淺談潔凈室空調系統的故障診斷與排除

　　 【摘要】隨著社會經濟發展，人們生產生活的水平越來越高，空調的應用范圍越發廣泛。隨著空調技術的發展和功能增多，其系統變得更加復雜龐大，這在一定程度上增加了空調系統發生故障的幾率。在醫療行業，越來越多的潔凈室被設置，并安裝上空調系統，由于其用途的特殊性，如果潔凈室的空調系統發生故障，有可能威脅到人民生命財產的安全，因此，如何診斷空調系統的故障顯得很重要。本文主要闡述了對潔凈室空調系統進行故障診斷的作用，并介紹當前主要的診斷方法以及應用狀況。 

　　【關鍵詞】空調；故障診斷；潔凈室；神經網絡；模糊理論 

　　1.前言 

　　 系統故障的含義是系統在運行的過程中，發生了異常，由此引發其他零部件喪失功能的一種狀態。機器系統故障可以依據嚴重性分為硬件故障和軟件故障。一般空調系統的硬件故障是指空調設備的零件失效導致的運行異常狀態，主要有閥門被堵塞、風機停轉、傳感器完全失靈等?？照{硬故障大多是突然發生的，因此問題相對嚴重，但因為是器件問題，容易被檢測到導致故障的原因。而空調系統的軟件故障是指機器的性能變差而導致的運行異常狀態，具體有盤管結垢、傳感器一定程度失效、風道發生泄漏以及閥門關閉不緊等。通常軟件故障的發生過程是緩慢的，在發展到一定程度后才能會顯示出設備運行異常狀態，因而在故障初期不易被檢測到。 

　　 空調故障診斷主要指相關人員根據空調系統運行中出現的異常狀態，檢測、判定設備出現的問題以及出現問題的器件，并能預測該設備惡化發展的趨勢并且確定相應維修、維護等對策。 

　　2.潔凈空調系統故障診斷的作用 

　　由于現在空調設備使用廣泛，對人們的生活生產起到較重要的作用，所以維護空調系統的正常運行，具有非常重大的社會效益和經濟意義。尤其對醫院潔凈室的空調系統進行維護，其作用更為重大。因為空調系統需要經常運行，長期下來，其器件有所損耗而導致各種不同性能出現衰退；又因為一般的暖通空調系統具有各種熱濕處理功能，導致各參數要不斷進行耦合，這就使得系統存在較為復雜的故障關聯性，常常是一個器件出現問題，導致一系列的連鎖反應，從而影響到整體的設備運行狀況。對比于一般場所的空調系統，潔凈室的空調系統的參數控制更嚴格，除了溫濕度需要特殊控制外，還要對室內的房間壓差、顆粒物濃度和氣流流形有特別的要求，這些參數的設定適宜與否，極大地影響到生產狀態和產品質量的好壞，所以定期對其進行故障診斷是必要的，一方面能夠提升生產的效率和產品的質量，一方面能降低系統能耗和系統發生故障的概率，從而節約成本和減輕發生故障好的耗費物力、財力、人力的程度。 

　　3.常用的潔凈室空調故障診斷辦法 

　　 隨著空調診斷技術不斷發展，現階段最常用的故障診斷辦法主要有以下幾大類，而每個類別的方法體系中又可分為若干子類。如圖1-1所示。 

　　圖1-1常用的診斷辦法體系 

　　3.1基于系統數學模型的診斷辦法 

　　 這個辦法是以現代控制和優化理論為指導理論，以系統數學模型為方法基礎，主要利用等價空間方程、參數模型估計、Luenberger觀測器、Kalman濾波器以及識別等辦法使被診斷設備產生殘差，再根據某個閥值對殘差實行分析評價，以此達到診斷的目的。這個辦法是緊密結合控制系統的，能起到容錯控制、重構、系統修復或者連續監控的作用，所以該辦法得到廣泛應用。在此基礎上，該體系辦法又可分為參數估計診斷辦法、狀態估計診斷辦法與一致空間診斷辦法三種。 

　　3.1.1狀態估計診斷辦法 

　　 由被控制的狀態可以得知系統運行的整體狀態，所以，依靠系統狀態的推測，聯合相應的系統數學模型可以實現故障診斷。具體辦法為：首先要重構系統被控制的狀態，然后將此狀態和可測變量對比，可構成殘差序列，最后聯合恰當的模型進行狀態檢驗，就能初步診斷出空調系統的故障情況。 

