率在循环初期极短时间保持最大值，随后时间保持在最小值。表明，优化后解吸床内吸附剂预冷过程明显快于体积流率始终最小值的预冷过程，这是最优体积流率初期较高的主要原因。
若循环时间作为控制变量时，则系统运行的末段时间未定，假设连续系统被离散为M段，并引入新的变董⑷和T，使得'（，⑷=ffc >0.目标函数：由于优化目标为多目标，这里结合最大最小法和加权法的思想，将多目标问题转化为单目标问题。
则：统达到最大COP时的值。
由于求解过程计算童较大，本文采用并行算法。
为防止目标函数收敛于局部最优值，采用多次循环求解方法。参数设定为：过程分段数A/ =20；每个控制变M离散点数为11；收缩因子为0.8；扩展因子为。95；每次循环的迭代次数为15；循环次数给出了权重系数o=0.5时，寻优过程中前保持平稳的收敛趋势，这表明IDP是一种易于获得全局最优解的优秀算法。
在多数情况下，CDAC系统要求COP和SCP性能均衡地运行。是COP和权重均为0.5B寸体积流量最优化曲线。为了实现对解吸床内吸附剂的快速预冷，在循环初期以最高的体积流率运行；在循环大部分时期，体积流率则维持一个相对较低的体积流率运行，受优化目标scp的限制，体积流率随着时间的行进略有上扬；在循环的末期，由于压比过高，受优化目标cop的约束，体积流率达迭代次数迭代值与最优值距离随迭代次数的变化