陈友明，姜长亮，陈霆英俊

(湖南大学 土木工程学院，湖南 长沙　410082)



基于Kriging模型的冷水机组故障检测与诊断方法

陈友明†，姜长亮，陈霆英俊

(湖南大学 土木工程学院，湖南 长沙410082)

提出应用Kriging模型对冷水机组进行故障检测与诊断(FDD)，采用ASHRAE RP-1043项目中无故障运行数据建立并验证冷水机组Kriging模型.利用参数敏感性原理对比T-统计方法和指数加权移动平均(EWMA)方法，对比结果表明，EWMA方法提高了参数敏感性.结合Kriging模型、EWMA方法和故障诊断规则表，用实测故障数据对冷水机组故障进行检测与诊断，检测和诊断的故障包括冷凝器结垢、制冷剂充注过多、制冷剂泄漏、不凝性气体、冷冻水流量减少和冷却水流量减少6个故障.诊断结果表明，应用Kriging模型能够准确有效地检测与诊断冷水机组不同水平的故障.

Kriging模型；冷水机组；故障检测；故障诊断

冷水机组的运行状况，对室内环境的舒适度，以及对空调系统能耗影响很大.2009年宏观建筑全寿命周期能耗为12亿吨标准煤，占全国能源消费总量的39.5%，占全社会终端能源消费的41.4%.暖通空调系统能耗占整个建筑能耗的65%，冷水机组的运行能耗占该比例的40%～50%.因此，从能耗方面考虑，冷水机组无故障运行意义重大.出现故障后，机组的运行效率降低，所以国内外许多学者致力于FDD方法的研究.Chen等[1]将主元分析法应用到空气源热泵冷水机组/加热器的故障检测中.Zhou Qiang[2]，梁志文[3]等提出了应用模糊建模和人工神经网络的策略.赵云峰等[4]提出应用回归模型到……