【摘 要】
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大型建筑中,冷水机组的运行能耗占整个建筑能耗的绝大部分,对其进行节能研究是构建绿色建筑的重要途径。冷水机组运行状况的恶化及其故障会带来大量的附加能耗、降低室内空气质量甚至会缩短设备的使用寿命。因此对冷水机组的在线监测和故障诊断具有极其重要的意义,随着大数据时代的到来,海量的数据使故障检测与诊断技术得到了迅速的发展,国内外很多专家学者在这方面进行了广泛而深入的研究和探索,并取得了显著成果。随着技术的
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大型建筑中,冷水机组的运行能耗占整个建筑能耗的绝大部分,对其进行节能研究是构建绿色建筑的重要途径。冷水机组运行状况的恶化及其故障会带来大量的附加能耗、降低室内空气质量甚至会缩短设备的使用寿命。因此对冷水机组的在线监测和故障诊断具有极其重要的意义,随着大数据时代的到来,海量的数据使故障检测与诊断技术得到了迅速的发展,国内外很多专家学者在这方面进行了广泛而深入的研究和探索,并取得了显著成果。随着技术的进步,一些研究者将主元分析、专家规则、神经网络、深度学习、决策树、支持向量机等应用于冷水机组故障检测与诊断领域。利用这些算法进行故障诊断的结果几乎均以布尔值的形式呈现,但由于冷水机组故障情况复杂、传感器测量精度不足等原因所带来的不确定性因素,此时若仍以布尔值呈现故障诊断结果则会产生一定的偏差,因此以概率值呈现故障诊断结果是更可靠且合理的。基于概率论的贝叶斯网络模型,具有很强的不确定信息处理能力。本文首先介绍了冷水机组的系统及其典型故障,并对典型故障进行了热力学分析。然后开始构建贝叶斯网络模型:1)根据专家知识和对故障的热力学分析确定网络结构;2)利用EWMA控制图的控制限将定性规则量化,统计残差分布于各阈值区间的频率,并将该频率近似作为故障与症状间的条件概率。针对已经建立的贝叶斯网络模型结构复杂,冗余变量较多的问题,提出将敏感性分析融入贝叶斯网络,选择出对故障最敏感的特征变量作为网络节点。同时,通过融合机组维护服务记录等非传感器信息解决观测信息不完整的难题。最后,利用ASHRAE RP-1043项目数据对模型进行验证。结果表明:EWMA-BN模型利用19个节点,84条概率依赖关系,故障诊断结果整体较好,但对低故障等级SL-1的诊断效果未达到预期;EWMA-SA-BN模型包括12个节点,17条概率依赖关系,4个故障等级下诊断正确率均超过0.98,大多数都达到了1.0;融合机组历史维护记录等信息后,EWMA-SA-BN模型在观测信息不完整时的故障诊断性能仍然良好。
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