浅析暖通空调系统故障检测与诊断措施

蔡露露+崔秋峰

摘 要： 随着建筑规模的不断扩大，对暖通空调系统应用提出了更高要求。保障暖通空调系统运行安全、稳定，实现优质、节能运行是目前该系统的主要问题。在暖通空调系统日常应用中，常出现不同类型故障影响系统运行，当诊断调试后仍可能出现故障，直接造成资源浪费，降低室内空气质量。因此，针对暖通空调系统加强故障检测与诊断至关重要。 本文将结合暖通空调系统故障检测与诊断的常用方法，并对该系统故障检测与诊断技术进行探讨，为进一步完善暖通空调系统提供理论参考。

关键词： 暖通空调系统；故障检测；诊断措施；故障原因

一、暖通空调系统故障原因

HVAC系统整合了多种设备，很多参数互相配合和融合，使整个系统变得十分复杂，增加了故障之间的连接性和影响性。多个种类的空调设备通过管道连接而形成关联性和影响性极强的HVAC系统，倘若这个系统中有任何一个位置出现问题、发生故障，都会对其他设备和位置的运行情况产生影响，进而牵连到整个系统的稳定运行和控制性能。

暖通空调系统的故障大体可分成两大类：硬故障和软故障，既有局部性也有全面性，对整个HVAC系统的影响大小也不尽相同。硬故障是指机械设备和运转部件完全丧失功能所产生的故障，例如皮带断裂、传感器失效、阀门不受控制和风机停止运行等故障。从故障产生时间的角度分析，这些故障应当归为突发故障，且故障影响效果比较严重，所以检测和诊断的难度系数不大。软故障的实质是说设备和部件的机械功能降低或局部失效等，比如部件或管道结垢、堵塞，局部泄露、仪表稳定性降低等等。

另外，HVAC系統中所包含的传感器数量是极少的，因此缺少传感器带来是数据和信息，降低系统的监测性，而且，HVAC系统所整合数据比较多也比较复杂，通常都会给系统的控制者增大管理难度，由于系统所产生的数据和信息不能通过图案和文字直观的表现出来，其多变性较强，而这些数据信息最终都是由人工来进行处理和分析的，对故障的检测和诊断器械和软件也必须通过人来判断，还有就是系统的控制者比较容易忽视的故障和隐患，尽管这些故障不能干扰系统的稳定运行，但也许会有带来一些不确定问题。

二、暖通空调系统故障检测与诊断常用方法

1、直接方法

直接方法主要是指在暖通空调系统运行中，以不同的输入、输出参数为依据作为故障检测基本症状，直接将这些症状输入分类器中。利用预期设置完成的分类策略对分类器中症状进行具体分类，即对系统故障进行分类，再以此为依据作出准确故障诊断结果。该故障检测与诊断方法常用于分类器设计中，较常见的分类方法如专家规则、贝叶斯分类法等等。利用这些具体方法可有效实现对设备自动故障检测与诊断，效果良好，操作便利，诊断数据较准确。

2、间接方法

间接方法主要是指通过系统模型预测，该方法的应用前提条件是要先设立正常系统运行条件，并对已经确定的故障进行系统建模。在此基础上构建标准化模型系统，进而展开进一步针对性预测，再将预测结果所得参数与实测参数对比，将对比后偏差作为输入参数，再输入至分类器，确定故障类型。其分类方法包括贝叶斯分类法、故障树与神经网络法等等。其主要建模方法则为回归法等。

三、暖通空调系统故障检测与诊断分析

1、暖通空调系统诊断方法

暖通空调故障诊断方式主要有两种：一种是在线方式，即故障诊断系统实时地监测设备的工作状态，基于适时的在线故障检测与诊断算法，给出系统的故障信息，包括故障程度、故障所属模块、故障位置、故障报警等。另一种是离线方式，即构建计算机辅助决策支持系统，帮助系统迅速发现故障，制定合理有效的系统维修方案。

（1）基于知识的专家系统

建立专家系统诊断模块，包括专家系统知识故障诊断库，并可根据经验和知识的积累以及在获得了新的、可靠的故障诊断规则时或发现原有某条规则不足甚至错误时，能自动进行添加、修改和更新。 专家系统诊断模块由知识获取系统、知识库、推理机和输人、输出系统构成。

（2）基于规则的故障树

利用专家知识、工程师的经验和知识库建立基本故障诊断树，并可生成新的故障诊断树，用户则选择相适应的故障诊断树来执行故障诊断。

故障树分析是在复杂系统中作故障诊断的一种有力工具。用这种方法诊断的效率较高且不容易漏检，例如该模块能根据系统故障现象，逐次向下展开，查询有关的节点和树枝，直到找出故障的发生原因及处理对策。

（3）基于人工神经网 B P改进算法的模式识别

该模块由 B P改进算法的网络、网络结构参数及推理诊断等组成，主要用于完成模式识别和故障诊断。专家系统诊断与故障树诊断两种方法的相互结合，可以有效地解决过去已发生过的各种故障的诊断；但对于以前没有发生过的故障，不具备处理能力，因为知识库中缺乏相应的诊断知识。采用人工神经网络（ A N N） 模式识别技术是一种较好的方案。它根据新的样本进行自动学习和训练以更新故障诊断知识，并可添加到专家系统知识库中。A N N的故障初始样本来自已有的故障实例，这些实例可通过故障机理分析或专家经验获得，此外还可在应用中逐步添加、删除和更新。

2、故障检测与诊断的应用

随着科技的进步，现在的故障检测和诊断手段嵌入了动态的控制系统体系，完善了检测和诊断的技术。制定一些模型数值或者一些经验数据，当传感器测量得到的实际运行过程中的参数和由模型得到的计算值在诊断软件中进行对比和评估，它们之间的差值作为传送的数据，送到故障诊断分析其中的问题，如果这个差值逐渐的增大时，就说明了这个系统发生故障的可能性就会增加。根据检测系统的分析，就会将故障的诊断结果及时传送出去进行显示。这些故障诊断由输入的数据类型、复杂程度、性质等进行分区，较难的诊断就会需要长时间来完成，或者由更高层次的诊断设备来完成。

暖通空调系统故障的检测方法。在以前，我们所用的方法就是用直接、解析和时序三种冗余法来进行检测。基于定量模型法在相同的情况下可以通过比较实际系统或者仿真的模型运行状态来进行检测和诊断系统故障，但是在执行的时候需要具体的、精确的数据模型来进行检测。还有一些基于定型模型法、基于统计学法、人工神经网络法和模式识别法等可以对暖通空调系统的故障来进行检测。

按照故障的级别和故障的优先级不同，不同故障在不同的诊断层次上来诊断。在分布式控体系（DCS）中，驻留在不同层级上的故障诊断工主要由输入数据的类型、性质、复杂程度和诊断具使用的频率来区分，复杂的、需要更多知识和能的故障诊断（如诊断周期需要一天或一个月的将由更高层次的诊断工具（或计算机）来完成，由现在传感器性能的提高，大量的、低端的故障诊倾向于在传感器中就地解决。

四、结束语

综上所述，针对暖通空调系统加强故障检测与诊断对保证系统正常运行，提高室内空气质量有着重要作用。为进一步提高暖通空调系统故障检测与诊断技术，应充分结合技术理论及经济性理论，在提高系统整体可靠性的同时，提高暖通空调系统节能性，有效降低暖通空调出现故障的几率，提升暖通空调应用质量及寿命。同时加强故障检测与诊断技术研究，对进一步推进我国暖通空调系统创新发展也有着重要意义。■

参考文献

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