[发明专利]温敏材料、应用该材料的除湿装置及该装置工作方法有效

专利信息
申请号: 201410357109.0 申请日: 2014-07-25
公开(公告)号: CN105273143B 公开(公告)日: 2018-06-19
发明(设计)人: 徐艳;黄骏;李敏;史洪玮 申请(专利权)人: 宿迁学院
主分类号: C08F265/10 分类号: C08F265/10;C08F222/38;C08F6/10;C08K3/34;F24F3/14;F24F11/89
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地址: 223800 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 除湿装置 温敏材料 吸湿剂 亲水 疏水 神经网络控制器 异丙基丙烯酰胺 去离子水浸渍 液体除湿装置 未反应单体 材料控制 定期更换 恒温水浴 间隔固定 纳米材料 去离子水 无水乙醇 自动启动 硅酸钠 交联剂 通氮气 引发剂 除湿 降解 交联 凝胶 强酸 应用 制作
【权利要求书】:

1.一种应用温敏材料提高除湿效率的装置,其特征在于,所述装置包括固体转轮除湿装置和溶液除湿装置,所述固定转轮除湿装置和溶液除湿装置通过风道分路开关联机成串联式或并联式,所述串联式,当要求的湿度较低时使用;所述并联式,当要求的风量较大时使用,所述固体转轮除湿装置和溶液除湿装置的各部件表面附着有温敏材料,均受神经网络控制器控制;

所述神经网络控制器控制方法如下:

第一步:根据风量大小选神经网络模型网络层数为3,隐层神经元数量为7到13,采取隐层和输出层神经元函数分别为tansig函数和purelin函数,网络培训方式选用了trainlm算法;

第二步:有函数newff形态神经网络;

第三步:在对神经网络训练之前,首先设定相关参量:最大训练次数、训练要求精度、学习率;

第四步:对神经网络进行训练;

第五步:重复训练直到满足第三步中设定的参数的要求为止;

第六步:保留训练好的神经网络,并用训练好的神经网络实行预测;

第七步:将预测值和实际输出值进行对比,统计出相对误差;

第八步:将隐层神经元函数tansig函数改为radbas函数,再对神经网络进行训练,统计出相对误差,并与tansig函数的结果进行比较;

第九步:选合适的函数与神经元数量;

所述温敏材料是异丙基丙烯酰胺凝胶加入交联剂、引发剂反应后生成反开关纳米材料,所述交联剂为亚甲基双丙烯酰胺,所述引发剂为偶氮二异丁腈,所述反开关纳米材料和硅酸钠发应生成温敏材料,所述温敏材料由以下几步骤生成:

第一步:将异丙基丙烯酰胺凝胶(PNIPAAm)加入交联剂、引发剂、催化剂溶于无水乙醇中进行交联引发;

第二步:待溶解充分后,通氮气保护加入硅酸钠,充分溶解后加入强酸在60 ºC恒温水浴中反应24 h;

第三步:用去离子水浸渍,间隔7-12小时后更换去离子水,除去未反应单体,生成温敏材料成品。

2.如权利要求1所述的应用温敏材料提高除湿效率的装置,其特征在于,所述固体转轮除湿装置和溶液除湿装置上分别连接设置有超声波自动清洗装置,所述超声波自动清洗装置受神经网络控制器控制。

3.如权利要求1所述的应用温敏材料提高除湿效率的装置,其特征在于, 所述的固体转轮除湿装置放置于一个箱体里,所述固体转轮除湿装置分为除湿端和再生端,空间比例为1:1至1:3;所述溶液除湿装置是提高除湿效率的装置。

4.如权利要求1所述的应用温敏材料提高除湿效率的装置,其特征在于,所述该装置包括温湿度传感器,分别放置于该装置的进风口和出风口,且连接神经网络控制器,通过温湿度传感器把进风口和出风口的温度传输给神经网络控制器。

5.如权利要求1所述的应用温敏材料提高除湿效率的装置的方法,其特征在于,

所述方法包括步骤一:

待处理空气通过风道进入该除湿装置,通过温湿度传感器搜集到的温湿度数据,传输给神经网络控制器,神经网络控制器控制空气的除湿;

步骤二:

空气经过除湿处理后,在神经网络控制器的作用下,一部分排到室外,一部分用于除湿能力的再生;

通过以上两个步骤的反复重复进行,除湿装置不停地运转工作。

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