探究暖通空調系統設備管理與故障問題的維護建議

劉現朝

（中農威特生物科技股份有限公司，甘肅 蘭州 730046）

我國城市化建設不斷加快的過程中，人們對建筑物的內在安裝問題也越來越關注，智能化建筑物內在安裝是未來發展的趨勢。暖通空調作為建筑物內在安裝系統之一，可以明顯提高人們的生活質量，對人們的生活帶來了極大的便利。定期開展對暖通空調系統設備的檢測和維修是設備管理中非常重要的任務。以下是本文對暖通空調系統設備管理和故障維護問題的相應分析。

1 暖通空調常見問題及原因分析

1.1 暖通空調常見問題分析

暖通空調設備的系統較為復雜，任何部分都可以發生故障，其中對常見的故障為電氣故，導致暖通空調電氣故障的原因較多，如電機損壞等。此外，還有機械故障，日常生活中閥片損壞是機械故障的常見原因。暖通空調一旦出現故障問題，將直接影響業主的生活質量，甚至威脅業主的人參和財產安全，對業主造成不同程度的損失。由此可見定期加強對暖通空調系統設備的維修是非常必要的，可保障設備安全平穩運行，減少對業主帶來的經濟損失。

1.2 暖通空調故障原因分析

暖通空調系統結構較為復雜，該設備在完成整個的運行操作時需要借助多個系統。多個系統中會有多個參數和多個設備，他們之間彼此耦合，進一步提高了暖通空調設備結構的復雜性，導致故障問題頻發。暖通空調設備中的某個部件出現故障，常常會波及到其他部件。比如在制冷循環系統中，冷水泵發生故障，會影響到壓縮機使用壽命，該設備中各個部位的關聯性，決定了故障問題的整體性，增加了故障診斷的難度。此外，加上暖通空調中傳感器數量有限，信息缺乏的情況下，降低了系統的檢測力度。上述原因都是導致暖通空調設備故障問題頻發的原因。

2 診斷暖通空調運行故障的方法

診斷暖通空調運行故障的方法較多，其中主要有以下幾種。一是基于規劃的故障診斷。此種診斷方法應用的領域較多，是從人工智能基礎上發展而來。該方法下可以設定已知數據，構建出故障和特征之間的關聯性關系，實現對設備故障問題的診斷。二是基于模型的故障診斷。該方法下將數據邏輯電路和輸入輸出數據結合在一起，實現對故障的診斷，但是此種方法被應用在暖通空調上，會增大計算難度，難以構建模型。三是基于案例的故障診斷。該方法限制性因素較多，需要大數據庫的支持，但是依照相似案例可降低故障診斷難度。四是基于小波分析的故障診斷。該方法可以小波分析設備發出的突變信號，能明確診斷出故障的位置和性質。

3 暖通空調智能化設備管理和檢測技術分析

智能化家居是科學技術不斷發展的產物，在人們生活中已經越來越常見。建筑內部智能化安裝設定需要定期維護和檢修，強化對智能化家居的管理。集成技術是科技不斷發展的產區，該技術可以將將數據信息匯集在一起對智能化設備進行控制。暖通空調設備作為建筑內部智能化安裝設備之一，可以滿足人們對智能化建筑的高需求，暖通空調設備的管理有著高度的特殊性，該設備采取的高端管理模式，可以遠程診斷暖通空調設備。計算機對暖通空調系統設備獨特的運行方式進行分析，結合相應的數據資料，及時發現設備的征兆，診斷設備運行中出現的特定故障。智能化的管理模式可以為暖通空調設備的故障做出正確的診斷結論，并制定合理性的解決對策、維修計劃時間表以及具體的執行方案等。智能化管理模式的實現離不開系統的集成技術，該技術是促使計算機對暖通空調實現智能化管理的基礎。特別是計算機中的神經智能系統，可準確檢測設備故障，對用戶提供特定的建議和解決措施。

4 暖通空調設備故障檢測應用分析

4.1 分析故障參數

暖通空調一旦出現故障，要想解決故障問題，就需要結合相應的參數。參數越多，對于解決暖通空調故障問題越有利。根據暖通空調以往的維護經驗，可以發現構建出相應的故障模型參數組，仔細分析這些參數組的內容，可以對暖通空調的故障問題進行合理化的預測，判斷出故障所在位置。

