摘要：暖通空调系统的应用符合可持续发展的战略目标，为优化人们生活质量提供了条件。本文从分析暖通空调系统故障类型入手，分析了暖通空调系统的故障诊断技术及应用策略并提出了暖通空调系统的未来发展方向。
关键词：暖通空调系统；故障诊断技术；技术应用
前言
当前，暖通空调系统已经被广泛的应用于建筑领域中，它可以有效的实现节能减排的目标，但是由于系统本身的复杂性在运行过程中会出现故障，如果不及时维修则会造成能源浪费的问题。因此需要对暖通空调系统的故障诊断技术及应用进行深入研究，确保其正常运行，实现保护环境的目的。
一、基于暖通空调系统故障类型
（一）按故障性质分类
按照故障性质可分为自然与人为故障，自然故障是指系统日常运行时因设备等自身原因引起的故障；人为故障是指人们的操作行为不当导致的故障问题。
（二）按故障程度分类
按照故障程度可分为硬故障与软故障，硬故障是指系统器件失去效用，一般此类故障突发性与破坏性较高，但诊断难度不高，最常见的是阀门卡住或者风机启动出现故障；软故障是指系统器件由于长期使用导致的磨损、腐蚀现象严重，从而引发器件失效。应用与诊断实践表明，软故障发生较为频繁，且故障诊断难度大，从这一层面上看它的破坏性大于硬故障。
（三）按故障器件分类
按照故障器件可分为组件故障与传感器鼓掌，组件故障是指系统内部各个组成设备出现故障，例如，水泵、制冷机失灵等；传感器故障是指系统中传感器出现异常情况，例如，精度下降等。
（四）按故障发生位置分类
按照故障发生位置可分为水侧故障与空气侧故障，水侧故障是指水系统、制冷机出现问题；空气侧故障是指空气处理器、变更量末端出现问题。
二、基于暖通空调系统故障诊断技术应用策略研究
纵观暖通空调故障诊断技术发展历程，它既是一个常规研究领域也是也一个新兴研究领域。基于其发展现状，直至今日经十多年的研究与实践，暖通空调故障诊断技术已经形成较为成熟的故障诊断体系，但是从实际应用角度分析，实践应用远远落后于理论发展。基于故障诊断技术在暖通空调中的实际应用来看，应用较多的实验室，且多处于仿真阶段。鉴于此，本文在此处基于故障诊断技术的应用从常用方式与新应用方式两方面展开分析。
（一）常用暖通空调系统故障诊断技术应用
1.模型故障诊断技术
模型故障诊断技术应用原理，是指采用数字逻辑思路下的暖通空调电路结构，加上有效的输入与输出对故障信息进行表述。该诊断技术创设的多隔层次能够保障系统故障诊断的精确性，而且层相互间信息能够共用[1]。但是需注意应用该诊断技术时要给每个层侧进行专门建模，例如，换热器器件与时间相关的部分。
2.规则故障与模糊逻辑诊断技术
规则故障诊断技术目前应用的较为广泛，也可称之为故障诊断专家系统。该技术应用原理是，通过对IF-THEN规则形式与事件逻辑关联性，就是与空调各个组成元素间的关联性这些现有的信息对暖通空调故障进行表达。专家系统中的诊断知识库等还能够不断更新与完善，有助于解决空调系统故障。模糊逻辑故障诊断技术，其应用原理是根据应用经验与模糊性数据信息，构建模糊矩阵，在模糊逻辑理念下，通过应用合成算法判断故障，该技术较为简单，且目前发展较快，其局限性在于故障诊断准确性受限于已有数据信息。
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3.模式识别与神经网络诊断技术
模式识别故障诊断技术，是指诊断故障时根据其稳定性进行区分，通常分为稳定状态与不稳定状态，同时依据系统故障特征与性质进行分析处理，最后经对比得出结论。模式识别故障诊断技术应用优点在于计算简便，无需建模。神经网络故障诊断技术应用原理是，神经网络根据故障信号的传递，应用相关信息进行网络构建，且该网络在应用时能够不断完善与改进，最后根据数据信息比对就能够启动神经网络，促使其运作，该故障诊断技术也具有不用建模的优势，目前应用广泛。
