基于Kriging模型的冷水機(jī)組故障檢測與診斷方法

陳友明 姜長亮++陳霆英俊??

摘要：提出應(yīng)用Kriging模型對冷水機(jī)組進(jìn)行故障檢測與診斷（FDD），采用ASHRAE RP1043項(xiàng)目中無故障運(yùn)行數(shù)據(jù)建立并驗(yàn)證冷水機(jī)組Kriging模型.利用參數(shù)敏感性原理對比T統(tǒng)計(jì)方法和指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均（EWMA）方法，對比結(jié)果表明，EWMA方法提高了參數(shù)敏感性.結(jié)合Kriging模型、EWMA方法和故障診斷規(guī)則表，用實(shí)測故障數(shù)據(jù)對冷水機(jī)組故障進(jìn)行檢測與診斷，檢測和診斷的故障包括冷凝器結(jié)垢、制冷劑充注過多、制冷劑泄漏、不凝性氣體、冷凍水流量減少和冷卻水流量減少6個(gè)故障.診斷結(jié)果表明，應(yīng)用Kriging模型能夠準(zhǔn)確有效地檢測與診斷冷水機(jī)組不同水平的故障.

關(guān)鍵詞：Kriging模型；冷水機(jī)組；故障檢測；故障診斷

中圖分類號(hào)：TU831.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

冷水機(jī)組的運(yùn)行狀況，對室內(nèi)環(huán)境的舒適度，以及對空調(diào)系統(tǒng)能耗影響很大.2009年宏觀建筑全壽命周期能耗為12億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國能源消費(fèi)總量的39.5%，占全社會(huì)終端能源消費(fèi)的41.4%.暖通空調(diào)系統(tǒng)能耗占整個(gè)建筑能耗的65%，冷水機(jī)組的運(yùn)行能耗占該比例的40%～50%.因此，從能耗方面考慮，冷水機(jī)組無故障運(yùn)行意義重大.出現(xiàn)故障后，機(jī)組的運(yùn)行效率降低，所以國內(nèi)外許多學(xué)者致力于FDD方法的研究.Chen等[1]將主元分析法應(yīng)用到空氣源熱泵冷水機(jī)組/加熱器的故障檢測中.Zhou Qiang [2]，梁志文[3]等提出了應(yīng)用模糊建模和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的策略.趙云峰等[4]提出應(yīng)用回歸模型到離心式冷水機(jī)組FDD中.Yang Zhao等[5]提出EWMA方法結(jié)合支持向量回歸的FDD策略.冷水機(jī)組的FDD中，現(xiàn)有方法主要為多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).多元線性回歸建模過程簡單易實(shí)現(xiàn)，但是存在一定缺陷，它在處理高度非線性的多高維問題時(shí)，擬合精度受到限制，擬合結(jié)果不理想.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種非參數(shù)化模型，建模過程對操作者來說是不可知的，是一種“黑箱”效應(yīng)，這種“黑箱”效應(yīng)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無法判斷各輸入因素的影響大小.Kim B S等[6]指出同回歸和Kriging比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的SVR和RBF計(jì)算結(jié)果的魯棒性較差.

為了提高FDD正確率，改善機(jī)組的運(yùn)行狀況，文章提出建立Kriging模型到冷水機(jī)組FDD中.Kriging模型是半?yún)?shù)化的模型，不需要建立一個(gè)特定的數(shù)學(xué)模型，相對于參數(shù)化模型，其應(yīng)用就更加的靈活和方便[7].其中Kriging模型未對未知函數(shù)形式做任何限制；能自適應(yīng)調(diào)整各樣本點(diǎn)權(quán)值的分配；考慮了回歸誤差項(xiàng)的空間相關(guān)性，近似面質(zhì)量非常高.Giunta和Watson[8]分別以1，5和10個(gè)變量對比了參數(shù)化多項(xiàng)式技術(shù)（RSM）和半?yún)?shù)化的插值Kriging技術(shù)，通過對比，Kriging方法有更好的計(jì)算性能.本文利用敏感性參數(shù)比較T統(tǒng)計(jì)和EWMA方法，結(jié)合EWMA方法和Kriging模型，以及故障診斷規(guī)則表對冷水機(jī)組實(shí)測故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障的檢測與診斷.

4結(jié)論

1）本文采用無故障運(yùn)行數(shù)據(jù)建立冷水機(jī)組Kriging模型，根據(jù)參數(shù)敏感性原理，分別用T-統(tǒng)計(jì)方法和EWMA方法計(jì)算特性參數(shù)LMTDcd和εsc的敏感性，對比結(jié)果表明EWMA方法提高了特性參數(shù)敏感性.因此本文結(jié)合Kriging模型和EWMA方法檢測和診斷故障.

2）診斷結(jié)果為，冷凝器結(jié)垢四個(gè)故障的診斷正確率分別為23.3%，36.9%，94.9%，100%，診斷錯(cuò)誤率分別為8.5%，0，0，0.制冷劑泄漏4個(gè)水平的診斷正確率分別為64.5%，57.4%，100%，100%，錯(cuò)誤率分別為9.5%，0，0，0.就錯(cuò)誤率而言，水平1大于水平2，因此，診斷效果水平2更好.制冷劑充注過多、不凝性氣體、冷凍水流量減少和冷卻水流量減少的四個(gè)故障水平診斷正確率均為100%.

3）從診斷結(jié)果中看出，隨著故障水平的增加，診斷效果越來越好，各水平的正確率較高，對于冷凝器結(jié)垢和制冷劑泄漏，水平1有較低的錯(cuò)誤率.在各故障診斷的結(jié)果中，水平2、水平3和水平4的錯(cuò)誤率均為0，進(jìn)而得出結(jié)論，應(yīng)用Kriging模型和EWMA方法到冷水機(jī)組FDD中，診斷結(jié)果更可靠，可以更準(zhǔn)確有效地檢測與診斷冷水機(jī)組的故障.

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