黨建超，劉昌海,馮 宇，朱佳健，李 敏，林陽陽

(鄭州大學土木工程學院，河南 鄭州 450001)

0 引言

空調(diào)系統(tǒng)的故障會帶來設備性能下降、能源消耗增加及設備壽命縮短等一系列問題，因此對空調(diào)系統(tǒng)的故障診斷研究具有很高的必要性。根據(jù)ROTH等[1]的研究，解決空調(diào)系統(tǒng)故障可以帶來明顯的能源消耗降低，故障診斷研究不僅能幫助快速解決空調(diào)故障，對節(jié)能環(huán)保等[2]問題同樣意義重大。

對空調(diào)系統(tǒng)的故障診斷研究開始于20世紀90年代，ROSSI[3]等通過大量研究建立了故障診斷規(guī)則，較早地發(fā)展了暖通空調(diào)系統(tǒng)方面的故障檢測與診斷研究。后續(xù)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，一系列的故障診斷方法被提出?；趯＜乙?guī)則的方法是其中具有代表性的一種，它通過建立描述變量之間關(guān)系的規(guī)則集合來實現(xiàn)故障診斷，例如趙蕾[4]、孟小忖[5]提出了在不同運行模式下基于專家規(guī)則的一次回風空調(diào)系統(tǒng)故障診斷方法，王海濤等[6]開發(fā)了基于規(guī)則的變風量空調(diào)箱故障診斷系統(tǒng)，黃榮庚[7]提出了基于規(guī)則的故障檢測方法，用于數(shù)據(jù)中心的制冷劑泄漏檢測。這種方法的優(yōu)勢在于簡單易用，有不可替代的實用性。

近年來隨著機器學習算法的發(fā)展，出現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法，它通過使用機器學習算法提取正常工況下的歷史數(shù)據(jù)特征，根據(jù)當前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)特征的一致性實現(xiàn)故障診斷。例如龐義旭等[8]研究了運用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法實現(xiàn)變風量空調(diào)系統(tǒng)的模型建立及故障診斷。趙鵬程[9]進行了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的空調(diào)傳感器故障研究，促進了空調(diào)系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展。郭亞賓[10]提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多聯(lián)機系統(tǒng)故障檢測與診斷方法，豐富了多聯(lián)機系統(tǒng)的故障診斷方法。它相較于專家規(guī)則在故障診斷的準確性及靈敏性方面有比較大的提高，但缺點在于需要大量的歷史數(shù)據(jù)來進行訓練，而數(shù)據(jù)的大量獲取存在困難。

暖通空調(diào)系統(tǒng)由于其多樣性和復雜性，建立通用的故障診斷方法存在較大困難[11]，目前專家規(guī)則方法在典型故障的故障診斷中應用較少，本研究為豐富相關(guān)內(nèi)容，對易發(fā)生的幾種故障開展了細致的研究，目的在于實現(xiàn)對典型故障的快速檢測與診斷。

1 實驗介紹

本研究針對空調(diào)系統(tǒng)運行過程中易于出現(xiàn)的幾種故障進行了專門的研究?？照{(diào)系統(tǒng)構(gòu)成復雜，易發(fā)生多種故障，常見的故障有制冷劑不足、過濾網(wǎng)堵塞、空調(diào)漏水、空調(diào)異味、冷卻水不足、傳感器失靈等等。這些故障根據(jù)是否有器件損壞、是否易感知、是否易于監(jiān)測等標準可分為不同的類型，故障診斷是借助空調(diào)運行數(shù)據(jù)來實現(xiàn)，因此所診斷的故障類型必須在運行數(shù)據(jù)上有體現(xiàn)。比如冷卻水不足將引起冷卻水溫升高，而水溫是可監(jiān)測的，比如空調(diào)異味雖然常見但卻難以用傳感器監(jiān)測，所以對它的診斷存在困難。綜合考慮故障的常見性及數(shù)據(jù)采集的可實現(xiàn)性，我們選取冷卻水和冷凍水流量減小、冷凍水和冷卻水傳感器故障這四種故障作為本研究的故障診斷對象。

實驗過程中，通過采集各監(jiān)測點的數(shù)據(jù)，對比正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)的變化，結(jié)合相關(guān)專業(yè)知識，整理出了故障與特征參數(shù)變化的對應關(guān)系，所采用的實驗裝置如圖1所示。

