暖通空調系統的故障檢測及診斷技術

蔣娟娟 臺俊峰

摘 要： 近年來，隨著我國建筑規模不斷擴大，對暖通空調系統應用提出越來越高的要求。在系統運行中，不僅要保證暖通空調系統安全穩定運行，而且要實現節能效果。在暖通空調系統應用中，不同類型的故障會對系統運行造成直接影響，如果調試后仍未解決故障，則會浪費大量電力資源，使室內空氣質量受到污染。因此，暖通空調的故障檢測與診斷對其后續的使用以及設備能耗的減少有重大意義。本文主要圍繞暖通空調系統故障類型，重點分析了暖通空調系統故障檢測及診斷技術，以期能為有關方面的需要提供借鑒和參考。

關鍵詞： 暖通空調系統；故障檢測；診斷技術

隨著暖通空調技術的發展，暖通空調系統的故障檢測與診斷也得到了廣泛研究，暖通空調系統故障診斷主要是利用成立的模型來對暖通空調的故障進行辨識，有效解決能耗問題，減輕環境負擔。目前，我國還處于起步階段，對暖通空調故障的研究時間較晚，科技手段相對落后，只有找準故障原因，加強故障檢測與診斷力度才能夠不斷促進暖通空調系統的發展和改進。

一、暖通空調系統故障類型

暖通空調系統的故障大體可分成兩大類：硬故障和軟故障，既有局部性也有全面性，對整個HVAC系統的影響大小也不盡相同。硬故障是指機械設備和運轉部件完全喪失功能所產生的故障，例如皮帶斷裂、傳感器失效、閥門不受控制和風機停止運行等故障。從故障產生時間的角度分析，這些故障應當歸為突發故障，且故障影響效果比較嚴重，所以檢測和診斷的難度系數不大。軟故障的實質是說設備和部件的機械功能降低或局部失效等，比如部件或管道結垢、堵塞，局部泄露、儀表穩定性降低等等。軟故障基本都是循序漸進的，在產生的最初時期所表現的特征不太明顯，因此在初級階段很難被發現，實際上，這類故障的產生是因為系統參數漸漸惡化，從某方面或者某種角度來講，軟故障的危害性要遠遠大于硬故障的危害性，所以，軟故障的監測力度要適當加強，并且要做好預防工作，其對空調系統的意義和作用是不言而喻的。

暖通空調在運行一段時間之后，系統故障的產生一般都是偶然且不確定的，所以，故障的屬性具有任意性，且發展情況與平衡過程具有隨機性。從HVAC系統整個結構入手分析，所涉及的設備都是由子設備和基礎構件按照一系列的標準組合而成的，層次性和系統性極強，所以故障產生時就會因為層次深度的不一樣而造成不一樣的影響。除此之外，考慮到系統是由多個相關的子設備綜合而成的，一些子設備發生故障也可能是因為其相關環節或者設備產生故障而引發的，這種現象稱為故障的傳導性。根據系統故障產生的位置不一樣，既可以說是設備故障也可以說是傳感器故障，既可以說是硬故障也可以說是軟故障，因為這些故障參雜在一起很難分辨，所以空調系統的診斷和檢測就十分的復雜。

二、暖通空調系統故障檢測及診斷技術

1、暖通空調系統診斷法

暖通空調故障診斷方式主要有兩種：一種是在線方式，即故障診斷系統實時地監測設備的工作狀態，基于適時的在線故障檢測與診斷算法，給出系統的故障信息，包括故障程度、故障所屬模塊、故障位置、故障報警等。另一種是離線方式，即構建計算機輔助決策支持系統，幫助系統迅速發現故障，制定合理有效的系統維修方案。

2、故障案例診斷技術

此種故障診斷法是通過查找相關故障案例，然后查找相關資料來解決故障問題。通常情況下，這類診斷方法包括了故障案例檢索及表達等過程，此類故障檢測、診斷必須結合一些相似的案例進行，但由于產生故障的精確性較低，因此，采取故障案例診斷法有一定的局限性。

