變風量送風系統末端故障的主動式檢測與診斷

(浙江大學制冷與低溫研究所 浙江省制冷與低溫技術重點實驗室 杭州 310027)

變風量(variable air volume, VAV)送風系統可有效地滿足多區域用戶不同的冷/熱需求，在大型公共建筑中得到廣泛應用。但其系統規模龐大，控制策略復雜，各類故障頻發。在這些故障中，末端裝置故障占據很大比例。Qin Jianying等[1]調查發現，香港一棟商業建筑的VAV系統中，1 251個末端中有261個(20.9%)處于失效狀態。對諸多VAV末端進行手動檢修不僅耗時費力，同時也對技術人員的專業性有較高要求。因此，自動故障檢測與診斷(fault detection and diagnosis, FDD)方法的研究具有重要科學價值和工程意義。

對于暖通空調系統的故障檢測與診斷的研究起源于20世紀80年代后期[2]，但多數只針對空氣處理機組、制冷系統和節能器等子系統，對VAV末端的研究相對較少。已有的相關研究也多基于被動式方法[3-7]，即通過對建筑管理系統(building management system, BMS)中設備運行參數的測量值加以分析歸類，以實現故障檢測與診斷。王海濤等[8-9]設計了一種基于專家規則的故障分類器尋找故障源，并開發了相應的故障檢測與診斷軟件。杜志敏[10]提出基于平衡模型的小波神經網絡診斷方法，利用有效的歷史數據，實現變風量系統的故障診斷。Zhao Yang等[11-15]開發了基于貝葉斯網絡的VAV末端故障檢測與診斷方法，利用貝葉斯網絡定量描述故障與征兆間的概率關系，一定程度上克服了診斷信息的不確定性和不完整性問題。基于被動式診斷的方法雖然簡單實用，但專家規則和歷史數據的局限性使其能診斷出的故障種類十分有限。

VAV末端故障檢測與診斷主要面臨傳感器數量少、故障種類多和控制邏輯復雜等問題，信息不足是主要的挑戰。因此，如何獲取更多的診斷信息成為克服VAV故障診斷困難的關鍵。近年來，主動式故障檢測與診斷方法得到學者們的關注。M. R. Brambley等[16]提出一種基于主動式的FDD方法。該方法在對某一可疑末端進行診斷時，先關閉其他所有VAV末端風閥，通過對比低風機轉速下和額定轉速下的流量值差異，診斷出流量傳感器故障或風閥卡死故障。但該方法只針對某幾類特定故障，應用范圍有限，且低風機轉速的診斷方法限制了其在系統正常運行時的應用。因此本文提出一種新型主動式故障檢測與診斷方法，即在保證系統正常運行的條件下，引入小擾動來獲得額外的診斷信息，提高診斷能力。

1 VAV末端及典型故障

1.1 單風道壓力無關型VAV末端

在空調系統中，單風道壓力無關型VAV末端具有更好的控制穩定性和負荷響應特性，因此在眾多大型復雜變風量空調系統中得到廣泛應用[17]。圖1所示為典型單風道壓力無關型VAV末端，該末端主要包括送風流量傳感器、區域溫度傳感器、兩個串級控制器及風閥執行器。

圖1 單風道壓力無關型VAV末端示意圖Fig.1 The schematic of single duct pressure independent VAV terminal

圖2所示為壓力無關型VAV末端的區域溫度串級控制回路。其中，區域溫度控制為主回路，溫度控制器(FC-1)根據空調區域的實測溫度(T1)和溫度設定值確定風量設定值；流量控制為二次回路，風量控制器(FC-2)根據風量測量值和風量設定值來控制閥門(D-1)的開度，風閥根據控制器指令調整開度改變送風量。串級控制使系統的故障征兆之間存在傳遞性，增加了故障診斷的難度。例如，當故障為風閥卡在最小開度時導致主回路區域溫度產生偏差，空氣流量設定值增大。在二次回路中，風閥開度的控制信號將根據空氣流速測量值和設定值的偏差進行調整，但風閥卡死無法隨控制信號變化。最終空氣流量設定值將增至最大值。同時，二次回路中風閥的控制信號達到全開。類似的控制效果也會發生在傳感器、控制器等故障中，而不同的故障引起的系統測量值變化會有相似的特征，給故障診斷帶來困難。

圖2 壓力無關型VAV末端串級控制回路Fig.2 Cascade control loop of pressure independent VAV terminal

