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《基于主成分分析法的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障診斷》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于主成分分析法的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障診斷晉欣橋,杜志敏,孫勇(上海交通大學(xué)制冷及低溫工程研究所,上海200030)摘要:在已經(jīng)建立的建筑空調(diào)系統(tǒng)仿真器的基礎(chǔ)上,針對變風(fēng)量(VAV)空調(diào)系統(tǒng)的傳感器故障,提出一種基于主成分分析(PCA)和法則相結(jié)合的傳感器故障診斷方法建立了PCA模型,將由傳感器測量值所組成的測量空間分解為主成分和殘差兩個(gè)子空問,進(jìn)行故障檢測后再由基于法則的策略進(jìn)行故障重構(gòu)仿真試驗(yàn)表明,該方法不僅能夠準(zhǔn)確地檢測并隔離傳感器故障,而且可以初步地進(jìn)行故障重構(gòu),為進(jìn)一步研究傳感器的故障診斷提供了必要的基礎(chǔ)尖鍵詞:變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng);傳感器;故障檢
2、測;主成分分析中圖分類號:TU831.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼:APrineipa1ComponentAnalysis(PCA)BasedFaultDetectionMethodforSensorsinVariableAirVolume(VAV)Air22onditioningSystemJINXin2/iaoyDUZhi2nin,SUNYong(InstofRefrigeratbnandCryogenicsEng,ShanghaiJiaotongUniv.,Shanghai200030,China)Abstract:Afaultdetectionmethodusin
3、gprincQalcomponenlanalysis(PCA)integratedwithlaw2basedstrategywaspresentedfordetectingsensorfaultsinvariableairvolume(VAV)air2conditioningsystanonthebaseofVAVsystemsmulatbnThismethod,whichdividesthemeasurespaceintotwosubspaces:principalsubspaceandresidualsubspace,candetectsensorfa
4、ultsbyPCA2basedstrategyandreconstructthefaultsbylaw2basedstrategyThesinulatbnresuitsshowthatthismethodnotonlycandetectandisolatesensorfaults,butalsocanbrieflyreconstructthefauItsItgaveanecessarybaseforfurtherstudyonsensorfaultdetection.Keywords:variableairvolume(VAV)air2x)nditk)ni
5、ngsystem;sensor;faultdetection;principalcomponentanalysis(PCA)收槁日期:2004239215作者簡介晉欣橋(19652).男,安徽滁州人副教授.博士,主要從審空調(diào)系統(tǒng)控制與優(yōu)化方面的研究電話(Tel):021262933351;E3nail:xqjin@mailsjtucducn.對建筑空調(diào)系統(tǒng)(HVAC)而言,可靠而準(zhǔn)確的監(jiān)測和控制系統(tǒng)是其穩(wěn)泄運(yùn)行的基本前提,也是智能化和最優(yōu)化控制實(shí)施的必要條件,控制系統(tǒng)工作正常與否的關(guān)鍵是其中所用到的傳感器能否正常工作在控制系統(tǒng)中,傳感器的準(zhǔn)確與否直接決定了
6、控制結(jié)果的優(yōu)劣,進(jìn)而也決定了空調(diào)系統(tǒng)的能耗和舒適性由于HVAC系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜,對傳感器進(jìn)行人工檢測和校驗(yàn)較為困難,而且費(fèi)用很高因此,有必要開發(fā)傳感器故障診斷系統(tǒng)融入樓宇管理系統(tǒng)(BMS)1屮以自動、方便地對傳感器的故障進(jìn)行診斷在眾多的故障診斷方法中,使用較多的有基于模型的方法2和基于數(shù)據(jù)融合的方法等,針對變風(fēng)量(VAV)空調(diào)系統(tǒng)的非線性、復(fù)雜性等特點(diǎn),本文提出基于主成分分析(PCA)的傳感器故障診斷方法1VAV空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障診斷方法典型集屮空氣處理系統(tǒng)及測量點(diǎn)的布置如圖1所示在空調(diào)箱(AHU)的控制中,4個(gè)十分重要口影響室內(nèi)舒適性和能耗的測量參數(shù)分
7、別是:送風(fēng)混度、新風(fēng)流量、新風(fēng)與回風(fēng)的恰差(溫濕度差)以及送風(fēng)與冋風(fēng)流量差這4個(gè)參數(shù)測量的準(zhǔn)確與否直接影響對應(yīng)的送風(fēng)溫度控制、新風(fēng)控制、經(jīng)濟(jì)(節(jié)能)控制以及室內(nèi)正壓控制由于HVAC系統(tǒng)的風(fēng)側(cè)是一個(gè)開環(huán)系統(tǒng),與閉環(huán)的水側(cè)系統(tǒng)的特性不同,可以得到的質(zhì)量和能量守恒方程的數(shù)目不足以診斷出風(fēng)側(cè)屮所有的變量,故適用于水側(cè)系統(tǒng)的一些故障診斷方法(例如基于法則的故障診斷方法)不適用于風(fēng)側(cè)系統(tǒng)本文釆用PCA與基于法則’的故障診斷方法相結(jié)合的方法圖1VAV空調(diào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig1SchematicofVAVairconditbningsystemsPCA5,是一種多元統(tǒng)計(jì)分
8、析方法,它具有兩個(gè)主要功能:降低數(shù)據(jù)的維數(shù);提取數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性將