刘现朝

（中农威特生物科技股份有限公司，甘肃 兰州 730046）

我国城市化建设不断加快的过程中，人们对建筑物的内在安装问题也越来越关注，智能化建筑物内在安装是未来发展的趋势。暖通空调作为建筑物内在安装系统之一，可以明显提高人们的生活质量，对人们的生活带来了极大的便利。定期开展对暖通空调系统设备的检测和维修是设备管理中非常重要的任务。以下是本文对暖通空调系统设备管理和故障维护问题的相应分析。

1 暖通空调常见问题及原因分析

1.1 暖通空调常见问题分析

暖通空调设备的系统较为复杂，任何部分都可以发生故障，其中对常见的故障为电气故，导致暖通空调电气故障的原因较多，如电机损坏等。此外，还有机械故障，日常生活中阀片损坏是机械故障的常见原因。暖通空调一旦出现故障问题，将直接影响业主的生活质量，甚至威胁业主的人参和财产安全，对业主造成不同程度的损失。由此可见定期加强对暖通空调系统设备的维修是非常必要的，可保障设备安全平稳运行，减少对业主带来的经济损失。

1.2 暖通空调故障原因分析

暖通空调系统结构较为复杂，该设备在完成整个的运行操作时需要借助多个系统。多个系统中会有多个参数和多个设备，他们之间彼此耦合，进一步提高了暖通空调设备结构的复杂性，导致故障问题频发。暖通空调设备中的某个部件出现故障，常常会波及到其他部件。比如在制冷循环系统中，冷水泵发生故障，会影响到压缩机使用寿命，该设备中各个部位的关联性，决定了故障问题的整体性，增加了故障诊断的难度。此外，加上暖通空调中传感器数量有限，信息缺乏的情况下，降低了系统的检测力度。上述原因都是导致暖通空调设备故障问题频发的原因。

2 诊断暖通空调运行故障的方法

诊断暖通空调运行故障的方法较多，其中主要有以下几种。一是基于规划的故障诊断。此种诊断方法应用的领域较多，是从人工智能基础上发展而来。该方法下可以设定已知数据，构建出故障和特征之间的关联性关系，实现对设备故障问题的诊断。二是基于模型的故障诊断。该方法下将数据逻辑电路和输入输出数据结合在一起，实现对故障的诊断，但是此种方法被应用在暖通空调上，会增大计算难度，难以构建模型。三是基于案例的故障诊断。该方法限制性因素较多，需要大数据库的支持，但是依照相似案例可降低故障诊断难度。四是基于小波分析的故障诊断。该方法可以小波分析设备发出的突变信号，能明确诊断出故障的位置和性质。

3 暖通空调智能化设备管理和检测技术分析

智能化家居是科学技术不断发展的产物，在人们生活中已经越来越常见。建筑内部智能化安装设定需要定期维护和检修，强化对智能化家居的管理。集成技术是科技不断发展的产区，该技术可以将将数据信息汇集在一起对智能化设备进行控制。暖通空调设备作为建筑内部智能化安装设备之一，可以满足人们对智能化建筑的高需求，暖通空调设备的管理有着高度的特殊性，该设备采取的高端管理模式，可以远程诊断暖通空调设备。计算机对暖通空调系统设备独特的运行方式进行分析，结合相应的数据资料，及时发现设备的征兆，诊断设备运行中出现的特定故障。智能化的管理模式可以为暖通空调设备的故障做出正确的诊断结论，并制定合理性的解决对策、维修计划时间表以及具体的执行方案等。智能化管理模式的实现离不开系统的集成技术，该技术是促使计算机对暖通空调实现智能化管理的基础。特别是计算机中的神经智能系统，可准确检测设备故障，对用户提供特定的建议和解决措施。

4 暖通空调设备故障检测应用分析

4.1 分析故障参数

暖通空调一旦出现故障，要想解决故障问题，就需要结合相应的参数。参数越多，对于解决暖通空调故障问题越有利。根据暖通空调以往的维护经验，可以发现构建出相应的故障模型参数组，仔细分析这些参数组的内容，可以对暖通空调的故障问题进行合理化的预测，判断出故障所在位置。

