智能化暖通空调系统检测方法及可靠性分析 

引言

智能化技术的融入，使得暖通空调系统在节能、舒适度调节等方面有了显著提升。然而，由于系统设备众多、结构复杂，故障发生的可能性依然存在。有效的检测方法能够及时发现系统故障，保障其正常运行，而高可靠性则是系统持续稳定工作的基石。对智能化暖通空调系统检测方法及可靠性的研究，对于提高建筑能源利用效率、降低运维成本、提升室内环境质量具有重要意义。

1 智能化暖通空调系统的检测方法

1.1 传感器校准

传感器如同智能化暖通空调系统的“触觉神经”，其精准采集的环境参数数据对系统的控制性能起着重要的作用。然而，受工作环境、使用时间等因素的影响，传感器的测量精度可能会发生漂移，导致数据失真。因此，对传感器进行定期校准非常必要。常见的传感器校准方法包括：1）零点校准。在标准环境条件下，将传感器的测量值与标准值进行比对，并调整传感器的零点，使其测量值与标准值一致。2）满量程校准。在传感器的测量上限和下限处，分别与标准值进行比对，并调整传感器的灵敏度，使其在整个量程内的测量值与标准值一致。3）多点校准。选取传感器测量范围内的多个点，分别与标准值进行比对，并通过线性拟合等方法，对传感器的测量值进行修正。传感器在各个测试点的绝对误差均在 0.5^∘C 以内，符合《电子式交流电能表》（GB/T17215-2025）和《温度传感器校准规范》（JJF1030-2025）中对温度误差 ⩽±0.5^∘C 的要求，满足系统精度要求。通过多点校准，传感器的测量精度得到了有效保证。

1.2 实施智能化控制策略，优化系统运行

在硬件升级的基础上，实施智能化的控制策略也是实现节能的重要途径。引入先进的楼宇自控系统 (BAS)，对暖通空调系统进行集中监控和优化控制。具体措施包括：建立完善的传感器网络，实时监测室内外温湿度、 C0₂ 浓度、人员流动等参数；根据监测数据，采用最优控制算法，动态调整空调系统的运行参数，如风机速度、冷水供回水温度、阀门开度等；实现分区分时控制，根据不同区域的功能和使用时间，制定个性化的空调策略，避免能源浪费；引入能耗分析和故障诊断模块，实时分析系统能耗，并及时发现运行中的异常情况，提出优化建议。

1.3 故障树检测方法

在构建故障树时，首先明确系统可能出现的主要故障，如制冷量不足、系统频繁启停等作为顶事件。然后，逐步分析导致这些顶事件发生的直接原因，如压缩机故障、控制器故障、传感器故障等作为中间事件。继续深入分析每个中间事件的下一级原因，直至找到最底层的不可再分的基本事件，如零部件损坏、线路短路等。通过对故障树的定性分析，可确定系统故障的最小割集，即导致系统故障的最基本原因组合，从而明确故障发生的途径。通过定量分析，可计算出各基本事件发生的概率对顶事件发生概率的影响程度，为故障预防和维修决策提供依据。

1.4 基于数据驱动的检测方法

随着大数据和机器学习技术的发展，基于数据驱动的检测方法在暖通空调系统中得到应用。该方法通过机器学习算法对正常运行时的历史数据特征进行提取，通过对比当前数据与历史数据特征的一致性来检测诊断故障。利用主元分析（PCA）方法，对空气处理单元传感器数据进行分析，能有效检测传感器故障。在有大量训练数据的情况下，该方法灵敏度高，对轻度故障的诊断率可达到较高水平。但它对数据的依赖性强，需要大量的无故障和 / 或故障数据进行训练，且仅在原始训练数据集涉及的运行工况范围内有效，在动态扰动运行中，由于灵敏度过高易产生大量错误报警。

2 智能化暖通空调系统检测可靠性分析

2.1 可靠性指标

可靠性是智能化暖通空调系统的一个重要性能指标，其衡量了系统在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力。常用的可靠性指标包括平均无故障时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）和可用性。MTBF 反映了系统 2 次故障间的工作时长平均值，MTTR 则衡量了系统自故障发生至修复完毕的平均耗时。可用性则表示系统在规定时间内处于可用状态的时间占总时间的比例。这些指标从不同角度反映了系统的可靠性水平，是评估和优化系统设计的重要依据。合理设定可靠性指标的目标值，并在系统设计与运维阶段采取针对性措施加以提升，从而保障智能化暖通空调系统能够长期稳定运行。

2.2 可靠性分析方法

（1）故障模式及影响分析（FMEA）。故障模式及影响分析是一种自下而上的可靠性分析方法。首先对系统的每个组成部分，如压缩机、风机、控制器等，逐一分析其可能出现的故障模式，如压缩机抱轴、风机叶片断裂、控制器死机等。然后评估每种故障模式对系统其他部件以及整个系统功能的影响程度。对于压缩机抱轴这一故障模式，可能导致整个制冷系统停止工作，影响建筑物内的舒适度，甚至可能因过载对电机等其他部件造成损坏。通过 FMEA 分析，可确定系统中各部件的故障严重程度等级，从而为制定预防措施和维修策略提供依据，优先对故障影响严重的部件进行重点维护和改进。（2）可靠性预计。可靠性预计是根据系统的设计方案、零部件的可靠性数据以及系统的组成结构，预测系统在规定条件下和规定时间内的可靠性指标。常用的可靠性预计方法有相似产品法、元器件计数法、应力分析法等。相似产品法是根据以往类似结构和功能的暖通空调系统的可靠性数据，结合当前系统的改进情况，对新系统的可靠性进行估算。元器件计数法是通过统计系统中各类元器件的数量，并根据其各自的基本失效率，计算出系统的总体失效率，进而估算系统的可靠度。应力分析法考虑了系统中各元器件在实际工作时所承受的各种应力，如温度应力、电压应力等，通过应力与失效率的关系模型，更准确地预计系统的可靠性。

2.3 可靠性试验

可靠性试验是评估智能化暖通空调系统可靠性的重要手段，通过模拟系统的实际工作条件，加速暴露其潜在的故障和问题。常见的可靠性试验方法包括高温、高湿试验、振动试验、电磁兼容试验和寿命试验。高温、高湿试验是在高温、高湿环境下系统连续运行一定时间，考察其在极端环境下的工作稳定性；振动试验是在振动台上对系统进行振动试验，模拟运输和安装过程中的振动冲击，考察其抗震性能；电磁兼容试验是在系统工作环境中施加一定强度的电磁干扰，考察其抗电磁干扰素力；寿命试验则是在系统的额定工作条件下连续运行，直至出现故障或达到规定时间，以评估其长期工作的可靠性。通过科学设计和严格实施可靠性试验，可以全面评估智能化暖通空调系统的可靠性水平及不同系统在不同工况下的薄弱环节，为提高系统可靠性提供依据和指导。

结语

总之，只有不断深化智能化暖通空调系统的检测和可靠性分析研究，才能更好地发挥其在建筑节能和环境优化中的重要作用，为人们创造更加舒适、健康、低碳的生活和工作空间。产业界、学术界及政府部门的协同创新与政策支持，是推动智能化暖通空调技术持续突破与规模化应用的核心驱动力。如智能暖通空调系统通过 AI 与物联网技术重构建筑能耗标准及室内环境控制，楼宇自控系统通过优化控制提升建筑环境舒适度，暖通空调技术进步对现代建筑节能和可持续发展的影响等。

参考文献：

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