一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，首先基于各传感器之间等式约束条件，建立描述传感器网络的投票网络；接着每个传感器通过判断对应的约束条件是否满足、来对其他传感器进行投票；然后基于投票结果，确定投票网络节点之间的权值；最后基于权值矩阵得到投票网络中各节点状态，即各传感器的状态，以实现对传感器故障的精确定位；整个设计很好地描述了大规模网络的拓扑结构，并且能够克服大规模网络难以对故障进行定位的缺点，实现了对于空调机组传感器故障的精确诊断，比之其他方法有独特的优势。比之其他方法有独特的优势。比之其他方法有独特的优势。

【技术实现步骤摘要】
一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，属于空调机组故障诊断


技术介绍

[0002]暖通空调系统在建筑物总能耗中的能耗占比最高，约为50
‑
60％。在暖通空调中大约42％的制冷能耗、以及26％的维修费用是设备故障造成。据估计，暖通空调故障诊断可以减少10
‑
40％的能源消耗。
[0003]空调机组是暖通空调系统中重要的子系统，主要用于通过换热以及送风满足室内人员的舒适度需求。空调机组中的传感器可能出现偏差、零漂、大噪声等故障。这些故障导致无法准确了解设备当前的状态，导致错误的控制，引起能源浪费以及无法满足室内人员的舒适度需求。因此，对于空调机组的传感器的故障诊断很重要，由于空调机组中安装了大量传感器，对于故障的精确定位比较困难。在过去的数十年中，对于空调机组传感器的故障诊断研究一般是中心式方法，而分布式故障诊断方法还比较少。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，通过传感器之间基于约束等式的投票机制，能够高效准确的针对空调机组实现故障诊断。
[0005]本专利技术为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术设计了一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，用于针对空调机组中各目标传感器进行实时检测诊断，基于空调机组中各目标传感器分别所对应的各个约束等式，以各目标传感器作为各节点，彼此间存在至少一个相同约束等式的两节点以边相连，且相连两节点之间相同各约束等式中等号两侧数据结果之间的差值作为各个故障特征，实时执行如下步骤：
[0006]步骤A.分别针对各个故障特征，基于故障特征自当前时间向历史时间方向预设时长正常工作状态下的故障特征绝对值，获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限，即获得各个故障特征的故障特征绝对值分别所对应的当前置信区间上限，然后进入步骤B；
[0007]步骤B.分别针对各个故障特征，基于故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限，结合预设正常状态下投票值上限、以及预设非正常状态下投票值下限，构建该故障特征所对应的当前投票值模型，并结合该故障特征的当前故障特征绝对值，获得该故障特征的当前投票值；进而获得各故障特征分别所对应的当前投票值，然后进入步骤C；
[0008]步骤C.分别针对各个节点，针对与节点拥有相同故障特征的各节点，根据节点与该各节点之间各故障特征的集合、以及该各故障特征分别所对应的当前投票值，获得该节点分别对与其拥有相同故障特征的各节点的当前投票权值，然后进入步骤D；
[0009]步骤D.分别针对各个节点，根据节点分别对与其拥有相同故障特征的各节点的当
前投票权值、以及该节点与拥有相同故障特征的各节点之间各故障特征的当前投票值，由该节点对与其拥有相同故障特征的各节点分别进行投票，进而完成各节点分别的投票操作，然后进入步骤E；
[0010]步骤E.分别针对各个节点，基于与节点拥有相同故障特征的各节点分别为该节点的投票，按投票值求和的方式，统计获得该节点的被投票结果，进而获得各节点的被投票结果，然后进入步骤F；
[0011]步骤F.判断各节点的被投票结果中是否存在小于0的被投票结果，是则判定空调机组中各目标传感器中存在故障情形，且最小被投票结果所对应节点的目标传感器出现故障，否则判定全部目标传感器均不存在故障。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述步骤A中，分别针对各个故障特征，执行如下步骤A1至步骤A3，获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限，进而获得各个故障特征的故障特征绝对值分别所对应的当前置信区间上限，然后进入步骤B；
[0013]步骤A1.基于故障特征自当前时间向历史时间方向预设时长的正常工作状态，获取故障特征对应该预设时长内各时间点相距0预设波动范围内的各个故障特征绝对值，然后进入步骤A2；
[0014]步骤A2.获得该各个故障特征绝对值所对应的绝对值均值、以及绝对值标准差，然后进入步骤A3；
