暖通空调系统故障预测维护研究

暖通空调系统故障预测维护研究

陈徐

广州白云山生物制品股份有限公司  511495

摘要：伴随着科学技术的发展与进步，我国智能化建筑发展速度加快。其中智能化设备的使用，可以帮助提升对建筑工程的风险预防与管理的效果，因此受到了社会广泛的关注。在本文的分析中，主要基于暖通空调系统的故障预测维护工作进行研究，提出相应的工作参考。

关键词：暖通空调；故障预测；信息技术

引言：不同于传统的空调系统，HVAC系统建立之后，可以对建筑的内部气体进行处理，以此实现调节空气的效果。对HVAC系统目前已经广泛的运用到了建筑业、工业领域中。为了保障暖通空调系统的稳定性，要对常见故障系统进行预测与评估，进而及时的解决出现的故障问题。

1 暖通空调系统故障预测

1.1 HVAC系统故障预测

在进行分析的过程中，可以基于HVAC技术，建立故障检测模型，并运用人工智能技术，可以实现对故障类型的分类与信息处理。但是需要注意的是，在进行实际的检测过程中，往往需要基于模式识别的方式，在进行大量数据信息的计算环节，该系统要利用传感器等硬件，进行信息内容的采集与评估，甚至进行人工检测记录的采集，这样便形成了信息化的处理。其次，重视传感器的数量控制，以此保障采集到全面的数据信息[1]。

伴随着人工智能技术的发展，是的深度神经网络架构技术的进步，让系统在运行的过程中，可以降低数据采集量，并深入的挖掘信息内在价值与含义，这样就可以很好的开展HVAC的故障预测与评估，并保持一个完善的维护能力， 以此保持利用一个完善的数据信息处理，对系统进行综合性的评估。

1.2 基于迁移学习下的HVAC系统故障预测与为维护

在将迁移学习的理念运用到具体的系统当中，一方面利用联合学习的方式，加强对模型泛化性能的机器学习处理。另一方面则是需要积极的在进行关键在任务的处理当中，并不形成任务的重复处理，而是始终在抽象层次上，进行任务的处理。一旦任务相似，便可以增加一定的额任务训练量，同时保持迁移学习在训练数据当中的合理性[2]。

在基于神经网络系统当中，较高层次的数据信息相比较低层次的数据信息，具备着更高的代表性。另外，在进行神经网络的设计当中， 也相应的需要进行全面的分析预处理。

在将这种技术运用到系统故障检测的逻辑中，主要是基于HVAC的系统故障模型建立，在神经网络输入层进行针对性的处理，同时将其运用到一些少量的处理信息当中。之后，利用神经网络的隐藏层的设计当中，需要保持利用一个完善的处理方式，同时应对不同的标签信息，进行针对性的故障处理。

2 暖通空调系统设备管理自动化

2.1 智能化

将计算机技术运用到设备的管理与实时监测当中，可以让计算机结合系统运行的状态信息，进行针对性的故障预测与评估，以此保持一个较高质量的设备故障检测能力。伴随着智能化技术的发展，因此可以实现系统的网络化处理。相关工作人员结合系统的运行特征，进一步的对系统进行全面的网络化处理，以及强化对于人工神经网络的针对性处理，这样才可以很好的保持一个 完整的处理能力。其次，还要进行处理的过程中，强化对系统监控以及管理能力，这样也相应地提升了系统的跨平台的能力，实现智能化的处理。

2.2 计算机网络设备 自动化

当下网络设备的信息化管理进程中，要基于系统的运行特征，进行信息系统技术的开发与利用。这样的系统设计中，是一种大数据基础上的计算方式，以此具备着开放性、集成性的特征。为了保障进行系统的链接环节，可以很好的保持一个完善的设备管理控制效果，就需要积极的利用一个完善的实时数据分析，同时保持对各种信息的集中采集，才可以很好的提升系统的安全效果。

3 暖通空调系统故障检测与设备管理优化

3.1 模拟专家思维故障预测

在暖通空调系统的故障预测系统的设计中，一些学者从专家思维的技术方式出发，进行了深入的研究。该技术在实际的使用过程中，主要是基于实际的运行状态，进行针对性的信息处理与采集，同时还要将运用到一些传统的额模拟与概率的故障理念中，这样就可以很好的保障实际的数据信息的处理过程中，始终维持一个完善的信息处理方式。特别是在进行计算分析的过程中， 可以提升故障检测数据的准确性与全面性。未来进行数据信息的处理当中，分别建立了冷水机组故障检测诊断方式，另外，在变风量以及各种故障诊断的系统中 ，强化对这种系统的处理能力，才可以强化对先验经验的基础实现故障的检测与评估。在进行设计的过程中，还要结合数据信息的特征，当作数据库的重要基础。例如，可以建立冷水机组故障检测诊断网络，或者利用变风量末端的检测分析的方式，就可以在进行处理的过程中，对于贝叶斯网络建立，提供稳定的数据信息，便于后续系统的搭建。

3.2 借鉴全局性冗余信息

在进行系统的建立过程中， 可以基于能量平衡的HVAC的系统，实现故障针对性的分析与处理。在这样的技术方式主要是利用暖通空调的系统能量，进行针对性的能量转换以及变化处理，这样建立的多个系统传感器的处理方式，以及对于各种关联系统进行评估，可以在空气处理环节、水处理以及配电系统的搭建当中，实现对数据信息的整合与分析。但是需要在进行系统的搭建过程中，还要强化对空气的处理、水处理的过程中，实现数据方面的深入分析，这样形成的全局性的冗余信息处理方式，强化了系统处理的整体水平，也是保持一个完善传感器处理方式，并强化配电系统的故障分析能力的关键所在。

对于这样的冗余信息的处理方式，始终要提升系统的全局性的考量与评估，这样的技术可以对系统带来一定程度的增益效果。但是在基于迁移性的学习辅助任务一同，加入系统整体分析之后，要提升基于迁移学习当中的HVAC的系统逻辑，同时强化系统当中的预测能力，这样就可以更加及时的了解到系统当中的冗余信息。最后，在进行该系统的运行阶段，积极的保持设备自动化的处理，以及提升智能化的处理体系，才可以很好的满足人们的实际需求。

虽然在当前技术的发展下，是的HVAC的系统建立越发的完善，但是在实际的使用进程中，依然需要对于暖通空调的运行情况，以及对于各种系统故障信息，进行冗余性信息的处理，这样才是保障整体运行稳定的关键所在。特别是对于一些复杂的建筑工程而言，实际建设过程中的管理工作十分重要，只有保障未来顺利的开展工程建设，同时强化各种类型的故障信息处理能力，才可以很好的保障未来工作的顺利开展，并对一些冗余信息进行整合，避免对系统的运行带来负面的影响，始终维持在一个高效率的效率处理的流程中，提升整体的运行质量与可靠性。

总结：综上所述，在暖通空调系统的运行当中，始终会经常受到一些外界因素的影响。为了保障暖通空调系统的运行质量，就需要积极的在运行进程中，强化暖通空调的故障检测能力，同时强化系统运行的整体水平，并强化系统的整体水平，这样就可以很好的满足人们对于系统的各方面需求。

参考文献：

[1]熊珈续.酒店暖通空调系统设计分析[J].智能建筑与智慧城市,2022(10):108-110.

[2]刘伟,李怀,黄巍,等.基于TRNSYS模拟的某近零能耗办公楼暖通空调系统优化配置分析[J].建筑科学,2022,38(04):158-168.