[供應(yīng)無(wú)錫冷卻塔、宜興冷卻塔、啟東冷卻塔]昆山良邦機(jī) 械設(shè)備有限 公司（楊：159.9569.8242采用先 進(jìn)的CAM-C NC加工 技術(shù)，高起點(diǎn) 研發(fā)和 生產(chǎn)各種制冷設(shè)  計(jì)及零件,產(chǎn)品已達(dá)全國(guó)同行的 *水平.公司憑 借豐富的行業(yè)經(jīng)  驗(yàn)和優(yōu)質(zhì)的服務(wù) 取得龐大的客戶群體 ，立足華南及港澳，面 向全國(guó)及  海外竭誠(chéng)為 各界用戶提供 制冷顧問(wèn)式服務(wù)。

[供應(yīng)無(wú)錫冷卻塔、宜興冷卻塔、啟東冷卻塔]分類:

按應(yīng)用 領(lǐng)域分：①工業(yè)型冷卻塔；②空調(diào)型冷卻塔。

按噪聲 級(jí)別分：①普通型冷卻塔；②低噪型冷卻塔；

③超低噪型冷卻塔；④*型冷卻塔。

按形狀分：①圓形冷卻塔：②方型冷卻塔。

按水和 空氣是否直接接觸分：①開(kāi)式冷卻塔：②閉式冷卻塔（也稱封閉式冷卻塔、密閉式冷卻塔）。

其他型式冷 卻塔，如噴 流式冷卻塔、無(wú)風(fēng)機(jī)冷卻塔等。

[]上海交通大學(xué)Xiaoni Qi等(2008)基于
投影尋蹤回歸法(PPR)對(duì)冷卻塔熱力性能
進(jìn)行預(yù)測(cè)
[50]
，圖1-5為基于投影尋蹤回歸法
計(jì)算結(jié)果與基于傳熱傳質(zhì)模型(HMT)實(shí)驗(yàn)
結(jié)果比較圖，該結(jié)果顯示投影尋蹤回歸法
誤差為3.75%，傳熱傳質(zhì)模型誤差為8.78%，
表明投影尋蹤回歸法比一般的傳熱傳質(zhì)模
具有更好的準(zhǔn)確度，由于該方法需通過(guò)投
影尋蹤和方程回歸，計(jì)算過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，
計(jì)算量較大，因此難以適用于實(shí)時(shí)性有較高要求的冷卻塔在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中.近年來(lái)，許多國(guó)內(nèi)外學(xué)者將人工智能
算法引入冷卻塔熱力性能監(jiān)測(cè)中，并取得
較好效果。土耳其Hosoz等(2007)利用人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)冷卻塔熱力性能
[51]
，圖1-6
為此方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)。該模型
通過(guò)把冷卻塔的進(jìn)風(fēng)溫度、進(jìn)水溫度、進(jìn)
水量、進(jìn)風(fēng)量、相對(duì)濕度作為輸入進(jìn)行訓(xùn)
練，把出水溫度、出風(fēng)溫度、出風(fēng)相對(duì)濕
度、出水量作為輸出，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該
監(jiān)測(cè)技術(shù)的誤差為0.89%~4.64%，方法準(zhǔn)確可行，但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量訓(xùn)練
樣本，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的存儲(chǔ)量、計(jì)算性能 都有較高要求。
北京理工大學(xué)Hui Xie
等(2008)利用模糊-神經(jīng)網(wǎng)
絡(luò)算法估計(jì)冷卻塔熱力性
能
[52]
，圖1-7為其評(píng)估模型。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法存在
0.69%~3.74%誤差，滿足準(zhǔn)
確度要求，由于需要冷卻塔
運(yùn)行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，該
模型不適合冷卻塔實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中。江蘇大學(xué)Tian-Hong Pan(2011)采用Local
Model Network算法評(píng)估冷卻塔工作效率
[53]
，通過(guò)局部線性模型簡(jiǎn)化計(jì)算，提高
計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確度。