1.2 壓力無關型VAV末端典型故障

本文的研究對象主要為12種VAV末端典型硬件故障，可分為風閥、控制器、傳感器故障3大類，其中傳感器故障又可分為溫度傳感器和流量傳感器，具體如表1所示。

圖3 主動式VAV空調系統末端FDD方法流程圖Fig.3 The flow chart of proactive FDD method for VAV terminals in air conditioning systems

種類名稱/描述編號風閥風閥卡在全開位置F1風閥卡在部分開度F2風閥卡在全關位置F3遲滯F4控制器風量最小值偏大F5風量最大值偏小F6流量傳感器讀數不變F7讀數正偏差F8讀數負偏差F9溫度傳感器讀數不變F10讀數正偏差F11讀數負偏差F12

2 主動式故障檢測與診斷方法

本文提出的主動式VAV空調系統末端FDD方法的流程如圖3所示。該方法可分為故障檢測和故障診斷兩個過程。首先，在線獲取BMS系統實時數據，并對數據進行預處理。然后，利用故障檢測規則(如表2所示)對VAV末端進行故障檢測。若系統存在故障，則進入被動式診斷過程，通過可疑故障分類(如表3所示)得到可能發生的故障列表。若該方法可分離出唯一故障，則診斷結束。但多數情況下無法實現故障分離，主動式方法可以進一步診斷故障，通過選擇恰當的主動式FDD行為獲取額外診斷信息，實現故障診斷。若所有表1中的可疑故障都被排除后仍未找到故障源，則建議操作人員手動排查其他表1中未考慮的故障。

2.1 被動式故障檢測與診斷

表2所示為VAV末端故障檢測的判斷規則，即空調系統末端發生故障時，建筑管理系統監測到的空調系統實時數據會發生異常，當系統測量值表現出的異常特征滿足表2中的條件時，系統進入故障診斷流程。

表2 VAV空調系統末端故障檢測規則Tab.2 The fault detection rule of VAV air conditioning system terminals

注：F為末端風量測量值，L/s；T為房間溫度測量值，℃；Δt為故障給系統帶來的異常時間，s；n為根據不同系統特性預先設定的時長，s。

進入故障診斷階段后，首先進行被動式故障診斷過程。表3所示為可疑故障分類，通過研究VAV末端常見故障的征兆，即系統的區域溫度測量值(T)、區域溫度設定值(Tset)、空氣流量測量值(F)、空氣流量設定值(Fset)和風閥開度控制信號(μ)等參數在故障時的變化，總結出由5類征兆組成的故障分類。

2.2 主動式故障診斷

主動式FDD方法的目標是從上一步可疑故障分類表中得到的多個可疑故障中診斷出故障源。表4所示為可采取的主動式行為。以5類征兆中的12種可疑故障為例，對主動式FDD方法的應用進行說明，表5所示為5類征兆采用的主動式行為和能夠診斷出的故障類型。

表3 可疑故障分類Tab.3 Suspicious faults

表4 主動式行為Tab.4 Proactive behavior

表5 主動式故障診斷行為與診斷結果對比Tab.5 The comparison of the proactive fault diagnosis behavior and the diagnosis results

1) 征兆1：T>Tset，F

征兆1發生時，VAV末端風閥的控制信號已為最大值(μmax)，但實際風量不能達到設定值。此時可能為風閥故障(F2、F3)，或送風靜壓不合理等設計操作問題，而這些故障不能通過被動式診斷進行分離。若給故障末端加入一個持續時長Δt的擾動(A2)，即將溫度設定點Tset調高ε，則該末端會產生動態變化，具體變化如圖4所示。

當故障為F2時，提高室內設定溫度，風量設定值和風閥開度控制信號會相應減小，但風閥的實際開度不變，因此風量測量值F不會發生明顯變化。當故障為F3時，將溫度設定值升至高于當前室內溫度，則風量設定值會減小，但由于風閥始終關閉，風量測量值F一直為0。通過上述操作，可以區別出F2和F3。若以上兩種情況都不滿足，則可能是設計或操作問題，需要進一步手動排查。