　　3.1.2輸出估計(預測)診斷法 

　　 使用這個辦法，需要首先確定診斷需要使用的數學模型，然后按照相應的數學辦法分析診斷被測系統的信息。診斷的指導思想是用解析冗余替代硬件冗余。當解析冗余依靠構造系統的模型估算出系統輸出值，再將此數值和實際的系統輸出值相比較，從中排除了故障信息突變導致的奇異點之后，其余信息就是對應系統故障的表現。輸出估計(預測)診斷法基本過程如圖1-2所示。 

　　圖1-2輸出估計診斷 

　　3.1.3基于信息融合的診斷方辦法 

　　 該辦法是一種多源信息綜合處理技術。即是它把源自同一目標的多源信息進行合成，生成相對單一信息源更為完整及精確的預測信息，這個辦法通常用于診斷信號信噪比低、可信度低等系統問題。 

　　3.2基于知識處理的診斷辦法 

　　 知識診斷即是根據專家總結的經驗進行診斷。一般以領域專家的實踐經驗知識為診斷思想核心，然后進行相似性推理而進行故障診斷，這個辦法無需精確的數學模型輔助，總的來說，是根據設備運行表現出的某些智能特性而判斷，屬于簡便的空調系統故障診斷法。但是因為專家的實踐和經驗會存在局限性，因此采用此法也存在不足之處，要根據實際需要運用。 

　　3.2.1基于專家系統的智能診斷辦法 

　　 在潔凈室的空調系統故障的診斷中，故障診斷專家系統是應用較多的辦法之一。常用的診斷領域是難建立數學模型或者無精確數學模型的復雜系統上。 

　　3.2.2基于神經網絡的智能診斷辦法 

　　 神經網絡表現出強非線性、超高維性等動力學特點。這些特征讓該辦法具備聯想、記憶、自適應、原則上容錯、推測、自學習、處理復雜模式以及并行等作用，可提高診斷的精確度。具體的應用形式有：以預測的角度將神經網絡當作動態預測模型實施故障預測；從知識處理的角度構建基于神經網絡的專家知識診斷系統；利用強非線性的神經網絡特征進行動態跟蹤故障診斷等。 

　　3.2.3基于模糊邏輯的診斷辦法 

　　 在空調系統故障診斷中引入模糊邏輯法，不但可以克服診斷過程的不定性和精確度低以及信號差、噪音強等問題，尤其是在處理復雜空調系統的時滯大、時變大以及非線性問題時候，它的優越性更為明顯。 

　　3.2.4基于故障樹分析的診斷辦法 

　　 一般空調系統故障具有層次特征，其前因后果的關系形成多層次性并表現為因果鏈，如果是一因多果或一果多因的情況就構成了故障樹。所以根據因果關系進行的故障診斷液稱為故障樹分析法。包含定量分析與定性分析兩種。其中定量分析主要是分析出頂事件發生的特征量與底事件的重要度。定性分析是一種利用最小路集算法或者最小割集算法推斷出頂事件發生的全部可能的故障模式，即是分析推斷空調系統可能出現某種最不希望的故障有多少種可能性。 

　　3.2.5基于實例推理的診斷辦法 

　　 這是一種新興起的推理診斷技術，其核心基于一個有效的實例進行診斷分析。主要通過類似的案例情況進行判別，這種辦法減少解決問題的時間，并能提升推理診斷的有效性，在知識和經驗都存在局限性的情況下，就可參照原有系統的案例問題，防止同一種問題無法識別，縮短故障診斷的過程。 

　　3.2.4 其他診斷方法 

　　 其它故障診斷方法有模式識別診斷方法、定性模型診斷方法以及基于灰色系統理論的診斷方法等。另外包括前述方法之間互相融合、互補不足而形成的混合診斷方法。 

　　4.結語 

　　 針對空調系統的復雜性以及運行中不能預知的故障問題，為了提高空調的使用率和使用期限，需要定期或者不定期進行相應的故障檢驗或者維修。潔凈室空調系統復雜龐大，這在一定程度上增加了空調系統發生故障的幾率。本文主要闡述了對潔凈室空調系統進行故障診斷的作用以及常用的診斷辦法，增強及時維修設備的可能性，最大程度獲取社會效益和經濟效益。