发布时间：2021-12-01所属分类：建筑师职称论文浏览：1次
摘 要： 摘要 归纳了暖通空调系统中的常见故障，介绍了故障检测与诊断的基本方法，简要介绍了定性分析方法和定量分析方法，回顾总结了暖通空调系统故障检测与诊断的研究历史，详细阐述了国内外研究现状。分析指出目前暖通空调系统故障检测与诊断技术存在的问题与发展方向。 关
摘要 归纳了暖通空调系统中的常见故障，介绍了故障检测与诊断的基本方法，简要介绍了定性分析方法和定量分析方法，回顾总结了暖通空调系统故障检测与诊断的研究历史，详细阐述了国内外研究现状。分析指出目前暖通空调系统故障检测与诊断技术存在的问题与发展方向。
关键词 暖通空调系统 故障检测与诊断 研究历史 研究现状 问题
0 引言
目前公共建筑中暖通空调系统的运行能耗通常占建筑能耗的60%，是主要的建筑耗能设备[1]。随着能源紧缺日益严重和生活水平的提高，节能与提高室内空气品质成为当前暖通空调系统应用与发展的两个重要主题。但是由于暖通空调系统会发生各种各样的故障而使系统不能按照设计要求运行，即便是经过正确调试的系统，运行一段时间后也常常会发生故障，造成能源浪费和室内空气品质下降。因此将故障检测与诊断技术应用于暖通空调系统，及时发现故障并予以排除，对于维持室内环境舒适度、减少设备损耗、节约能源具有重要意义。理论研究与调查表明，通过实施故障检测与诊断优化暖通 空 调 系 统 的 运 行，可 以 降 低20%～30%的建 筑 能 耗[2]，减少10%～40%的空 调 系 统能耗[3-4]。
1 暖通空调系统常见故障及分类
暖通空调系统经常会出现由于设备自然磨损、设计不合理或维护不够而导致的故障。
1.1 按故障性质分类
1)自然故障
自然故障是指系统在运行时因自身原因产生的故障。
2)人为故障
人为故障是指操作者有意或无意造成的故障。这类故障往往不被重视，而实际上在使用、运行过程中经常出现。
1.2 按故障程度分类
1)硬故障
硬故障是指设备或元件完全失效的故障。这类故障的发生一般比较突然，带有破坏性，但是比较容易检测到，如阀门卡住、风机无法启动等。
2)软故障
软故障是指设备或元件在使用过程中因疲劳、腐蚀或磨损等造成的性能下降或部分失效的故障，比如冷却盘管的结垢、供水阀门泄漏等[5]。一般来说，软故障占相当大的比例，但因为其是渐变的，在初期往往难于被检测到。因此，从某种意义上讲，软故障的危害比硬故障更大。
1.3 按故障发生的器件分类
1)组件故障(componentfault)
组件故障 主 要 是 指 各 种 空 调 设 备 故 障，如 水泵、风机不能工作，制冷机不能工作或效率下降，换热器结垢，水阀泄漏，风阀故障等[5]。
2)传感器故障(sensorfault)
传感器故障主要指温度传感器、压力 传 感 器、流量传感器等发生偏差、漂移、精度等级下降及完全失效等故障[5]。
1.4 按故障发生位置分类
1)水侧故障水侧故障即为水系统和制冷机故障。一 般 情况下，暖通空调系统水侧包含制冷机组(热源)、冷水泵(热水泵)、冷却水泵、冷却塔、末端设备、分集水器、补水箱、补水泵、定压水箱(定压罐)、水处理装置、管网、阀门及其附件等。水侧常见故障按水系统和制冷机故障分类列举见表1。
2)空气侧故障
空气侧故障即为空气处理器及变风量末端故 障。一般情况下，暖通空调系统空气侧主要有空气处理机组、空气输送管道和变风量空调末端装置，其中变风量空调末端装置的数量庞大，分布在空调区域的顶棚上，检修和维护比较困难。空气侧空气处理机组和变风量空调末端装置的常见故障如表2所示。
故障检测与诊断基本方法从诊 断 步 骤 上 分 析，故障诊断由故障 检 测(faultdetection)、故 障 识 别(faultidentification)、故障 评 价 (faultevaluation)及 故 障 决 策 (faultdecision)几个过 程 组 成。当系统被检测到有故障存在时，就要分析确定是什么故障并分析该故障对系统的影响程度，系统能否容忍这种故障。进而确定对该故障采取何种措施，比如对故障器件进行维修替换，或通过修改设定值或测量仪器的读数来实现系统的正常运行。
文献[6]将故障检测与诊断方法划分为基于信号处理的方法、基于数学模型的方法和基于知识的诊断方法三大类。近年来随着理论研究的深入和相关领域的发展，各种新的诊断方法层出不穷，文献[7]从一个全新的角度对现有的故障诊断方法进行了重新分类，将其主要划分为定性分析方法和定量分析方法两大类。
定性分析方法是指借助一些定性分析工具和行业专家的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点和发展变化规律作出判断的一种方法。该方法利用的是专家的经验和事物之间的因果关系，适用于逻辑关系比较明确的系统。定量分析方法是依据统计数据建立系统模型，并用模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。该方法适用于已有大量历史数据或能够建立精确解析模型的故障诊断[8]。故障诊断方法的分类示意如图1所示。
