张婕妤

（山东天瑞重工有限公司，山东 潍坊261061）

1 前言

随着社会快速发展，目前我国建筑能耗约占社会总能耗的30%［1］。暖通空调（Heater，Ventilation and Air Conditioning，HVAC）系统是建筑中最主要的耗能设备，其运行能耗占到建筑总能耗的50%～60%，且运行过程中可能会出现多种故障。数据显示，HVAC系统发生故障导致能耗增加约15%～30%。在我国能源消耗日益增加的今天，提高HVAC系统应用的科学性、合理性以及实施节能环保处理是十分必要的。因此，亟需建立自动故障检测与诊断（Fault Detection and Diagnosis，FDD）系统，对于保持室内舒适性、节约能耗以及延长系统使用寿命具有重要意义［2］。

Katipamula等人［3］描述了基本的FDD方法，并将其定义为定量、定性或基于过程历史的方法。单彪等人［4］研究了基于函数型数据分析HVAC系统的FDD方法，解决了应用于含有噪声干扰数据时，传统主成分分析方法产生较高误报率和漏报率的问题。王海涛等人［5］基于控制原理、质量守恒、能量守恒建立故障分类器，采用残差累积和控制图检测空气处理机组的故障，提高了系统的有效性和可靠性。HVAC系统运行过程中冷水机组较易出现故障，如冷凝器结垢和制冷剂泄漏等问题。在冷水机组的FDD方面，Li等人［6］采用基于密度聚类与主成分分析相结合的方法，提高了FDD的灵敏度和可靠性以及传感器故障估计的准确性。Karami等人［7］基于测量的数据，将无迹卡尔曼滤波器与高斯混合模型回归相结合，通过监测关键节点的变化来检测和诊断发生的故障。一些专家学者基于组件相互依赖性、守恒定律和历史数据相关知识，采用贝叶斯非线性状态估计并融入距离拒绝等技术，检测冷水机组中的能量和液压故障［8］。……