毛细管辐射末端空调系统故障诊断研究与应用

发布时间：2017-09-08 02:42

  本文关键词：毛细管辐射末端空调系统故障诊断研究与应用

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【摘要】：近年来,随着毛细管辐射空调技术的成熟和推广,这项技术逐渐引起了建筑设计师的重视,在实际建筑中的设计与应用也越发广泛。但该新型空调技术在实际运行中出现的故障问题也接踵而至,给用户带来很大的困扰。目前关于毛细管辐射空调系统的故障研究尚少,一旦该系统发生故障,可参考的资料甚少,加上该系统自动化程度较高,如果只能依靠相关专业维修人员的经验进行测试和维修,那么故障最终能否成功诊断就将变得被动,因此有必要针对该新型空调技术建立一套完善的故障诊断体系来解决目前的困扰。本文以实际工程的毛细管辐射空调系统为基础,经过分析,采集,考察该系统结构和工作原理,提出采用故障树分析法来对该空调系统故障进行研究,详细介绍了故障树分析法的特点和故障树模型的搭建方法等,并选取该系统中两个典型的故障“夏季毛细管辐射房间温度过高”和“夏季房间出现结露”作为顶事件,建立相应的故障树模型后,分别对两个故障树进行定性分析,采用上行法求解最小割集找出系统薄弱环节和易发生故障因素并为之后建立专家系统知识库提供基础。同时,本文设计了基于故障树分析法的毛细管辐射空调故障诊断专家系统。先介绍了专家系统的框架模型及组成功能,再基于已建立的故障树模型,依次实现专家系统各大模块的内容和功能。知识库:采用框架法来进行知识的转化和表示,补充故障现象核实库和故障维修意见库并集成知识库管理模块,形成功能完善的知识库模块;推理解释模块:结合该领域专家相应的维修经验及思维逻辑方式,采取正向推理的推理策略设计出推理解释机;最后采用JAVA,JSP编程语言开发出B/S的人机交互页面并设计出该系统的可视化故障诊断专家系统。通过它对实际空调系统故障的测试,表明所建立的毛细管辐射故障诊断专家系统是有效的并且能够应用于实际。
【关键词】：故障树分析 毛细管辐射空调 最小割集 故障诊断 专家系统
【学位授予单位】：苏州科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU831
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的和意义12-13
• 1.3 空调系统故障诊断方法研究进展13-19
• 1.3.1 空调系统故障分析13-14
• 1.3.2 故障检测与诊断基本方法与步骤14-15
• 1.3.3 空调系统故障诊断国内外研究15-19
• 1.4 论文研究内容及方法19-20
• 第二章 故障树分析法20-26
• 2.1 故障树分析法基本理论20-21
• 2.1.1 故障树分析法定义及优点20-21
• 2.1.2 故障树分析法的主要术语及符号表示21
• 2.2 故障树模型搭建的基本方法和步骤21-22
• 2.3 故障树模型的定性分析22-24
• 2.4 本文故障树模型建立的前提和准则24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 毛细管辐射空调故障分析与故障树的建立26-40
• 3.1 毛细管辐射空调系统介绍26-28
• 3.1.1 毛细管辐射空调系统的原理26
• 3.1.2 毛细管辐射空调系统的结构和部件26-28
• 3.2“夏季毛细管房间温度过高”故障分析28-34
• 3.2.1 毛细管辐射能力下降原因分析28-30
• 3.2.2 新风机组换热能力下降原因分析30-31
• 3.2.3 温度传感器失效原因分析31
• 3.2.4 故障树建立及定性分析31-34
• 3.3“夏季房间出现结露”故障分析34-39
• 3.3.1 毛细管辐射板结露原因分析35
• 3.3.2 新风机组送风口结露原因分析35-36
• 3.3.3 故障树建立及定性分析36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 基于故障树分析法的专家系统40-49
• 4.1 专家系统框架及功能介绍40-43
• 4.1.1 专家系统框架40-41
• 4.1.2 知识数据库模块41-43
• 4.2 故障树分析法与专家系统之间的联系43-44
• 4.3 基于FTA的毛细管辐射空调故障诊断专家系统设计44-48
• 4.3.1 专家系统知识库的建立44-46
• 4.3.2 专家系统推理机的设计46-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 毛细管辐射空调系统故障诊断专家系统的建立49-63
• 5.1 专家系统知识库内容49-53
• 5.1.1 节点信息知识库49-50
• 5.1.2 故障现象核实库50-52
• 5.1.3 故障维修意见库52-53
• 5.2 专家系统推理功能的实现53
• 5.3 专家系统人机页面的实现53-56
• 5.3.1 后台知识库管理页面54-55
• 5.3.2 前端故障诊断页面55-56
• 5.4 专家系统诊断过程的实例56-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 结论与展望63-65
• 6.1 结论63
• 6.2 展望63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-70
• 附录70-74

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本文编号：811408