3 暖通空调系统故障检测与诊断研究历史
暖通空调系 统 的 故 障 诊 断 起 源 于20世 纪80年代后期[9]。McKellar和 Stallard建立了蒸汽 压缩制冷机 的 自 动 故 障 诊 断 系 统[10-11]。在 20 世 纪90年代，建筑系统的故障诊断应用开始兴起，研究者们在实验室中对其进行了验证，当时大部分故障检测和诊断研究都是针对蒸汽压缩设备(制冷机、空调机、热泵、冷 却 装 置 等)或者是空气处理设备(AHU)。一般来说，这些故障诊 断 通 过 采 集 系 统中不同位置的温度、压力数据和热力学关系来检测和诊断一般故障。
在 20 世 纪 90 年 代 初，国 际 能 源 组 织(InternationalEnergyAgency，IEA)的第25个子课题(Annex25)致力于研究建筑空调系统的优化、故障检测和诊断的实时仿真[12]。Annex25研究的是不同类型空调系统的共性故障，并开发出很多故障检测与诊 断 方 法。在 Annex25完 成 后，国 际 能源组织相继开展了 Annex34，Annex40，Annex47，Annex53研究项目。Annex34重点研究适用于实际 空 调 系 统 的 故 障 检 测 与 诊 断 方 法，2001 年Dexter等人在实际空调系统中对故障检测与诊断(FDD)系统进行了测试和验证[13]。Annex40研究了验证空调系统适用性的工具，给出了验证的规程和提高验证水平的建议，开发和验证了有助于空调系统适用性验证的软件包[14]。Annex47主要是针对现有建筑和低能效建筑，研究可以提高或优化系统运行性能的方法和工具，我国也有部分学者参加该项目，如湖南大学陈友明教授、香港理工大学王盛卫博士等。Annex53主要研究的是建筑总能耗的分析与评价方法，其主要目标是找出公共建筑能耗的最重要的影响因子[15]。
20 世 纪 90 年 代 中 期，美 国 能 源 部(DepartmentofEnergy，DOE)资助了整个建筑诊断工具的开发，由两个诊断模块组成，一个是针对整个建筑和主要系统能耗的异常现象，另一个是针对 新 风 通 风 和 节 能[16-18]。2001 年 DOE 资 助Salsbury等人开发了一个针对空 气 处 理 设 备 的 基于 物 理 模 型 的 FDD[19]，同 年 DOE 还 资 助Sreedharan等人比较了三个基于 FDD应用的重塑离心式冷水机组模型的观测性能[20]。
在20世纪90年 代 中 后 期，ASHRAE 也 积 极开展 关 于 HVAC 系统的故障检测与诊断研究项目。到 目 前 为 止，ASHRAE 的研究项目主 要 有RP-883(用于 HVAC系统的小型在线诊断系统)、RP-1020(用于实际建筑的故障诊断-检测与诊断方法演示)、RP-1043(用于冷水机组的故障诊断需求和评价)[21]。
4 暖通空调系统故障检测与诊断研究现状
4.1 国内研究现状
4.1.1 香港理工大学
王 盛 卫 及 其 团 队 主 要 基 于 主 元 分 析 法(principalcomponentanalysis，PCA)与 神 经 网 络对空调系统的制冷系统和空气侧进行故障诊断研究，并开发了相应的软件用于工程实践中[22]。
2007年徐新华等人针对离心式制冷机系统提出了基于主元分析法的离 心式制冷机传感器的故障诊断方法，该 方 法 可 以 成 功 地 对 传 感 器 的偏差故障进行检测、诊断 及 故 障 重 构[23]。在 此 基础上又提出了基于小波变换 的主元分析法对传感器的故 障 进 行 检 测、诊 断 及 重 构，并 采 用 一 个大型离心式制冷 机 的 实 测 运 行 数 据 进 行 验 证，结果证明基于小波变换的主元 分析法可以提高故障诊断水平[24]。
2008年肖赋等人利用基于 TRNSYS平台的仿真器，验证基于主元分析法的故障诊断方法对 VAV空调系统传感器进行故障诊断的性能，结果证明主元分析法能有效地检测和分离传感器的故障[25]。
2009年ZhouQiang等 人 提 出 了 基 于 模 糊 建模和人工神经网络技术的离心式冷水机组故障检测与诊断策略。该策略根据故障状态与正常状态性能指标的灵敏度分析建立故障诊断分类器[26]。
4.1.2 上海交通大学
晋欣桥及其团队主要研究的是空调系统传感器故障。
2003年晋欣桥等人针对集中空调冷水系统中的温度传感器，提出了一种基于数理统计的在线故障诊断方法。主要根据能量守恒方程式的残差值检测传感器的故障，并根据残差方程的数字特征，运用数理统计方法建立诊断方程组，通过采集运行数据求解方程以修正故障[27]。
