冷水機(jī)組故障檢測與診斷方法研究.pdf

1、建筑能耗是終端能源消耗的重要部分，暖通空調(diào)系統(tǒng)是建筑耗能的主要設(shè)備，冷水機(jī)組又是暖通空調(diào)系統(tǒng)的主要耗能部件。而冷水機(jī)組發(fā)生故障將導(dǎo)致大量的能源浪費(fèi)，減少設(shè)備的使用壽命，并降低室內(nèi)環(huán)境舒適度。將故障檢測與診斷（FDD）技術(shù)應(yīng)用于冷水機(jī)組，對保持空調(diào)系統(tǒng)高能效運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能和維持室內(nèi)環(huán)境舒適度具有重要意義。
　　本文針對促進(jìn)FDD方法應(yīng)用到實(shí)際冷水機(jī)組現(xiàn)場所面臨的三個(gè)主要問題開展研究工作，即：1）現(xiàn)場缺乏足夠多的傳感器；2）現(xiàn)

2、場缺乏足夠多的故障數(shù)據(jù)；3）可調(diào)的虛警率（FAR）。主要目的是開發(fā)新的適合于現(xiàn)場應(yīng)用的冷水機(jī)組FDD方法，使其具備如下的五點(diǎn)屬性：1）使用現(xiàn)場普遍存在的特征和補(bǔ)充少量獲取成本低的特征表征故障；2）具有優(yōu)良的FDD性能；3）具有識別新故障和更新故障庫的能力；4）FAR可調(diào)節(jié)；5）具有處理非線性變量、不確定性信息，以及融入多源非傳感器信息的能力。
　　從現(xiàn)場應(yīng)用的角度，提出了一種特征選擇（FS）的方法，目的是選擇現(xiàn)場普遍存在的特征和補(bǔ)

3、充少量獲取成本低的特征表征冷水機(jī)組典型故障，從而節(jié)省傳感器的初投資，同時(shí)使基于融入距離拒絕的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（DR-BN）的故障診斷（FD）方法獲得優(yōu)良的診斷性能。該FS方法的技術(shù)路徑是：首先對安裝在現(xiàn)場冷水機(jī)組上的傳感器進(jìn)行抽樣調(diào)查，以現(xiàn)場傳感器的存在頻率高，對故障敏感程度高和在線計(jì)算量小為準(zhǔn)則，提名可保留的既有特征；其次使用基于DR-BN的FD方法對提名的可保留的既有特征進(jìn)行評價(jià)，去除這些特征之間的信息冗余后，得到保留的既有特征；然后，若

4、僅使用保留的既有特征不能使匹配的FD方法獲得期望的性能，需要增補(bǔ)額外的特征，即再以獲取成本低和對故障敏感程度高為準(zhǔn)則，提名增補(bǔ)特征；最后，再次使用同樣的FD方法在保留的既有特征的基礎(chǔ)上對這些提名的增補(bǔ)特征進(jìn)行評價(jià)，從而確定增補(bǔ)特征及增補(bǔ)順序。
　　提出了一種基于融入距離拒絕和多源非傳感器信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（DR-MI-BN）的冷水機(jī)組FDD方法。通過在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）中融入距離拒絕（DR）的機(jī)制，冷水機(jī)組FDD問題被轉(zhuǎn)化成一類劃分

5、問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)新故障的識別和故障庫的更新，并且通過改變DR的程度，實(shí)現(xiàn)可調(diào)節(jié)的FAR?；贐N開放式的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在BN中融入多源非傳感器信息（MI），以提高對已知故障的診斷正確率（CR）和對新故障的識別CR。
　　將灰色理論應(yīng)用到冷水機(jī)組FDD中。提出了一種基于灰色相似關(guān)聯(lián)分析（GSRA）的冷水機(jī)組FDD方法，以充分利用其對小樣本模式識別良好的分類效果，以及不要求數(shù)據(jù)分布服從指定規(guī)律的優(yōu)點(diǎn)。該方法通過計(jì)算多個(gè)劣化等級下的參考故

6、障模式的加權(quán)平均值構(gòu)建綜合參考故障模式，并引入關(guān)聯(lián)度閾值，作為故障檢測和確定待檢故障模式的嫌疑故障模式的依據(jù)。為了獲得優(yōu)良的FDD性能，該方法引入優(yōu)化算法獲得最優(yōu)的加權(quán)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度閾值。
　　本文使用ASHRAE RP-1043故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對提出的FS方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證和對表征冷水機(jī)組典型故障的特征進(jìn)行選擇，并對提出的FDD方法的性能進(jìn)行評價(jià)。最后將得到的FDD結(jié)果與其它相似研究所提出方法的FDD結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果顯示：1）提出

7、的FS方法可被有效應(yīng)用到冷水機(jī)組故障診斷中；2）提出的基于DR-MI-BN方法的FAR可調(diào)節(jié)。融入MI顯著提高了對已知故障的診斷CR（最高從76.4％提高到100%）和對新故障的識別CR（最高從5%提高到96.7%），且與相似研究提出的方法相比，該方法有著更好的FDD性能；3）提出的基于GSRA方法在樣本量很小的情況下，F(xiàn)AR僅為7.5%，對冷水機(jī)組典型故障的診斷CR分別是92.5%-100%，且與傳統(tǒng)技術(shù)途徑相比，該方法有著更好的FD