3、模糊推理故障診斷技術

這種故障診斷法通常利用大量的經驗及一些模糊性強的數據來構成信息庫，然后再根據這些數據的邏輯性整合形成綜合性的評判標準。使用這種故障診斷法的整體思路不夠清晰，所以，對診斷數據整理判斷極為模糊。

4、模式識別故障診斷技術

模式識別故障診斷法應將故障檢測與診斷當作穩定與非穩定的狀態來進行區分、分辨，通過對系統產生故障的具體特征、屬性等進行全面的分析與研究，與此同時，還要對此分析、研究進行總結計算。采用這種診斷法的優點在于無需建立研究模型，而且計算量較低。

5、小波分析故障診斷技術

小波分析故障診斷能夠對一些不穩定或者波動大的空調運行信號進行有效分析。暖通空調設備在運行過程中所產生的異常現象包含了突變性信號、故障信息等，所以，對突變性的系統運行信號實施小波分析故障診斷法，能夠及時分析出發生故障的具體位置以故障對空調系統影響的大小，這種診斷方法非常適合用于處理信號。

6、神經網絡故障診斷技術

這種診斷方法是通過很多互相關聯的神經網絡進行故障診斷與分析。故障信號在神經網絡中反復的傳遞，使大量的信息能夠促進網絡的建立，并且不斷修復、完善網絡。最后，通過對數據進行校對來促進神經網絡有效運行，這種診斷方法優勢突出，無需創建物理分析模型

7、規則故障診斷技術

規則故障診斷法在目前的應用比較廣泛，這種方法主要是通過IF-THEN規則形式表示相關的故障與預測兩者之間的各類聯系，實際上就是表示暖通空調各運行部件間關系。并且融合了諸多方面知識，在特定的程序當中解決相關的故障問題。在此故障診斷系統基礎上，故障智能化檢測系統應運而生，這種系統在很多行業中得到廣泛應用。

三、故障檢測與診斷的應用

隨著科技的進步，現在的故障檢測和診斷手段嵌入了動態的控制系統體系，完善了檢測和診斷的技術。制定一些模型數值或者一些經驗數據，當傳感器測量得到的實際運行過程中的參數和由模型得到的計算值在診斷軟件中進行對比和評估，它們之間的差值作為傳送的數據，送到故障診斷分析其中的問題，如果這個差值逐漸的增大時，就說明了這個系統發生故障的可能性就會增加。根據檢測系統的分析，就會將故障的診斷結果及時傳送出去進行顯示。這些故障診斷由輸入的數據類型、復雜程度、性質等進行分區，較難的診斷就會需要長時間來完成，或者由更高層次的診斷設備來完成。

暖通空調系統故障的檢測方法。在以前，我們所用的方法就是用直接、解析和時序三種冗余法來進行檢測?；诙磕Ｐ头ㄔ谙嗤那闆r下可以通過比較實際系統或者仿真的模型運行狀態來進行檢測和診斷系統故障，但是在執行的時候需要具體的、精確的數據模型來進行檢測。還有一些基于定型模型法、基于統計學法、人工神經網絡法和模式識別法等可以對暖通空調系統的故障來進行檢測。

按照故障的級別和故障的優先級不同，不同故障在不同的診斷層次上來診斷。在分布式控體系（DCS）中，駐留在不同層級上的故障診斷工主要由輸入數據的類型、性質、復雜程度和診斷具使用的頻率來區分，復雜的、需要更多知識和能的故障診斷（如診斷周期需要一天或一個月的將由更高層次的診斷工具（或計算機）來完成，由現在傳感器性能的提高，大量的、低端的故障診傾向于在傳感器中就地解決。

四、結束語

綜上所述，隨著社會的不斷發展，暖通空調系統已經應用于各行各業中，能夠有效降低建筑能耗，提高經濟效益。所以，工作人員要對故障加強預測與監控，確保故障發生率有效減少，設備使用壽命得到延長，提供持續、舒適的室內環境?！?/p>

參考文獻

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