基于PCA的地源热泵系统传感器的故障诊断研究

发布时间：2020-04-22 01:40

【摘要】：目前,随着当今社会经济的持续发展,对建筑环境的要求也不断提高,使得建筑逐渐朝着大型化、多功能化和智能化发展。在自动控制系统在各行业愈加普及的今日,空调故障诊断系统作为智能建筑系统的重要部分,所占比重也逐渐增加,对这方面的研究也愈加重视。而传感器是空调监测系统的重要组件,它是否可靠关乎空调系统的实时调节和运行控制,进而影响到能源利用、室内的热湿环境和空气质量,所以对空调系统传感器的故障诊断进行研究是十分必要的,有着很强的应用价值。本文先简单讲述了主元分析法(Principle Component Analysis,PCA)的基本思想、数学证明方法、建模方法以及如何确定主元数目、故障检测方法、基于贡献图的故障分离方法等一整套故障诊断与检测的流程。然后对地源热泵系统及其故障进行介绍,包括地源热泵系统发展及应用、本实验采用的地源热泵系统、在空调系统中常见的四种传感器故障的特点与其数学模型,最后,根据现有系统的条件筛选系统变量。采用主元分析法对地源热泵系统传感器故障检测与诊断。从实际的地源热泵系统采集运行数据,分别对空调系统传感器的三种故障:偏差故障、漂移故障和精度降低故障,使用主元分析法进行故障诊断,来验证其诊断效果。这些数据表明,基于PCA法的传感器故障检测是有效的。但发生微小故障时,诊断效果并不理想。针对主元分析法存在的不足提出了两种改进方法,核主元分析法和动态核主元分析法。在核主元分析方法中,分析其核心理论可知,核主元分析法无需建立系统的精确数学模型,仅要分析各变量间相关性,而后使用核函数对原始数据进行非线性映射,便能以较准确地方式展现不同变量间的非线性,除此之外,还能提取系统的非线性特征,因此该方法适用于空调系统这类非线性系统的故障诊断。又进一步研究了指数加权动态自回归统计模型与等步长数据更新,针对过程数据的动态时变特性,提出了动态核主元分析法。通过使用加权因子,将新数据与旧数据结合,共同建立具有动态特性自适应的核主元模型。将这两种方法利用地源热泵空调系统进行验证,结果表明,两种方法均能提高诊断效果。最后,本文将三种诊断方法的诊断结果进行了详细的比较,这三种方法都是可行的方法,但有各自的特点和局限性:传统主元分析法有着灵敏度较低但不会出现误诊情况的特点;核主元分析方法则有着较高的灵敏度,但也有较低的精度;动态核主元法则各项指标都很均衡。综合来看,在大多数空调的使用场合,动态核主元分析法是相对较好的方法。
【图文】：

主元,相关性,新坐标系

图 2-1 主元变换看出，在坐标系( x, y )中，这 n 个点的坐标 x 和 y 呈现出某种相关性转一角度θ后，使坐标轴分别对应着椭圆的长轴方向和短轴方向，变Oy1，相应的旋转公式为： sincoscossin11yxyxxy中可以看出，x1和 y1在新坐标系中几乎不相关。当这个椭圆长轴很长可以说这 n 个点的差异主要集中在长轴方向，即 x1轴上，也表示着上的方差最大，包含的样本信息最多。因此，在新坐标系 x1Oy1下，就能了解到这 n 个点的基本分布情况。那么可以将由 x 和 y 组成的新综合指标，称之为第一主元，而 y1称之为第二主元。第一主元包含样本信息，而第二主元包含了较少的信息，，当信息量低于一定程度时元抛弃，仅使用第一主元对目标系统进行描述。这样就能实现使用较取系统的绝大部分相关性的目的，从而达到了降维的作用。

界面图,系统监控,界面

电源 380V/3N~50Hz制冷量 69kW制热量 58.3kW制冷输入功率 14.2kW制热输入功率 17.3kW最大工作电流 46A冷却水系统为两台并联的冷却水泵与浅埋式地埋管构成，冷冻水系统则由两台并冷冻水泵与空调末端构件组成。冷冻水泵和冷却水泵为一用一备，循环水泵可以。在地源侧方面，使用的是双 U 型浅埋式地埋管，共钻有 50m 深井 40 口，并增冷却塔进行辅助换热。负荷侧末端主要以风机盘管为主，辅以毛细管网辐射供冷）设备。在系统的监测方面，为了及时掌握系统中的能耗情况和运行状况，采用了 Alerto的 BACtalk 管理系统作为该地源热泵空调系统的楼宇监控系统。BACtalk 系统采 BACnet 数据通信协议是 1996 年美国 ASHRAE 委员会推出的，专用于建筑设备的数据通信的开放性标准协议，它具有许多建筑设备自动化系统特性和功能，为空调建立了同意的数据通信标准[55]。该监测系统的监控界面如下图所示：
【学位授予单位】：苏州科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU83;TP212;TP277

【参考文献】