4.2 收录参数运行数据

暖通空调在运行的过程中，所有的参数都是在不断变化的。这些参数如果均在正常范围内波动，将不会影响设备的正常运行。但是参数波动幅度一旦超过允许的最大范围或者最小范围，将影响暖通空调设备的正常运行。此时就需要全面收集设备运行参数，将其集中在一起进行分析，构建空调故障数据模型。空调故障数据模型分为单纯性和复杂性，其中单纯性的故障数据模型，构建较为简单。复杂性故障数据模型的构建难度系数较大，该模型的构建需要用到仿真技术。此外，维修人员可以结合暖通空调的运行参数，查看以往故障原因，提取有价值的数据资料。计算机中的数据系统会比对记录下来的数据和正常数据，如果对比过程中没有发现异常数据，则可以将设备运行数据收录在数据库中。反之在对比过程中如果发现异常数据，则需要分析这些数据的情况，并对异常数据做好分类处理，以便为后期暖通空调故障的诊断和维修提供相应数据支撑。空调事故现场数据的采集和历史数据的分析、存储等是可持续性工作，需要设备维护人员不断坚持下去。在数据不断积累的过程中，工作人员获取的经验也会越来越多，暖通空调故障诊断正确率也会不断提高。

4.3 构建识别系统

暖通空调数据库模型构建成功后，要将已收录好的数据模型和故障模型结合在一起，分析两者的接近程度，明确故障名称。暖通空调故障识别问题上，涉及的数据分类方法较多，比如理论选择法、BAYS法、神经网络分析法等，不同的数据分类方法都有各自的特点，需要工作人员根据实际情况，选择最佳的数据分类方法。

4.4 改进数据库

分析暖通空调的故障问题，离不开相应的空调设备软件系统。空调设备软件系统的编制需要确保科学性和合理性，保证参与暖通空调维护的每位人员都能熟练掌握该软件系统，强化工作人员在系统操作技能上的训练，逐步提升系统识别暖通空调故障的反应能力，强化预期效果。例如，暖通空调预防性的维护环节中，空调设备软件系统如果可以提前获取设备的故障信息则可以提醒工作人员提前探查设备，能极大减少设备故障对业主带来的损失。因此软件系统的开发人员需要构建完善的暖通空调数据库，为故障问题的解决做好充分的准备

4.5 应用故障方法

暖通空调系统设备在运行的过程中，会出现各种问题，如设备重新启动或者运行不稳定等。暖通空调的系统运行参数的波动范围是不一样的，产生故障问题的严重程度和时间段也就不一样。基于此就需要构建暖通空调不同的故障模型。比如暖通空调的停机模型、设备稳定运行模型以及启动模型等。其中停机工作时使用的模型为停机模型，该模型主要用来检查传感器正常与否空调主机位置上的油温和压力是否稳定等。此外，停机模型也可以用在暖通空调启动前的复检上，该模型可以及时发现暖通空调存在的故障问题，并加以排除。空调工作状态常使用的模型为启动模型，该模型可以在暖通空调启动15分钟左右的时间段内检查设备制冷剂，判断制冷剂有无泄漏、制冷器管道有无堵塞等问题。

5 强化暖通空调日常维护的有效措施

一是加强制冷机组开机前的维护。制冷机组开机之前需要做好全面的检查，重点检查冷却水开关，明确开关位置是否正确；检查制冷剂系统以及油系统开关是否正确，液位是否正常。此外，还要注意冷却水的温度和时差等。二是加强主机运转维护的检查，检查是否出现泄漏问题，做好详细的运转记录等。三是加强空调系统运行管理维护，定期清理系统除污器，做好打压试验和清洗实验，定期清理风机盘管上的滴水盘等。四是合理设置系统运行温度，安装自动调温装置，合理调节温度并做好详细记录。注意冬季将水温设置在65℃以下。

6 结语

综上所述，暖通空调在现代建筑安装中较为常见，以上就是本文对暖通空调系统设备管理和故障问题进行分析，希望可以进一步优化管理方法，提高设备管理水平，促使暖通空调系统可以更加高效、安全、平稳的运行