本實驗裝置由三個循環(huán)構(gòu)成，分別是制冷劑循環(huán)、冷凍水循環(huán)、冷卻水循環(huán)。在循環(huán)中多處布置了溫度測點，布置位置在圖1中表示。本實驗裝置能夠獲得多種溫度，包括壓縮機的吸氣和排氣溫度、蒸發(fā)溫度、冷凝溫度及冷凍水和冷卻水的水溫。數(shù)據(jù)采集實驗分為正常數(shù)據(jù)采集和故障數(shù)據(jù)采集兩部分進行，實驗臺自動記錄數(shù)據(jù)，選擇制冷模式運行。在實驗過程中為保持工況的一致性，正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)采集連續(xù)進行。試驗臺穩(wěn)定運行后，開始記錄正常數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量滿足實驗計劃以后，開始引入故障采集故障數(shù)據(jù)，選取的故障類型及每種故障的引入方式如表1所示，單次只引入一種故障，故障數(shù)據(jù)量與正常數(shù)據(jù)量保持一致。通過對設置在此循環(huán)各處的溫度傳感器進行數(shù)據(jù)采集，獲得了運行過程中的多種數(shù)據(jù)，以此組建了空調(diào)系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)庫。

表1 故障類型及引入方式

2 結(jié)果分析

圖2展示了發(fā)生溫度傳感器故障時的關(guān)鍵溫度變化曲線，故障包含有冷卻水傳感器故障和冷凍水傳感器故障。在圖2(a)中，正常運行階段冷卻水溫由于房間熱負荷較大逐步上升，且上升趨勢保持相對穩(wěn)定，引入故障再次穩(wěn)定后，冷卻水溫逐漸趨近于室外溫度。分析出現(xiàn)此種現(xiàn)象的原因可知，引入故障時將傳感器脫離測點而放入空氣中引起了測量對象的變化，所以引入故障后傳感器反映的是室外溫度。圖2(b)中，在正常運行階段，冷凍水溫穩(wěn)定于一個較低的溫度，引入故障再次穩(wěn)定后同樣趨于室外溫度。從圖2中的結(jié)果可以得出，當傳感器發(fā)生故障時兩種傳感器監(jiān)測溫度均趨向于室外環(huán)境溫度，這是它們的一致性。

圖3展示了冷卻水流量減少故障引起的各關(guān)鍵溫度的變化。在圖3(a)中，正常運行階段各溫度均處于穩(wěn)定狀態(tài)，將冷卻水流量減少為1/2引入故障后，冷卻水溫和冷凝溫度變化明顯，兩者都明顯升高，且變化速度都是先大后小。出現(xiàn)這種現(xiàn)象是因為冷卻水流量減小以后，制冷劑釋放的冷凝熱不能被冷卻水及時帶走散發(fā)給環(huán)境，引起冷卻水溫升高，冷卻水與高溫制冷劑的換熱隨之減弱，冷凝溫度受此影響而升高。對于壓縮機吸氣溫度，故障前后變化趨勢幾乎不變，可以認為該故障帶來的影響不明顯。在圖3(b)中，正常運行與故障運行階段壓縮機排氣溫度始終處于升高狀態(tài)，但引入故障后曲線斜率出現(xiàn)明顯變化，這是由于冷卻水箱中排氣的冷卻階段被削弱，給排氣的降溫帶來了阻力，所以才出現(xiàn)了相對升溫更快的變化趨勢。

圖4展示了冷凍水流量減小故障時引起的各關(guān)鍵溫度的變化。在圖4(a)中，正常運行階段冷凍水溫和壓縮機吸氣溫度均處于穩(wěn)定增長的狀態(tài)，將冷凍水流量減小為1/2引入該故障后再次進入穩(wěn)定階段，這兩者均改變了原有的變化趨勢，不再保持增長而趨向于穩(wěn)定。出現(xiàn)這種變化是因為冷凍水流量減小以后制冷劑產(chǎn)生的冷量不能被及時帶走，冷量積累引起冷凍水溫改變以往增長趨勢，壓縮機吸氣溫度對應變化，兩者由于關(guān)聯(lián)性較強變化趨勢保持一致。在圖4(b)中，受壓縮機吸氣溫度變化的影響，排氣溫度升高趨勢減緩并逐漸穩(wěn)定。同時由于蒸發(fā)器中冷凍水溫相對降低導致蒸發(fā)過程被削弱，制冷量隨之減少，蒸發(fā)溫度受影響出現(xiàn)了降低的趨勢。

3 規(guī)則和故障診斷方法

我們針對所研究的冷卻水流量減少、冷凍水流量減少、冷卻水傳感器故障及冷凍水傳感器故障這四種故障進行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)當發(fā)生這些故障時會對冷卻水溫、冷凝溫度、壓機排氣溫度、冷凍水溫、蒸發(fā)溫度等參數(shù)產(chǎn)生影響。以此為基礎，為了區(qū)分空調(diào)是否發(fā)生故障以及發(fā)生了怎樣的故障，我們結(jié)合相關(guān)理論知識，制定出了以下規(guī)則，如表2所示。

