胡云鵬,張嘉偉,曾 洋,薛新超
(1.武漢商學院 機電工程與汽車服務學院,湖北 武漢 430056;2.武漢商學院 節(jié)能與新能源技術研究中心,湖北 武漢 430056)
基于PCA的冷水機組傳感器測量故障數據修復
胡云鵬1,2,張嘉偉1,曾 洋1,薛新超1
(1.武漢商學院 機電工程與汽車服務學院,湖北 武漢 430056;2.武漢商學院 節(jié)能與新能源技術研究中心,湖北 武漢 430056)
傳感器測量數據的真實性,為冷水機組的安全運行和優(yōu)化節(jié)能的提供了必要條件,但也經常發(fā)生傳感器的測量故障。采用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)方法,利用Q統(tǒng)計量進行傳感器故障檢測、診斷與數據修復研究,并以實際工程的冷水機組運行數據進行修復數據精度驗證,結果良好。
冷水機組;傳感器測量故障;主元分析;數據修復
冷水機組是制冷空調系統(tǒng)中的核心冷熱源設備,也是一個高耦合熱力系統(tǒng)。為了了解系統(tǒng)實時工況,保障安全運行,實現節(jié)能優(yōu)化,需要對設備中的各節(jié)點溫度、壓力、流量等進行準確、可靠、實時測量。而在長期的使用運行過程中,傳感器的測量故障經常發(fā)生,也導致了性能下降、舒適度下降、能耗浪費等一系列問題。由于系統(tǒng)的熱耦合性,很難利用單個傳感器的歷史數據分析當前測量值的準確性。所以,準確識別故障傳感器,在無法及時或沒有必要更換傳感器的條件下修復故障測量數據,實現傳感器故障的檢測、診斷與數據修復(Fault Detection,Diagnosis,and Reconstruction,FDDR),具有十分現實的研究意義和工程價值。
近年來的相關研究以基于數據驅動的方法為主,而主元分析(Principal Component Analysis,PCA)是一種主要的計算方法。以歷史實測數據構成訓練數據集;然后采用PCA算法進行主元模型的訓練,并利用投影關系和統(tǒng)計量構成相關的閾值邊界用于檢測故障、診斷具體故障傳感器;最后,在適當的條件下,利用PCA的修復模型重構故障傳感器的測量數值。文章采用基于PCA的方法開展數據重構研究,利用實測數據對比分析兩種方法的重構效果
(1)傳感器數據模型。根據蒸汽壓縮制冷循環(huán)的熱力學原理,選取了等8個傳感器或控制器反饋信號構成水冷式冷水機組傳感器測量故障的數據修復基本模型。這8個采樣點分別是:蒸發(fā)器側冷凍水的回水和供水溫度(Tchwr,Tchws)及流量(Mchw)測量數據;冷凝器側冷卻水的回水和供水溫度(Tcwr,Tcws)及流量(Mcw)測量數據;機組耗功(W)和冷水機組出口水溫控制的執(zhí)行器件反饋信號(Mref)。
將武漢市某電子廠房的螺桿式冷水機組的實際運行數據剔除了明顯的系統(tǒng)誤差后,分別建立了訓練數據集和被測數據集,以溫度類傳感器的測量故障為對象,開展基于PCA的數據修復精度驗證分析。
圖1 基于PCA的Tchws的修復數據精度
圖2 基于PCA的Tchwr的修復數據精度
圖3 基于PCA的Tcws的修復數據精度
圖4 基于PCA的Tcwr的修復數據精度
(2)結果分析。經過計算可知3個主元的累計貢獻率為88.6%,所以選取主元個數為3。蒸發(fā)器側冷凍水的回水和供水溫度(Tchwr,Tchws)的修復數據與原始數據的對比分別圖1和圖2所示。其中,Tchws的原始數據與修復數據的誤差平均值為0.57℃,重構數據的誤差標準差為0.24℃。而Tchwr的誤差平均值為-0.39℃,重構數據的誤差標準差為0.24℃。Tchws的數據修復精度良好,修復數據的值整體小于原始數據,而且還有約15%的數據低于-10%的精度。Tchws數據修復均方根差(Root Mean Squared Error,RMSE)為0.6181℃,而Tchws數據修復的RMSE為0.4535℃。
冷凝器側冷卻水的回水和供水溫度(Tcwr,Tcws)的修復數據與原始數據的對比如圖3和圖4所示。其中,Tcws的原始數據與修復數據的誤差平均值為0.11℃,重構數據的誤差標準差為0.86℃。而Tcwr的誤差平均值為0.74℃,重構數據的誤差標準差為1.05℃。有超過95%以上數據的精度達到在±5%之內,修復效果明顯。Tcws和Tcwr的數據修復RMSE分別為0.9199℃和1.004℃。
傳感器測量數據的真實性對制冷空調系統(tǒng)的優(yōu)化控制與安全運行的基礎必要條件,開展測量故障數據的修復具有重要的實際工程意義。文章采用PCA方法開展冷水機組中溫度傳感器的測量故障數據修復研究。通過實測數據的實際修復結果可知,基于PCA的數據修復方法具有較好的重構精度,利用正常工作的傳感器的測量數據建立修復模型,四個溫度傳感器的修復精度均超過了15%。其中,冷卻水側的修復精度可達到±5%,而冷凍水側的修復精度也可達到±10%,對后續(xù)擬開展測量故障下的容錯控制提供研究基礎。
[1]Lee SH,Yik FW H.A study on the energy penalty of various airside system faults in buildings[J].Energy and Buildings,2010,42(1):2-10.
