空調系統(tǒng)中傳感器故障的檢測與診斷.pdf

1、空調系統(tǒng)中的故障，會嚴重影響到系統(tǒng)的能源消耗、室內環(huán)境的舒適性和設備的運行損耗。及時發(fā)現(xiàn)和排除空調系統(tǒng)中的故障，可以節(jié)約能源，降低系統(tǒng)的運行費用，提高室內空氣品質，維持室內環(huán)境的舒適性。因而，自動故障檢測與診斷受到了越來越多的關注。正確可靠的傳感器信號是準確進行空調系統(tǒng)自動故障檢測與診斷的前提，也是空調正確檢測與可靠控制的重要保證。所以，研究空調系統(tǒng)的傳感器的故障診斷具有重要的意義。 本文采用主成分分析法(PCA)對變風量(VA

2、V)空調系統(tǒng)傳感器的偏差故障及漂移故障進行檢測與診斷。主成分分析法利用正常運行條件下的測量數(shù)據(jù)來建立系統(tǒng)模型，從而避免了直接建立系統(tǒng)的解析模型。利用該方法建立系統(tǒng)的模型時，主成分數(shù)的選取是一個關鍵問題。本文選用最小不可重構方差法來選取最優(yōu)主成分數(shù)。 主成分分析法將測量數(shù)據(jù)空間劃分為主成分子空間(PCS)和殘差子空間(RS)。主成分子空間包含的主要是數(shù)據(jù)的正常部分，而殘差子空間則主要包含故障或自由噪聲。通過檢測測量數(shù)據(jù)在殘差子空間

3、內的投影大小，可以確定系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障。本文用平方預測誤差SPE這個統(tǒng)計量，來檢測系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障。 故障重構的本質就是尋找故障測量數(shù)據(jù)所對應的正常值的一個估計值的過程。本文用迭代重構法對故障數(shù)據(jù)進行重構，迭代重構的本質是沿著故障的方向逐步逼近主成分子空間的過程。 故障識別是故障診斷的一個重要內容，本文采用了SVI指數(shù)進行故障識別。研究表明，SVI指數(shù)能很好識別VAV系統(tǒng)的溫度傳感器故障和新風流量傳感器故障，而無法識別送

4、、回風流量傳感器故障。出現(xiàn)這一問題，是由于送、回風流量傳感器之間的共線性造成的。為了解決這一問題，本文采用小波分析法。小波分析法具有很好的局部時頻特性，能通過觀察信號的高頻系數(shù)變化來識別故障，從而較好地解決了流量傳感器共線性這一問題。 為了驗證PCA方法的正確性和有效性，通過對某建筑的VAV系統(tǒng)的仿真獲取一定條件下系統(tǒng)的仿真數(shù)據(jù)，利用仿真數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)的PCA模型并對VAV系統(tǒng)傳感器的偏差故障及漂移故障進行了檢測、識別與重構。結果