智能建筑暖通空調控制系統的故障檢測與診斷

王曉霞

摘 要：智能暖通空調的運行是建筑中主要耗能部分，暖通空調若是出現故障，將帶來更多的能源消耗和資源浪費，致使控制系統運行受到阻礙。由此，智能建筑暖通空調控制系統的故障檢測和診斷便顯得尤為重要，它可以保持建筑室內的良好溫度環境，使整棟建筑有更好的供暖系統。然而，人為的檢測故障并不是一個高效率的好辦法，我們需要自動化的檢測技術，這樣才可以及時、精準的發現故障，阻止它帶來更多損失。

關鍵詞：暖通空調控制系統；故障檢測；診斷

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.14.127

0 引言

隨著生活質量的提高，人們對生活環境的要求也不斷提高，比如所處環境的溫度、空氣的質量、通風情況等。現代建筑的設計也向著滿足這些要求的方向發展，普遍安裝了暖通空調系統，我們必須重視暖通空調控制系統的故障檢測問題，并且針對這些問題進行研究分析提出應對措施，同時優化與其相關的自動化設備，更新控制系統。

1 故障的分類

當控制系統的某一個特性、參數出現一個較大范圍的異常波動，超出了控制系統可控和承受范圍，就會出現故障。根據不同分類依據可以將故障分為不同的種類：

（1）按照故障的部件來分可分為傳感器故障、執行部分故障、組件故障。傳感器故障即控制溫度、壓力、流量等要素的傳感器出現故障；執行部分故障指各部位的閥門和發動機構出現問題；組件故障是相關的被控設備零件故障問題。

（2）按照故障的程度來分可分為軟故障和硬故障。顧名思義，軟故障是指故障部位因長時間腐蝕、疲勞運轉致使原性能下降甚至部分性能失效，是漸變性，前期不易察覺；硬故障是指器件損害非常嚴重，完全失效不可用的問題，較為嚴重，多為突發性，相對軟故障來說比較容易檢測并及時進行修理。

（3）按照性質來分可分自然故障和人為故障。

（4）按照具體故障的位置來看可以分為水側和空氣側兩種。

2 檢測和診斷系統故障的方法

檢測和診斷暖通空調控制系統主要分為四個步驟：檢測，即檢測運行狀態與正常狀態是否一致，從而來判斷是否存在異常或者故障；識別，即對出現故障的部位、類型和原因進行識別分析；評價，根據分析結果對此次故障的影響進行大致的預測，對影響程度進行評判；決策，對故障選擇處理方法，是正常現象選擇容忍處理，較為嚴重進行維修甚至更換。

關于故障的診斷，診斷方法依據不同的理論基礎可以分為數學解析模型法、知識診斷法、信號處理法。數學解析模型法是利用檢測出的相關數據與數學模型的解析數據相比較而得到一個殘值，繼而對殘值進行分析處理；知識診斷法是能充分依據專家診斷的一種方法，非常有發展前景；信號處理方法可以解決數學模型無法診斷的故障，避開難點，直接利用信號模型，比如小波分析技術。

關于方法，主要從定性和定量兩個角度分析。定性主要是依據專家經驗及相關的定性工具來進行分析，以判斷系統的可測信息和資料為理論依據來判斷其走勢、狀況和性質。此方法主要是用于事物和專業性經驗之間有聯系的情況下，多應用于有明確的邏輯關系的系統中。定量是完全不同的，收集并統計數據，并建立合適的數學模型或解析模型，借此來計算各種數據指標，以數據為依據只能用于歷史數據方便收集并保存完整的情況下。

3 技術的分析

暖通空調控制系統較為復雜多變，波動呈非線性，我們不能以一個統一的標準甚至不能以人為地方式去對系統進行檢測和診斷，我們需要利用自動化技術，借助綜合性和智能化的技術來進行檢測、判斷、反饋。

在研究的方向上，大部分人仍然過多的集中于易故障設備和局部組件的開發研究上，而不鉆研控制系統的檢測診斷技術。

從研究方法來看，通常以定量法為主，比如卡爾曼濾液和人工神經網絡類型、小波分析技術[1] 。但是定量法有著自身的局限性，太依賴于數據，我們完全可以將定量法和定性法相結合，即考慮到主觀認知方面又顧及到數據檢測方面，會使結果更加的全面準確，而程序復雜的情況下會增加時間成本和空間成本。

在檢測和診斷時，相對來說建模法很重要，但建模法也有自身的弊端，有一些模型無法解析的難點就需要結合信號處理和知識檢測，數學模型本身還是不能全面系統地反映出問題點，也不能做到精確數據結果，比如常見的VAV模型[2]，這個系統在一年四季有不同的應對策略，然而我們深入研究開發只有一個季節，所以只有一個模型不能夠反映出事物全面的問題。如果只是建立四個模型來進行研究，并不能精確“評價”、“決策”兩個環節，無論是客觀方面還是主觀方面都得不到深入研究，也無法使綜合分析得到強化。

4 技術的應用方面

在應用環節上，在實際建筑時，預算范圍和經濟能力在一定程度上限制了高端技術的應用，我們可以將暖通空調的控制系統和自動檢測和診斷技術融合在一起，這樣減少原件的使用和耗能，在原有設備原件的基礎上降低附加的經濟投入。

當今很多的建筑都結合了BEMS[3]，這個配置符合我們對綜合性和自動化智能化的要求，它可以自動的收集各方面的系統運行數據，并且普遍來看，我們會將BEMS與FDD相結合，由此便可以自動的獲取并反饋實時準確數據，相對來說可以最大化實現自動化、智能化和綜合性，而不需要另外設置系統進行檢測與診斷，節約了技術成本與經濟性的原件投入。針對之前說的控制系統耗能嚴重的問題，我們也應該在技術方面進行改進，對能耗方面同樣進行實時監控和數據反饋，在故障反映出來的第一時間進行檢查并修理故障處，以減少不必要的能耗，避免因故障而浪費過多資源。

5 結語

智能建筑暖通空調作為智能建筑的重要組成部分，得到大家越來越多的重視。其控制系統主要是為了使建筑業服務更加的優質，想要節約能源和成本的同時也形成科學系統的管理模式，實現檢測全自動化。

暖通空調控制系統的復雜性和非線性變動性決定了它的診斷和檢測的多樣性和多方面發展性，代表著要求技術的綜合性和先進性，我們要以定性定量法為主，建模和知識相結合，融合多種角度和方法來獲得更加精確的數據。在檢測和診斷的技術上還有待開發和研究，以尋求更加有深度，綜合化更強，集智能化、自動化和節能低耗性為一體的技術。

參考文獻：

[1]施彤濱，張曉楊.淺析智能建筑暖通空調系統優化策略[J].智能建筑與智慧城市，2017（12）：63-64.

[2]董茂祥.智能建筑暖通空調系統的優化措施解析[J].建材與裝飾，2016（47）：160-161.

[3]劉曉偉.新形勢下報關行業發展對策[J].對外經貿，2016（07）：42-43+46.