HVAC System Fault Detection Diagnosis and Identification
HVAC系统故障检测诊断与识别
基本信息
- 批准号:8500985
- 负责人:
- 金额:$ 20万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:1985
- 资助国家:美国
- 起止时间:1985-08-15 至 1987-01-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Although Energy Management and Control Systems have contributed significantly to the reduction (20-40%) of energy use in buildings without sacrificing occupants' comfort, their full capabilities have not been completely realized. This is primarily due to their inability to quickly detect and compensate for failures in the Heating Ventilating and Air Conditioning (HVAC) system. In fact, no matter how good the control scheme for the HVAC system might be, the presence of undetected faults can completely wipe out any expected savings. This research focuses on the problem of fault detection and diagnosis of HVAC systems. The primary goal of this project is to develop an efficient methodology based on extended Kalman filtering and Maximum Likelihood system identification for the detection and diagnosis of faults in HVAC systems and to demonstrate its effectiveness through application to an air handler system. The methodology is to be powerful enough to permit rapid on-line fault detection and diagnosis and yet be implementable on a personal computer. Also, color graphic display capability is to be incorporated to aid the operator in monitoring the state of the system. To enhance the Phase III commercialization effort that will follow, a prototype system will be developed and tested.
尽管能源管理和控制系统在不牺牲居住者舒适度的情况下为减少建筑物能源使用(20-40%)做出了重大贡献,但其全部功能尚未完全实现。 这主要是因为他们无法快速检测和补偿供暖通风和空调 (HVAC) 系统中的故障。 事实上,无论 HVAC 系统的控制方案有多好,未检测到的故障的存在都可能完全抵消任何预期的节省。 本研究重点研究暖通空调系统的故障检测与诊断问题。 该项目的主要目标是开发一种基于扩展卡尔曼滤波和最大似然系统识别的有效方法,用于检测和诊断 HVAC 系统中的故障,并通过应用于空气处理系统来证明其有效性。 该方法必须足够强大,能够快速在线故障检测和诊断,并且可以在个人计算机上实现。 此外,还应结合彩色图形显示功能,以帮助操作员监控系统的状态。 为了加强接下来的第三阶段商业化工作,将开发和测试原型系统。
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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