[2]Ginestet S,Marchio D,Morisot O.Evaluation of faults impacts on energy consumption and indoor air quality on an air handling unit[J]. Energy and Buildings,2008,40(1):51-57.
[3]Wang SW,Xiao F.Detection and diagnosis of AHU sensor faults using principal component analysismethod[J].Energy Conversion and Management,2004,45(17):2667-2686.
[4]陳煥新,劉江巖,胡云鵬,等.大數據在空調領域的應用[J].制冷學報,2015,(4):16-22.
[5]Wang SW,Xiao F.AHU sensor fault diagnosis using principal component analysismethod[J].Energy and Buildings,2004,36(2):147-160.
[6]Chen Y M,Lan L L.Fault detection,diagnosis and data recovery for a real building heating/cooling billing system[J].Energy Conversion and Management,2010,51(5):1015-1024.
[7]Hu Y,Li G,Chen H,et al.Sensitivity analysis for PCA-based chiller sensor fault detection[J].International Journal of Refrigeration,2016,(63):133-143.
[8]Liu J,Hu Y,Chen H,et al.A refrigerant charge fault detectionmethod for variable refrigerant flow(VRF)air-conditioning systems[J].Applied Thermal Engineering,2016,(107):284-293.
[9]Qin S J.Statistical processmonitoring:basics and beyond[J].Journal of Chemometrics,2003,17(8-9):480-502.
[10]胡云鵬.基于主元分析的冷水機組傳感器故障檢測效率研究[D].武漢:華中科技大學,2013.
Fault Diagnosis of Chronograph Based on PCA
HU Yun-peng1,2,ZHANG Jia-wei1,ZENG Yang1,XUE Xin-chao1
(1.School of Mechanical and Electrical Engineering and Automotive Services,Wuhan University of Commerce,Wuhan,Hubei 430056,China;2.Energy Conservation and New Energy Technology Research Center,Wuhan University of Commerce,Wuhan,Hubei 430056,China)
The authenticity of themeasured data of the sensor provides the necessary conditions for the safe operation of the chillerand the optimization of the energy saving,but themeasurementof the sensor isalso frequent.Themain componentanalysis(PCA)method is used to analyze the sensor fault detection,diagnosis and data restoration with Q statistic,and the data of the chilledwaterunitisused to verify the accuracy of the data.
chiller;sensormeasurement failure;principalcomponentanalysis;data restoration
TU831.4
A
2095-980X(2017)05-0102-02
2017-05-18
2016年湖北省教育廳科學技術研究項目(B2016361),武漢市科技局科技創(chuàng)新平臺建設計劃(2015061705011607),武漢市教育科學“十三五”規(guī)劃2016年度重點(專項)課題(課題批準號:2016A125)成果,2016年度武漢商學院校級教學研究項目(2016Y010)。
胡云鵬(1978-),男,博士,講師,主要研究方向:制冷空調故障診斷與優(yōu)化控制。