變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)在線故障檢測(cè)與診斷方法及應(yīng)用研究.pdf

1、由于具有節(jié)能效果好、熱舒適性好、控制靈活和易于拓展等優(yōu)點(diǎn)，變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)在高檔辦公建筑中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)主要由變風(fēng)量空氣處理機(jī)組、空氣輸送管道和變風(fēng)量空調(diào)末端裝置構(gòu)成。變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)成比較復(fù)雜，對(duì)自動(dòng)控制水平有較高要求，導(dǎo)致變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的故障發(fā)生比較頻繁。故障會(huì)增加空調(diào)系統(tǒng)能耗，降低熱舒適性，加劇空調(diào)設(shè)備損耗和增加設(shè)備維修費(fèi)用?，F(xiàn)代大型建筑大都安裝了能源管理與控制系統(tǒng)，能源管理與控制系統(tǒng)保存了大量空調(diào)系統(tǒng)

2、運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為空調(diào)系統(tǒng)在線故障檢測(cè)與診斷研究提供了重要的信息基礎(chǔ)?？照{(diào)系統(tǒng)在線故障檢測(cè)與診斷研究正逐漸受到人們的重視和關(guān)注。因此，研究變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)在線故障檢測(cè)與診斷方法，開發(fā)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)在線故障檢測(cè)與診斷軟件，具有重要的經(jīng)濟(jì)意義和工程實(shí)際意義。本文從變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)各主要組成設(shè)備的角度出發(fā)，深入研究了變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)在線故障檢測(cè)與診斷方法。
　　基于模型的故障診斷方法要求空調(diào)部件模型有較高的預(yù)測(cè)精度。根據(jù)空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)調(diào)

3、整模型參數(shù)，可以提高空調(diào)部件模型的預(yù)測(cè)精度。針對(duì)變風(fēng)量空氣處理機(jī)組，本文提出了參數(shù)自整定空調(diào)部件模型。參數(shù)自整定空調(diào)部件模型利用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)，使模型預(yù)測(cè)值與系統(tǒng)實(shí)測(cè)值之間的殘差最小。利用實(shí)際空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證了提出的空調(diào)部件模型，驗(yàn)證結(jié)果表明參數(shù)自整定空調(diào)部件模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，可以用于檢測(cè)變風(fēng)量空氣處理機(jī)組故障。針對(duì)在實(shí)際應(yīng)用時(shí)故障檢測(cè)閾值的確定比較困難，本文給出了一種故障檢測(cè)閾值的在線自適應(yīng)估計(jì)方法。采用統(tǒng)計(jì)方法確定

4、故障檢測(cè)閾值，故障檢測(cè)閾值可以根據(jù)空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行條件的變化自動(dòng)進(jìn)行更新，有助于提高故障檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
　　對(duì)于變風(fēng)量空氣處理機(jī)組故障檢測(cè)與診斷而言，每種單一的故障診斷方法均存在缺陷。因此本文將參數(shù)自整定空調(diào)部件模型與專家規(guī)則相融合用于診斷變風(fēng)量空氣處理機(jī)組故障，提出了一種變風(fēng)量空氣處理機(jī)組在線故障檢測(cè)與診斷方法。該故障診斷方法利用參數(shù)自整定空調(diào)部件模型檢測(cè)變風(fēng)量空氣處理機(jī)組故障，利用設(shè)計(jì)的3個(gè)基于規(guī)則的故障分類器尋找故障原因。變

5、風(fēng)量空氣處理機(jī)組故障檢測(cè)與診斷方法在實(shí)際變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)上進(jìn)行了在線應(yīng)用，通過在實(shí)際變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)上進(jìn)行在線應(yīng)用檢驗(yàn)了故障診斷方法的有效性。
　　控制圖參數(shù)對(duì)累積和(Cumulative sum，CUSUM)控制圖性能有較大影響，然而，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)CUSUM控制圖參數(shù)的確定比較困難。本文在深入分析CUSUM控制圖參數(shù)的基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了CUSUM控制圖參數(shù)和工業(yè)過程參數(shù)的確定方法。本文以一階自回歸過程(First order aut

6、oregressive process，AR(1))和一階移動(dòng)平均過程(First order moving average process，MA(1))為例，采用數(shù)學(xué)推理的方法分析了數(shù)據(jù)自相關(guān)性對(duì)控制圖性能的不利影響。并在此基礎(chǔ)上，提出利用殘差CUSUM控制圖檢測(cè)變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障，殘差CUSUM控制圖既可以減少空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行過程中瞬變過程對(duì)故障檢測(cè)結(jié)果的不利影響，又可以消除數(shù)據(jù)自相關(guān)性對(duì)CUSUM控制圖性能的不利影響，可以提高故障

7、檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
　　本文將殘差CUSUM控制圖與專家規(guī)則相融合用于檢測(cè)與診斷變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障，提出了一種變風(fēng)量空調(diào)末端裝置在線故障檢測(cè)與診斷方法。該故障診斷方法利用殘差CUSUM控制圖檢測(cè)變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障，利用設(shè)計(jì)的專家規(guī)則和故障分離算法尋找故障原因。變風(fēng)量空調(diào)末端裝置故障檢測(cè)與診斷方法在實(shí)際變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)上進(jìn)行了在線應(yīng)用，通過在實(shí)際變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)上進(jìn)行在線應(yīng)用檢驗(yàn)了故障診斷方法的有效性。
　　在理論研究的基