4.故障树与故障案例诊断技术
故障树故障诊断技术应用时应当着手于空调系统故障，利用倒推的方法从故障最终阶段一次进行排查，按照这一故障排查顺序进行就能够有效避免遗漏故障的情况出现，安全性较高。但是于较为庞大的暖通空调系统而言，构建故障树的规模也较大，因此其构建技术操作困难加大，可操作性不高，从而也有局限性。故障案例故障诊断技术，应用该技术就是通过历史资料分析方式进行判断、分析、处理。主要包含案例搜索与表述，应用该技术的关键是必须与案例相结合，且该技术在诊断故障时准确性不高，因而该技术也有一定的应用局限。
5.小波分析诊断技术
小波分析故障诊断技术是指分析不稳定的空调系统数据，对暖通空调运行时的异常信号进行收集、分析，从而判断故障信息，确定故障对空调的影响，判断故障大小，找出故障位置。小波分析故障诊断技术在处理故障方面具有良好的应用效果，但其表示方式具有局限性[2]。
（二）暖通空调系统故障诊断技术应用新思路
1.综合故障诊断
暖通空调系统内外环境复杂且具有变化性，且传统故障诊断方式根据上文可知均有其局限性，很难仅凭借一种诊断技术对故障进行准确判断，有效解决系统故障问题，鉴于此，可以综合应用多种故障诊断技术预测系统故障，提高故障诊断的准确性。
2.在线实时诊断
暖通空调系统出现故障后，难免会引发局部器件损毁，出现不利于故障诊断但不影响暖通空调效果的情况，例如，VAV系统末端具有送风控制功能的器件损坏，出现故障后不会直接导致室温波动。在这种情况下，为了及时解决故障、快速诊断与维修，就可以应用在线实时诊断技术，比如对异常现象能够进行警报预测与提醒，引导人们及时发现并处理故障。
3.多故障诊断。
暖通空调系统器件种类与数量均较多，有可能出现多种故障共同发生的情况。若出现这种情况，则假定某一时间发生基于固定位置的系统故障的思维方式，不利于工作人员快速、准确诊断故障，发现故障发生根源。因此，采用多故障诊断技术具有现实意义。
三、基于暖通空调系统故障诊断技术未来发展
针对于该系统诊断技术的未来发展方向应从以下三个方面考虑：一是增强经济性，为了有效的降低检测故障的支出成本，需要技术人员进一步研究更加高效的故障诊断方法，利用暖通空调系统自身的元器件来检测故障原因，进而减少使用故障自动检测系统的次数。二是注重理论性研究，不仅有利于深入研究故障检测方法，还能够为诊断技术的发展提供理论支持，进而提高诊断技术的实用性确保系统安全运行。三是提高可靠性，重视可靠性研究可以优化空调系统的性能，并且当面临系统更新时，需要增强其可靠性以尽量减少发出警报的错误率，使用者也避免了因为警报而反复使用检测系统，提高了暖通空调运行的高效性。
总结
综上所述，暖通空调系统故障的诊断技术正随着科学技术的发展在不断地创新与进步，为了使故障诊断技术充分发挥作用，需要技术人员在分析故障原因后再选择具有适用性与实用性的方法进行维修，进而保障暖通空调系统的稳定、高效运行。
参考文献：
[1]张红.研究暖通空调系统故障检测与诊断技术[J].四川水泥，2017（06）：349.
[2]詹镇江.浅析暖通空调系统故障检测与诊断技术研究进展[J].科技经济导刊，2017（16）：80.
论文作者:代建
论文发表刊物:《基层建设》2019年第3期
论文发表时间:2019/4/26
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