表2 故障診斷規(guī)則

當發(fā)生冷卻水流量減小故障時，由于制冷劑釋放的熱量不能被及時帶走，引起了冷卻水溫的升高，高溫制冷劑得不到較好地冷卻就進入冷凝過程，冷凝溫度會升高，同時由于此換熱過程的削弱，高溫側(cè)溫度不能較快地降低，壓縮機排氣測點的溫度也隨之升高。對于診斷規(guī)則1，如果冷卻水溫高于正常工況下的冷卻水溫超過一定數(shù)值，則可判定冷卻水溫這一參數(shù)達到故障狀態(tài)，經(jīng)分析實驗臺實際運行數(shù)據(jù)，正常工況下冷卻水溫為34 ℃，將閾值ε1確定為2可以排除數(shù)據(jù)波動的影響；對于規(guī)則2，如果冷凝溫度高于正常工況數(shù)據(jù)超過一定數(shù)值，則可判定冷凝溫度這一參數(shù)達到故障狀態(tài)，正常工況下冷凝溫度為35.2 ℃，閾值ε2確定為3可以排除數(shù)據(jù)波動的影響；對于規(guī)則3，對試驗臺進行大量實驗發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)下壓縮機排氣溫度增長曲線斜率趨于穩(wěn)定，當斜率變大時可以判定這一參數(shù)達到故障狀態(tài)。

當發(fā)生冷凍水流量減小故障時，制冷劑產(chǎn)生的冷量不能及時被帶走，會引起冷凍水溫的下降，溫差減小使蒸發(fā)過程被削弱，制冷劑蒸發(fā)變慢，蒸發(fā)溫度受此影響而降低。對于診斷規(guī)則4，如果冷凍水溫低于正常工況數(shù)據(jù)一定數(shù)值，則可判定冷凍水溫這一參數(shù)達到故障狀態(tài)，正常工況下冷凍水溫為25.2 ℃，閾值ε3取0.2可以排除數(shù)據(jù)波動的影響；對于規(guī)則5，當蒸發(fā)溫度低于正常工況數(shù)據(jù)的一定數(shù)值時判定為發(fā)生故障，正常蒸發(fā)溫度為-3.66 ℃，閾值ε4取為0.2可排除數(shù)據(jù)波動影響。

當發(fā)生冷卻水傳感器故障時，對應的傳感器脫離溫度測點，暴露于空氣中，經(jīng)過一段時間后將與室溫一致。冷凍水傳感器故障時與此種故障內(nèi)在原因相同，最終溫度也表現(xiàn)為與室溫一致。規(guī)則6與7表示冷卻水溫和冷凍水溫圍繞環(huán)境溫度波動，閾值ε5和ε6均取為0.4可實現(xiàn)較準確的判定。

該規(guī)則用于故障診斷時，將對應數(shù)據(jù)代入相應規(guī)則判斷是否成立，如果同時滿足某個故障對應的所有規(guī)則即可判斷為發(fā)生相應故障，由于不同種類故障診斷時所用到的參數(shù)種類不同、所對比的方法不同，采用此種方法仍可準確診斷出故障種類。經(jīng)大量實驗，本實驗積累了較多相同外界工況時的系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，并將它們歸類整理成了數(shù)據(jù)庫，用于診斷規(guī)則準確性的檢驗。通過對上述規(guī)則進行檢驗發(fā)現(xiàn)此規(guī)則用于故障診斷時的正確率均達到了較高水平，檢驗結(jié)果如圖5所示。其中兩種傳感器故障由于原理清晰、易于分析，加上閾值設置合理等因素，正確率分別為85.20%和94.01%，處于較高水平。兩種流量減小故障受限于數(shù)據(jù)采集的精確性、參數(shù)的多樣性及故障與參數(shù)變化對應的復雜性，較難以達到與另兩種相當?shù)恼_率。但仍達到了64.58%和80.00%，仍然具有較高的實用價值。

4 結(jié)論

本研究經(jīng)過對四種典型的空調(diào)系統(tǒng)故障進行數(shù)據(jù)分析，幫助讀者更深入理解故障發(fā)生引起的相關(guān)參數(shù)變化趨勢及內(nèi)部機理。同時結(jié)合相關(guān)專業(yè)知識編寫專家規(guī)則實現(xiàn)了對故障的診斷，有良好的效果，并得出如下結(jié)論：

1)空調(diào)系統(tǒng)發(fā)生冷卻水及冷凍水傳感器故障時，表現(xiàn)為對應的溫度由原本的穩(wěn)定狀態(tài)變化到穩(wěn)定于環(huán)境溫度；發(fā)生冷卻水流量減小故障時，表現(xiàn)為冷凝溫度及冷卻水溫升高；發(fā)生冷凍水流量減小故障時，表現(xiàn)為蒸發(fā)溫度及冷凍水溫降低。

2)發(fā)生冷卻水流量減小及冷凍水流量減小故障時，所寫規(guī)則故障診斷正確率達到80%和64.58%；發(fā)生冷卻水傳感器及冷凍水傳感器故障時，所寫規(guī)則故障診斷正確率達到94.01%和85.20%，均處于較高水平。