4.2 收錄參數運行數據

暖通空調在運行的過程中，所有的參數都是在不斷變化的。這些參數如果均在正常范圍內波動，將不會影響設備的正常運行。但是參數波動幅度一旦超過允許的最大范圍或者最小范圍，將影響暖通空調設備的正常運行。此時就需要全面收集設備運行參數，將其集中在一起進行分析，構建空調故障數據模型。空調故障數據模型分為單純性和復雜性，其中單純性的故障數據模型，構建較為簡單。復雜性故障數據模型的構建難度系數較大，該模型的構建需要用到仿真技術。此外，維修人員可以結合暖通空調的運行參數，查看以往故障原因，提取有價值的數據資料。計算機中的數據系統會比對記錄下來的數據和正常數據，如果對比過程中沒有發現異常數據，則可以將設備運行數據收錄在數據庫中。反之在對比過程中如果發現異常數據，則需要分析這些數據的情況，并對異常數據做好分類處理，以便為后期暖通空調故障的診斷和維修提供相應數據支撐。空調事故現場數據的采集和歷史數據的分析、存儲等是可持續性工作，需要設備維護人員不斷堅持下去。在數據不斷積累的過程中，工作人員獲取的經驗也會越來越多，暖通空調故障診斷正確率也會不斷提高。

4.3 構建識別系統

暖通空調數據庫模型構建成功后，要將已收錄好的數據模型和故障模型結合在一起，分析兩者的接近程度，明確故障名稱。暖通空調故障識別問題上，涉及的數據分類方法較多，比如理論選擇法、BAYS法、神經網絡分析法等，不同的數據分類方法都有各自的特點，需要工作人員根據實際情況，選擇最佳的數據分類方法。

4.4 改進數據庫

分析暖通空調的故障問題，離不開相應的空調設備軟件系統。空調設備軟件系統的編制需要確保科學性和合理性，保證參與暖通空調維護的每位人員都能熟練掌握該軟件系統，強化工作人員在系統操作技能上的訓練，逐步提升系統識別暖通空調故障的反應能力，強化預期效果。例如，暖通空調預防性的維護環節中，空調設備軟件系統如果可以提前獲取設備的故障信息則可以提醒工作人員提前探查設備，能極大減少設備故障對業主帶來的損失。因此軟件系統的開發人員需要構建完善的暖通空調數據庫，為故障問題的解決做好充分的準備

4.5 應用故障方法

暖通空調系統設備在運行的過程中，會出現各種問題，如設備重新啟動或者運行不穩定等。暖通空調的系統運行參數的波動范圍是不一樣的，產生故障問題的嚴重程度和時間段也就不一樣。基于此就需要構建暖通空調不同的故障模型。比如暖通空調的停機模型、設備穩定運行模型以及啟動模型等。其中停機工作時使用的模型為停機模型，該模型主要用來檢查傳感器正常與否空調主機位置上的油溫和壓力是否穩定等。此外，停機模型也可以用在暖通空調啟動前的復檢上，該模型可以及時發現暖通空調存在的故障問題，并加以排除。空調工作狀態常使用的模型為啟動模型，該模型可以在暖通空調啟動15分鐘左右的時間段內檢查設備制冷劑，判斷制冷劑有無泄漏、制冷器管道有無堵塞等問題。

5 強化暖通空調日常維護的有效措施

一是加強制冷機組開機前的維護。制冷機組開機之前需要做好全面的檢查，重點檢查冷卻水開關，明確開關位置是否正確；檢查制冷劑系統以及油系統開關是否正確，液位是否正常。此外，還要注意冷卻水的溫度和時差等。二是加強主機運轉維護的檢查，檢查是否出現泄漏問題，做好詳細的運轉記錄等。三是加強空調系統運行管理維護，定期清理系統除污器，做好打壓試驗和清洗實驗，定期清理風機盤管上的滴水盤等。四是合理設置系統運行溫度，安裝自動調溫裝置，合理調節溫度并做好詳細記錄。注意冬季將水溫設置在65℃以下。

6 結語

綜上所述，暖通空調在現代建筑安裝中較為常見，以上就是本文對暖通空調系統設備管理和故障問題進行分析，希望可以進一步優化管理方法，提高設備管理水平，促使暖通空調系統可以更加高效、安全、平穩的運行