2004年晋欣桥等人根据能量守恒关系式的残差特征，选取恰当控制体，推导出了冷水机组温度传感器的故障诊断方程组，以检测、诊断与度量温度传感器的固定漂移故障[28]。
2005年晋欣桥等人提出了一种基于主元分析和质量能量守恒法的传感器故障诊断方法，建立了PCA 模型，将由 传 感 器 测 量 值 所 组 成 的 测 量 空 间分解为主成分和残差两个子空间，进行故障检测后再由基于质能守恒法则的策略进行故障重构。仿真实验表明，该方法不仅能够准确地检测并隔离传感器故障，而且可以初步进行故障重构，为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础[29]。
2006年 DuZhimin等人提出了基于神经网络数据处理的 空 调 箱 故 障 检 测 与 诊 断 方 法，并 通 过TRNSYS软件建立了仿真模型对诊断策略进行验证[30]。杜志敏等人在变风量空调系统仿真模型的基础上，针对温度、流量、压力等传感器的故障检测与诊断提出了主元分析与联合角度的方法，可在线分析故障源[31]。
2007年吴立洲等人针对空调箱的温度传感器和流量 传 感 器，提 出 了 基 于 统 计 学 的 Fisher判 别分析法进行故障诊断。该方法利用多元统计法对选取的故障样本进行训练和投影，使各个故障的样本在相应的空间分离，最后利用马氏距离法计算检测点投影与各故障样本投影的马氏距离，从而判断其故障类型[32]。
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2008年杨云雨等人提出了基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法，用小波分析提取数据的频域特征，再使用神经网络对信号的频域特征数据作故障诊断。利用传感器信号相互关联的本性，又提出了联合信息诊断方法，可以实现暖通空调系统中多个传感器故障诊断[33]。
2009年杜志敏提出了基于平衡模型的小波神经网 络 诊 断 方 法，提高了诊断方法的效率。 以TRNSYS变风量空调系统仿真器为实验平台，对不同故障类型进行了故障诊断的仿真实验[34]。
2010年 FanBo等 人 提 出 了 基 于 人 工 神 经 网络和小波分析的空气处理机组传感器自适应故障检测 与 诊 断 策 略，并 通 过 模 糊 c 均 值 (fuzzyc-means)聚类算法获取近似系数的聚类信息，仿 真实验表明该方法可以诊断传感器固定偏差和漂移故障[35]。
4.1.3 湖南大学
陈友明及其团队主要基于主元分析法、专家系统、神 经 网 络 与 累 积 和 控 制 图 (cumulativesum，CUSUM)等方法对暖通空调系统多种故障进行检测与诊断研究。
在变风量空调系统故障诊断方面主要作了以下研究：
2003年提出基于主元分析法进行空调系统传感器故障检测与诊断的基本思想，并使用故障识别指数和小波分解的方法进行故障识别[36]。
2005年在主元分析方法检测空调系统故障的基础上，使用小波滤波法对数据进行过滤，提高故障检测能力[37-38]。
2007年提出了采用 BP神经网络对变风量空调系统的故障进行检测与诊断，运用 MATLAB中的神经 网 络 工 具 对 故 障 的 模 式 和 原 因 进 行 了 仿真[39]。
2007年根据 VAV 系统及其控制的特点，提出了一种基于 递 阶 结 构 的 VAV 系 统 故 障 检 测 与 诊断新 方 法，从 系 统 级、单 元 级、元 件 级 三 个 层 面 对VAV 系统进行故障检测和诊断[40]。
2010年针对变风量空调末端装置故障提出了基于累积和控制图的故障检测与诊断方法，设计了基于规则的故障分类器[41];2013年在此基础 上 开发了故障检测与诊断软件[42]。
2011年提出将参数自整定空调部件模型与专家系统相融合应用于变风量空调系统空气处理机组的在线故障诊断，并将残差累积和控制图与专家系统相融合用于变风量空调末端装置故障检测。在理论研究的基础上，开发了变风量空调系统在线故障检测与诊断软件，并在实际建筑中进行了验证[43]。
2012年针对变风量空气处理机组故障，提 出了结合参数自整定空调部件模型与专家规则的在线故障检测 与 诊 断 方 法[44];针对变风量空调末端装置故障，将残差累积和控制图与专家规则相融合，提出了一种变风量空调末端装置在线故障检测与诊断方法，并将故障检测工具嵌入建筑管理控制系统，实时检测诊断变风量空调末端故障[45-46]。——论文作者：韩 琦☆ 魏 东 曹 勇
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