山东华宇工学院 山东省德州市 253034
摘要：目前建筑行业越来越倾向于现代化和智能化，建筑中所使用的相关设备以及空调系统，其不仅仅规模大，并且还十分的复杂，使得一旦发生故障问题，很难及时有效的进行解决，这一问题的存在严重的影响到人们的生活生产。空调的出现给人们带来了极大的舒适感和便利，而开展故障维修和状态检测则是能够有效的减少空调更新以及管理的成本，这不论是对于单位还是用户而言都是有着极大的好处。
关键词：暖通空调系统；设备管理；故障问题；维护
随着生活质量的提高，人们对生活环境的要求也不断提高，比如所处环境的温度、空气的质量、通风情况等。现代建筑的设计也向着满足这些要求的方向发展，普遍安装了暖通空调系统，我们必须重视暖通空调控制系统的故障检测问题，并且针对这些问题进行研究分析提出应对措施，同时优化与其相关的自动化设备，更新控制系统。
1暖通空调系统特征
空调系统、通风系统、供暖系统是暖通空调的三个主要子系统。其中，空调系统主要通过人为控制来实现建筑内部空气调节，从而保证建筑内空气处于一定人体可接受状态。因此，空调系统部件数量比较多，相对也比较复杂。通风系统主要是为了保证建筑室内空气质量，从而排除废旧空气，送入新鲜空气，使室内空气质量上升。在通风系统中，主要包括机械通风和自然通风两种，机械通风也被称为强制性通风，当自然通风难以满足室内空气需求时，就需要启动机械痛风。供暖系统包括蒸汽采暖和热水采暖两种，其中热水采暖相对比较普遍，其主要通过二次热交换器形成热循环系统，从而调节室内温度。供暖系统主要包括室内末端、管道系统、二次热交换器、循环泵、锅炉等部分。三个子系统联合起来才能形成一个完整的暖通空调系统，只要其中一个子系统出现问题，空调就不能正常工作，因此，做好暖通空调系统设备管理与维护尤为重要。
2暖通空调系统设备故障检测方法分析
2.1传感器诊断
传感器诊断方法是从自动化技术的发展而逐渐形成的，其主要就是根据暖通空调系统运行过程中参数的变化来分析系统故障的位置。这种方法在很大程度上促使系统故障诊断自动化的实现，并且对于故障诊断的效率以及精准度的提升也有着积极的促进作用。在传感器诊断方法的应用下，暖通空调系统的故障能够在短时间内被查询出来，并且进行专业的维修，最终恢复正常运转。
2.2模糊推理故障诊断技术
这种故障诊断法通常利用大量的经验及一些模糊性强的数据来构成信息库，然后再根据这些数据的逻辑性整合形成综合性的评判标准。使用这种故障诊断法的整体思路不够清晰，所以，对诊断数据整理判断极为模糊。
2.3神经网络故障诊断和故障树诊断
因为暖通空调系统十分的复杂，各个设备之间的连接也是非常的紧密，所以如果某一环节出现问题，那很有可能引起连锁反应，进而扩大系统故障。针对这种情况，相关人员可以合理的应用神经网络故障诊断法，这种方法主要就是针对系统中的部分结构，通过神经元的设置联系，能够将暖通空调隔离至一个网络系统中，而这个系统则会承担起数据传输以及神经网络功能完善的作用，在进行暖通空调系统故障检测的时候，其中存在的故障都会在这个神经网络系统中显示出来，并且还能够结合实际情况判断出引发故障的原因。在应用这一方法的时候，并不需要建立相关的模型，并且这种方法在应对非线性问题的时候有着极为明显的优势。而故障树诊断法则主要是以故障结果作为分析依据来进行故障诊断和监测的一种方法，其能够对各种故障合理的进行分类，以此来对暖通空调系统进行有效的诊断和监控，并且将故障根源分析推断出来。
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3暖通空调系统设备的维护策略
3.1对故障参数的分析
暖通空调系统的维护管理是保证暖通空调正常工作的重要手段，因此，做好暖通空调系统设备管理维护尤为重要。当暖通空调系统设备出现故障时，首先应该对故障参数进行分析。参数越多，分析越清楚，就越有利于故障的解决。系统维护管理人员需要可以通过数据的筛选与分析建立出故障模型参数组，从而根据数据建立暖通空调系统故障模型，以便于更好地分析暖通空调系统设备故障。
3.2参数运行数据的收录
暖通空调系统在实际的工作时，每一个参数都会有着一定的改变，不过这些变化在正常范围中波动就不会影响到空调正常的使用，如果超过这一范围，将会导致空调故障的发生。这个时候就需要找出故障的相关参数，然后进行合理的分析，并且将数据模型建立起来。通常情况下，如果只是简单的空调故障模型，那将较为简单，如果发生的故障比较多，模型的建立则就比较复杂和困难。除此之外，还可以直接从系统中去搜寻相关的数据，更可以从之前发生事故的原因检查中获得相关的数据。数据系统会自动将正常数据与记录数据进行对比，如果数据正常，那就会继续收录这一系统的数据，如果存在异常情况，就会对这些数据进行仔细的分析和归类，以便在诊断空调故障的时候再一次的应用这些数据。对历史数据的存储分析以及事故现场的数据采集是暖通空调故障诊断维护的必要前提。随着时间的推移，系统自身所产生的数据也会越来越多，工作人员的经验也将更加的丰富，在解决故障的时候会更加的得心应手，这就是长期积累的结果。
3.3识别系统的构建
建立暖通空调故障数据模型后，管理维护人员还需要将收录好的数据和故障模型结合起来，做好故障命名与分类，从而构建出识别系统。识别系统构建完成后，暖通空调系统在运行过程中，针对已有的系统设备故障就能够自动识别，从而节约设备故障排查时间。在故障识别系统构建当中，技术人员需要注重数据的分类，通过系统设备类型选择合适的数据分类方式，并且结合自身的特点，确保识别系统准确、有效。然后在后续的工作当中，不断完善数据，将更多的故障收录到其中，实现故障自动识别。
3.4故障方法的应用
暖通空调在运行过程中，可能出现各种状况，在发生不同故障时，系统参数也会出现不同的波动。因此，想要做好暖通空调系统设备管理和维护，就需要建立多种不同的模型，包括机器运行稳定模型、启动模型、停机模型等。工作人员可以充分利用故障方法，通过这些故障模型来做好暖通空调故障排查与日常维护，从而暖通空调的正常运行，减少系统设备故障发生概率。
结论
综上所述，暖通空调在我们的日常生活中运用十分广泛，为了保证暖通空调正常使用，做好暖通空调系统设备管理与维护尤为重要。因此，相关技术人员可以从对故障参数的分析、参数运行数据的收录、识别系统的构建、故障方法的应用等方面入手，充分明确暖通空调系统设备故障特点与类型，做好空调设备的日常维护管理。
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论文作者:张妍妍
论文发表刊物:《建筑细部》2019年第4期
论文发表时间:2019/9/20
标签：故障论文; 空调系统论文; 暖通论文; 数据论文; 系统论文; 暖通空调论文; 设备管理论文; 《建筑细部》2019年第4期论文;