王刚+朱清雪

摘 要： 随着暖通空调系统（HVAC）在各种场合越来越广泛的应用，暖通空调系统得到了很大发展，空调系统中的控制系统也越来越复杂。不管是商用办公楼还是工业加工场所，甚至是民用住宅都对空调系统提出了更高的要求，要求空调系统的运行稳定、舒适和节能。在越来越复杂和庞大的HVAC系统中，往往会产生各种各样的故障，要快速及时地检测、鉴别出系统中出现的各种故障，已远非操作者力所能及，这就使得故障检测与诊断（Fault Detection and Diagnosis， FDD）系统越来越成为必要。为此，本文主要对暖通空调系统故障原因、检测及诊断方法进行了分析与探究。

关键词： 暖通空调系统；故障原因；检测；诊断方法

暖通空调系统最先应用于美国，其工作原理主要是改变房间中的风量来使得室内所产生的负荷得到满足。因为系统绝大多数时间都是在负荷下进行工作的，所以能够在能源消耗上有一定程度上的降低，在节能的效果上有着显著的作用。这就使得空调系统的使用逐渐的传向了全世界，继而在世界各地都得到了广泛的应用，并为节省能耗做出了一定的贡献。随着人类对节能意识及生活质量的要求不断的提高，专业学者研究出调节变风量系统及变水量系统的调节方法，使其更好的平衡暖通空调系统。

一、暖通空调系统故障常见原因

暖通空调系统是由多种设备组合而成的，其中系统设计时应用到了多个学科的技术，如热力学、流体力学等。暖通空调系统在运行时，各种设备的参数相互配合，共同完成对建筑物的采暖、调节空气的作用。暖通系统的复杂性增强了故障发生的机率，同时各种故障的相互影响，也会造成新的故障。暖通空调系统应用到多种空调设备，这些设备之间互相用管道进行间接，关联性特别强，如果某种设备出现故障，也会影响其他设备的运行，从而影响整个暖通空调系统性能和功能发挥。故障原因可分为以下几种：

1、自然因素。所谓自然因素就是指内因，也就是系统本身的因素而导致故障的产生。系统在运行过程中，因为自身质量的不合格而导致系统产生故障。在空调系统中，有许多的软件或者硬件组成，在空调系统的自然运行中，很可能会在出现硬件的损坏而导致系统的运行不正常或者是因为软件上的原因而导致系统不能有效的运行，这些都是属于自然故障。

2、人为因素。人为因素就是指操作者因为操作不当而引起系统的损坏。有些的人为因素是有意的，而有些的是无意的。有意的是人为的对系统进行破坏来导致系统不能正常的运行，而无意的则是在操作时因为操作不当而导致系统的损坏，这些都属于人为的故障。

二、暖通空调系统故障检测与诊断分析

通过故障预测与诊断，使暖通空调设备按优化程序运行，是降低建筑能耗和提高经济的途径之一。因此，加强对故障的预测与监控，能够减少故障的发生，延长设备的使用寿命，同时也能够给业主提供持续的、舒适的室内环境，这对提高用户的舒适性、提高建筑的能源效率、增加HVAC系统的可靠性、减少经济损失将有重要的意义。

1、暖通空调系统诊断方法

暖通空调故障诊断方式主要有两种：一种是在线方式，即故障诊断系统实时地监测设备的工作状态，基于适时的在线故障检测与诊断算法，给出系统的故障信息，包括故障程度、故障所属模块、故障位置、故障报警等。另一种是离线方式，即构建计算机辅助决策支持系统，帮助系统迅速发现故障，制定合理有效的系统维修方案。

（1）基于知识的专家系统

建立专家系统诊断模块，包括专家系统知识故障诊断库，并可根据经验和知识的积累以及在获得了新的、可靠的故障诊断规则时或发现原有某条规则不足甚至错误时，能自动进行添加、修改和更新。 专家系统诊断模块由知识获取系统、知识库、推理机和输人、输出系统构成。

（2）基于规则的故障树

利用专家知识、工程师的经验和知识库建立基本故障诊断树，并可生成新的故障诊断树，用户则选择相适应的故障诊断树来执行故障诊断。

故障树分析是在复杂系统中作故障诊断的一种有力工具。用这种方法诊断的效率较高且不容易漏检，例如该模块能根据系统故障现象，逐次向下展开，查询有关的节点和树枝，直到找出故障的发生原因及处理对策。

（3）基于人工神经网 B P改进算法的模式识别

该模块由 B P改进算法的网络、网络结构参数及推理诊断等组成，主要用于完成模式识别和故障诊断。专家系统诊断与故障树诊断两种方法的相互结合，可以有效地解决过去已发生过的各种故障的诊断；但对于以前没有发生过的故障，不具备处理能力，因为知识库中缺乏相应的诊断知识。采用人工神经网络（ A N N） 模式识别技术是一种较好的方案。它根据新的样本进行自动学习和训练以更新故障诊断知识，并可添加到专家系统知识库中。A N N的故障初始样本来自已有的故障实例，这些实例可通过故障机理分析或专家经验获得，此外还可在应用中逐步添加、删除和更新。

2、故障检测与诊断的应用

随着科技的进步，现在的故障检测和诊断手段嵌入了动态的控制系统体系，完善了检测和诊断的技术。制定一些模型数值或者一些经验数据，当传感器测量得到的实际运行过程中的参数和由模型得到的计算值在诊断软件中进行对比和评估，它们之间的差值作为传送的数据，送到故障诊断分析其中的问题，如果这个差值逐渐的增大时，就说明了这个系统发生故障的可能性就会增加。根据检测系统的分析，就会将故障的诊断结果及时传送出去进行显示。这些故障诊断由输入的数据类型、复杂程度、性质等进行分区，较难的诊断就会需要长时间来完成，或者由更高层次的诊断设备来完成。

暖通空调系统故障的检測方法。在以前，我们所用的方法就是用直接、解析和时序三种冗余法来进行检测。基于定量模型法在相同的情况下可以通过比较实际系统或者仿真的模型运行状态来进行检测和诊断系统故障，但是在执行的时候需要具体的、精确的数据模型来进行检测。还有一些基于定型模型法、基于统计学法、人工神经网络法和模式识别法等可以对暖通空调系统的故障来进行检测。

按照故障的级别和故障的优先级不同，不同故障在不同的诊断层次上来诊断。在分布式控体系（DCS）中，驻留在不同层级上的故障诊断工主要由输入数据的类型、性质、复杂程度和诊断具使用的频率来区分，复杂的、需要更多知识和能的故障诊断（如诊断周期需要一天或一个月的将由更高层次的诊断工具（或计算机）来完成，由现在传感器性能的提高，大量的、低端的故障诊倾向于在传感器中就地解决。

三、结束语

综上所述，空调系统已经在我国得到了广泛的应用，已经普遍用于各建筑物之内，得到了人们的一致好评。然而系统中很容易出现设备损坏故障，这就要求维修人员要及时对其进行维修，保证空调系统的有效运行。而维修人员在进行故障确认时，要知道故障主要是分为哪几类，分别通过什么方法检测，这样就能更好、更快速的找到故障，进而加以维修以保证系统的运转。 ■

参考文献

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