智能建筑暖通空调系统故障检测方法研究

【摘要】：在智能建筑HVAC系统中，单元故障对空调的节能和舒适性影响较大。分析发现，HVAC系统故障检测有四个难点问题（参数漂移、多种模式、渐变故障和既有故障），传统的故障检测方法难以解决这些问题。本文对已有的HVAC系统故障检测方法进行了阐述和比较，针对HVAC系统特点和故障检测难点，提出了一种新型的故障检测方法。 本文以HVAC系统三通阀的故障检测为例，根据实验测得的真实数据，采用Eviews软件分析建立了单个模式下三通阀的滑动自回归模型。在考虑到HVAC系统存在多种运行模式且各种模式可以相互转换的情况下，建立了三通阀的运行马尔科夫跳变系统模型。 因为HVAC系统存在多种确定且可以相互转换的运行模式，所以选用IMM滤波。通过Matlab编程实现了对测量数据的IMM滤波，从而得到各个单元的滑动自回归参数。利用这些参数进行故障检测可以有效避免外界环境变化对故障检测效果的影响。 对相似单元的滑动自回归参数进行处理，可以得到相似单元的参数统计特性。根据参数统计特性可以检测出是否有一个或多个单元发生故障。文中对多种常用的假设检验的方法进行了比较，并选定残差卡方检验作为故障检测的主体方法。通过Matlab编程实现了对具体故障的检测。 采用ROC曲线对故障检测效果进行分析。仿真结果表明，文中提出的故障检测方法在考虑到模式切换、参数漂移及系统噪声的情况下，能有效地检测出系统的突发故障、渐变故障和既有故障。且参与故障检测的相似单元数、检测窗口大小及阈值的选择都会影响故障检测的效果。 【关键词】：HVAC系统 故障检测 混杂系统模型 IMM滤波 ROC分析
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU83
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 意义及应用前景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 HVAC 系统故障检测难点11-13
• 1.4 本课题研究的主要内容和拟解决的问题13-14
• 第二章 系统模型建立14-33
• 2.1 空调系统特点14-15
• 2.2 单个模式下模型建立15-27
• 2.2.1 多元线性回归模型的建立16-23
• 2.2.2 多元线性回归模型模型效果检测23-26
• 2.2.3 单个模式模型整理26-27
• 2.3 混杂系统建模27-32
• 2.3.1 Markov 跳变系统介绍27-28
• 2.3.2 Markov 跳变系统基本模型28-30
• 2.3.3 HVAC 系统的 Markov 跳变系统模型30-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 故障检测方案设计33-44
• 3.1 常用假设检验方法33-41
• 3.2 残差卡方检测方案41-42
• 3.3 关于方案的说明42-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 滤波方法的选择44-57
• 4.1 卡尔曼滤波44-47
• 4.2 多模滤波方法概述及比较47-49
• 4.3 IMM 滤波算法49-54
• 4.4 IMM 滤波仿真54-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第五章 仿真方法选择和故障检测效果分析57-67
• 5.1 仿真模型建立57-58
• 5.2 ROC 分析58-59
• 5.2.1 ROC 曲线的作用和优点58-59
• 5.2.2 ROC 曲线绘制59
• 5.3 仿真结果分析59-65
• 5.3.1 突发故障59-61
• 5.3.2 渐变故障61-64
• 5.3.3 既有故障64-65
• 5.4 故障检测算法评价65-66
• 5.5 本章小结66-67
• 总结与展望67-69
• 参考文献69-73
• 发表论文和科研情况73-74
• 致谢74

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