2) 征兆2：T>Tset，F=Fset，Fset=Fmax，μ≤μmax，采用主動式行為A2，可診斷出F6，F8和F11需要進一步人工排查。

征兆2發生時，風量測量值F可維持在設定值Fset，但室內溫度測量值T卻無法到達設定值Tset。此時可能是控制器故障(F6)、傳感器故障(F8、F11)或末端不匹配和送風溫度不合理等設計操作問題。若給故障末端加入一個主動式擾動(A2)，即將Tset調高ε，則該末端會產生動態變化，具體變化如圖5所示。

圖5 征兆2加入主動式FDD行為后末端的風量響應Fig.5 The air flow rate response when the proactive FDD behavior is introduced in situation 2

當室內設定溫度略高于當前室內溫度時，風量設定值和風閥開度均相應減小，但由于溫差變化較小，所以風量變化也很小。此時，若風量明顯低于無故障風量記錄值，則說明風量最大設定值過低(F6)；若高于無故障風量記錄值，則說明傳感器出現偏差，但無法確定故障傳感器，需要人工排查。其余情況則可能由設計操作類問題導致，在此不作討論。

3) 征兆3～4。

由表3可知，征兆3～4和征兆1～2有對應相反的表現，采用相反的主動式策略即可，在此不再贅述。

4) 征兆5：T=Tset，F=Fset，Fset維持在±ΔF范圍內超過nmin，采用主動式行為A2，可診斷出F4、F7和F10故障。

當風閥遲滯(F4)和傳感器讀數不變 (F7、F10) 等故障發生時，溫度和風量測量值均能維持在當前設定值，所以需要加入主動式行為A2進行判別。對于F4故障，在系統穩定時風閥遲滯效應對系統的影響很小，但加入A2擾動后，風閥遲滯故障會顯著影響風閥執行器對控制信號的響應速度。對于正常系統，加入主動式行為后短時間內系統即可穩定，而故障系統則有明顯震蕩延遲，需要較長時間才能達到穩定狀態。但如果系統溫度和風量測量值持續波動無法穩定，則說明故障為F7；如果系統溫度和風量測量值始終不變，則說明故障為F10。

3 驗證及討論

本文在TRNSYS平臺上搭建了采用壓力無關型末端的VAV空調系統，分別在有無故障兩種情況下對主動式FDD方法進行了驗證。該仿真模型包括4個辦公區域，面積共168 m2，送風溫度設定值為16 ℃，靜壓設定值為0.3 kPa，區域溫度設定值為25 ℃，VAV末端部件模型按照實際參數設計，采用上海天氣參數，選取夏季8月某日典型工況，系統故障和主動式行為通過手動添加。本文對表5中涉及的故障均進行了驗證，以下僅以3種典型故障為例說明。

3.1 仿真模型可靠性驗證

為了驗證變風量空調系統仿真平臺的可靠性，在正常運行的仿真系統中添加主動式行為，分析了溫度測量值、風量測量值、實際風閥開度等參數。

對區域1的VAV末端添加主動式行為，得到各參數測量值與其設定值的變化如圖6所示。首先將Tset在14∶00—14∶30內提高2 ℃，由圖6(a)可知，系統迅速響應，溫差引起風量設定值Fset改變，圖6(b)中的風閥開度控制信號Cset也隨之變化，執行器接收信號后改變風閥開度，進而改變送風量。5 min后，室內溫度即可達到設定值。

上述系統特性變化均與控制策略的理論期望值相符，表明搭建的仿真平臺能較好地模擬空調系統的運行調節過程。同時，上述在無故障時添加主動式行為后的系統變化特性可為后續主動式故障檢測與診斷提供分析對照的依據。

圖6 無故障時引入主動式FDD行為后仿真系統中末端響應變化曲線Fig.6 The response curve of VAV terminal in simulation system when the proactive FDD behavior is introduced in a normal condition

3.2 風閥卡死故障的主動式FDD方法驗證

風閥卡死故障表現為風閥執行器在某一時刻卡在當前開度后，不隨控制信號變化而變化。如圖7(b)所示，在11:00給系統添加F2故障，實線為風閥信號，虛線為風閥實際開度。故障發生后，風閥開度卡在50%左右，導致房間溫度逐漸上升，如圖7(a)中Tsensor曲線所示。當溫度測量值與設定溫度之差超過一定范圍后，故障即可被檢測出。通過被動式診斷進一步將該故障歸為征兆1，此時可疑故障為F2、F3。根據該征兆下的主動式診斷策略向系統添加主動式行為，將Tset在14:00～14:30內提高2 ℃。溫差變化引起Fset改變，風閥開度控制信號Cset也隨之變化。但因風閥卡死導致Fsensor始終無明顯變化，房間溫度也同樣無法達到設定值。此時根據設定的診斷規則，風閥卡死故障即可分離。

