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故障诊断技术的探讨及在暖通空调中的应用与发展

[暖通供热论文] 摘要：介绍了硬件冗余方法、解析冗余方法、人工神经网络方法各自的原理及特点，描述了基于神经网络的容错控制方法、模糊神经网络在空调故障诊断中的应用以及用神经网络对空气源热泵机组进行故障诊断，最后指出了故障诊断技术中存在的问题。关键字：故障诊断硬件冗余解析冗余人工神经网络

1．引言

    随着大型、超高层、多功能性建筑的不断涌现，供热通风、空气调节系统（HVAC）变得越来越复杂。在这些复杂的空调系统中，往往出现各种故障。故障的存在对空调系统危害极大，它不仅浪费了能源，而且还会影响室内的舒适性，缩短设备的使用寿命。然而，对于日益复杂的空调系统，快速及时地检测、识别系统中出现的各种故障，已远非人力所及。因此，自动故障检测与诊断（Automation Fault Detection and Diagnosis，AFDD）系统对空调系统的运行操作越来越重要了。
    按照故障发生的器件不同，可分为元件故障（Component Fault）和传感器故障（Sensor Fault）。元件故障主要是指像风机、水泵、水阀、风阀、制冷机等设备出现的故障。而传感器故障主要是指传感器出现偏差、漂移、精度等级下降及完全失效等故障。传感器的故障一般是不易察觉，因此危害较大。致力于传感器故障的研究越来越多，用于传感器故障诊断的方法也不断涌现。本文主要介绍了三种传感器故障诊断的方法：硬件冗余方法、解析冗余方法、人工神经网络方法，介绍了这三种方法各自的工作原理及特点，阐述如何用神经网络检测和诊断空调系统中的故障及神经网络在故障诊断中的应用情况，最后提出了故障诊断未来研究的一些建议。

2．硬件冗余方法

硬件冗余方法（Hardware Redundancy）是传感器故障诊断早期的主要……

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投稿人：hg555

最后编辑：dgh

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