【红外图像】利用红外图像处理技术对不同制冷剂充装的制冷系统进行性能评估附Matlab代码

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🔥 内容介绍

制冷系统的高效稳定运行依赖于制冷剂的合理充装 —— 充装量过多会导致冷凝压力过高，增加能耗；不足则会使制冷量下降，甚至引发压缩机过热。传统性能评估方法（如压力传感器、热电偶测温）存在接触式安装繁琐、空间采样有限、动态响应滞后等问题，难以全面反映系统的温度场分布。红外图像处理技术通过非接触式采集制冷系统的红外热像，实现温度场的可视化与量化分析，能快速识别不同制冷剂充装量下的系统异常（如局部过热、冷凝不足），为优化充装量、提升制冷性能提供直观且精准的评估依据。本文将深入解析红外图像处理在制冷系统性能评估中的技术原理、实现流程及实战价值，聚焦不同制冷剂（如 R32、R410A、R290）充装场景下的应用差异。

制冷系统性能评估的核心需求与红外技术的优势

制冷剂充装与系统性能的关联

制冷系统的核心性能指标（制冷量、COP 能效比、运行稳定性）与制冷剂充装量密切相关，不同制冷剂的特性加剧了这种关联性的复杂性：

• 制冷剂类型差异：R32（易燃易爆但 GWP 低）、R410A（环保但高压）、R290（天然工质但充装量受限）的最佳充装量范围差异显著，例如 R290 的充装量通常仅为 R410A 的 1/3，过量易引发安全风险；

• 充装量对温度场的影响：合适充装量下，冷凝器、蒸发器的温度分布均匀（如冷凝器进出口温差 8-12℃）；过量时冷凝器顶部出现 “热点”（温度超 50℃），不足时蒸发器末端温度异常升高（偏离设计值 5℃以上）；

• 动态工况敏感性：在变负荷运行（如空调开机初期、冷库门频繁开启）时，充装量偏差的影响被放大，传统点式测温难以捕捉全域温度波动。

例如，某商用冷柜采用 R290 制冷剂，充装量不足 10% 时，红外图像显示蒸发器盘管温度分布不均（局部超 - 5℃，局部仅 - 10℃），导致冷柜内温度波动 ±3℃，食材保鲜期缩

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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