3.3 風閥遲滯故障的主動式FDD方法驗證

風閥遲滯故障表現為風閥執行器對于控制信號響應遲緩。當控制信號不變時該故障對系統無影響，但控制信號出現波動后，系統穩定所需時間明顯增加。通過減小執行器響應速度給系統添加F4故障。未添加主動式行為前，系統仍保持正常運行，如圖8所示。通過被動診斷將該故障歸為征兆5，此時可疑故障為F4、F7和F10。根據該征兆下的主動式診斷策略向系統添加主動式行為，將Tset在14∶00—14∶15內提高1 ℃，溫差變化引起Fset、Cset改變。但因遲滯導致風閥實際開度變化慢于控制信號變化，使風量測量值無法達到設定值，導致房間溫度發生震蕩。此時根據設定的診斷規則，風閥遲滯故障即可分離。

3.4 流量傳感器讀數不變故障的主動式FDD方法驗證

流量傳感器不變故障表現為溫度測量值、風量設定值和風閥控制信號持續震蕩。在12:00給系統添加F7故障。如圖9(a)所示，故障發生后，Fsensor保持不變，由于串級控制的復雜性，導致Tsensor、Fset、風閥開度及控制信號發生震蕩，且振幅緩慢增加。當系統檢測出故障后，通過被動式診斷將故障歸為征兆5，可疑故障為F4、F7或F10。根據該征兆下的主動式診斷策略向系統添加主動式行為，將Tset在14∶00—14∶15內提高1 ℃，由于傳感器讀數保持不變，此時溫差的增大導致系統測量值和控制信號震幅顯著增加，且系統始終無法達到穩定，根據預先設定的診斷規則，可診斷出流量傳感器讀數不變的故障。

圖7 征兆1發生F2時引入主動式FDD行為后仿真系統中末端響應變化曲線Fig.7 The response curve of VAV terminal in simulation system when the proactive FDD behavior is introduced in a fault condition

圖9 征兆5發生F7時引入主動式FDD行為后仿真系統中末端響應變化曲線Fig.9 The response curve of VAV terminal in simulation system when the proactive FDD behavior is introduced in a fault condition

4 結論

針對VAV送風系統末端傳感器數量少、故障種類多和控制邏輯復雜導致的故障檢測與診斷難度較大的問題，本文提出一種主動式VAV送風系統末端故障檢測與診斷方法，對該方法的可行性進行了驗證，得出如下結論：

1) 對VAV末端故障特征進行了分析總結，列舉了12種常見的硬件故障。針對這些故障，提出了5種被動式診斷分類規則，并根據不同的分類規則設定了對應的主動式診斷行為。

2) 與傳統的被動式診斷方法相比，主動式VAV送風系統末端故障檢測與診斷方法在其基礎上添加擾動，在不影響系統運行的情況下能夠獲得更多的診斷信息，且無需增加額外的傳感器。

3) 在TRNSYS仿真平臺上搭建了VAV空調系統，在系統中手動添加特定故障及主動式擾動，對系統運行特性的分析結果表明，該方法可有效診斷出風閥卡死、遲滯以及傳感器讀數不變等壓力無關型VAV末端常見硬件故障。

該方法對文中涉及的VAV末端典型故障檢測與診斷十分有效，但無法診斷出由于設計操作和傳感器讀數偏差導致的故障等，需要進一步研究。

本文受浙江省文物局文物保護科技項目(2015012)和浙江省自然科學基金項目(LY15E060003)資助。(The project was supported by Zhejiang Province Cultural Relics Protection Technology Project(No. 2015012)and Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China(No. LY15E060003).)

符號說明

F———區域風量測量值,L/sFset———區域風量設定值,L/st———時間,sn———系統異常時長,sT———區域溫度測量值,℃Tset———區域溫度設定值,℃μ———風閥開度控制信號Fmax———區域流量最大設定值,L/sFmin———區域流量最小設定值,L/sμmax———風閥開度最大設定值μmin———風閥開度最小設定值ε———溫差,℃Cvavbox———風閥開度實際值Cset———風閥開度設定值Fsensor———流量傳感器讀數,L/sTsensor———溫度傳感器讀數,L/s