[0015]步骤A3.根据该绝对值均值、以及该绝对值标准差，应用统计过程控制中的休哈特控制图，采用3
‑
sigma，获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述步骤A3中，根据该绝对值均值μ
k
、以及该绝对值标准差σ
k
，应用统计过程控制中的休哈特控制图，采用3
‑
sigma，按如下公式：
[0017]|r
k
|
ub
＝μ
k
+3σ
k
[0018]获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限|r
k
|
ub
，其中，1≤k≤K，K表示故障特征的数量，r
k
表示第k个故障特征的故障特征值，|r
k
|
ub
表示第k个故障特征的故障特征绝对值|r
k
|所对应的当前置信区间上限，μ
k
表示第k个故障特征的绝对值均值，σ
k
表示第k个故障特征的绝对值标准差。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述步骤B中，分别针对各个故障特征，执行如下步骤B1至步骤B3，获得故障特征的当前投票值；进而获得各故障特征分别所对应的当前投票值，然后进入步骤C；
[0020]步骤B1.基于故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限|r
k
|
ub
，结合预设正常状态下投票值上限1、以及预设非正常状态下投票值下限
‑
1，以及故障特征的故障特征绝对值的范围[0，∞]，则定义故障特征的故障特征绝对值为∞时的投票值为
‑
1；故障特征的故障特征绝对值为|r
k
|
ub
时的投票值为0；故障特征的故障特征绝对值为0时的投票值为1，然后进入步骤B2；
[0021]步骤B2.根据故障特征的故障特征绝对值分别为∞、|r
k
|
ub
、0时的投票值
‑
1、0、1，构建该故障特征所对应的当前投票值模型如下：
[0022][0023]其中，1≤k≤K，K表示故障特征的数量，r
k
表示第k个故障特征的故障特征值，|r
k
|
ub
表示第k个故障特征的故障特征绝对值|r
k
|所对应的当前置信区间上限，s
k
(|r
k
|)表示第k个故障特征基于其当前故障特征绝对值|r
k,当前
|所对应的当前投票值；然后进入步骤B3；
[0024]步骤B3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，用于针对空调机组中各目标传感器进行实时检测诊断，其特征在于：基于空调机组中各目标传感器分别所对应的各个约束等式，以各目标传感器作为各节点，彼此间存在至少一个相同约束等式的两节点以边相连，且相连两节点之间相同各约束等式中等号两侧数据结果之间的差值作为各个故障特征，实时执行如下步骤：步骤A.分别针对各个故障特征，基于故障特征自当前时间向历史时间方向预设时长正常工作状态下的故障特征绝对值，获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限，即获得各个故障特征的故障特征绝对值分别所对应的当前置信区间上限，然后进入步骤B；步骤B.分别针对各个故障特征，基于故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限，结合预设正常状态下投票值上限、以及预设非正常状态下投票值下限，构建该故障特征所对应的当前投票值模型，并结合该故障特征的当前故障特征绝对值，获得该故障特征的当前投票值；进而获得各故障特征分别所对应的当前投票值，然后进入步骤C；步骤C.分别针对各个节点，针对与节点拥有相同故障特征的各节点，根据节点与该各节点之间各故障特征的集合、以及该各故障特征分别所对应的当前投票值，获得该节点分别对与其拥有相同故障特征的各节点的当前投票权值，然后进入步骤D；步骤D.分别针对各个节点，根据节点分别对与其拥有相同故障特征的各节点的当前投票权值、以及该节点与拥有相同故障特征的各节点之间各故障特征的当前投票值，由该节点对与其拥有相同故障特征的各节点分别进行投票，进而完成各节点分别的投票操作，然后进入步骤E；步骤E.分别针对各个节点，基于与节点拥有相同故障特征的各节点分别为该节点的投票，按投票值求和的方式，统计获得该节点的被投票结果，进而获得各节点的被投票结果，然后进入步骤F；步骤F.判断各节点的被投票结果中是否存在小于0的被投票结果，是则判定空调机组中各目标传感器中存在故障情形，且最小被投票结果所对应节点的目标传感器出现故障，否则判定全部目标传感器均不存在故障。2.根据权利要求1所述一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤A中，分别针对各个故障特征，执行如下步骤A1至步骤A3，获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限，进而获得各个故障特征的故障特征绝对值分别所对应的当前置信区间上限，然后进入步骤B；步骤A1.基于故障特征自当前时间向历史时间方向预设时长的正常工作状态，获取故障特征对应该预设时长内各时间点相距0预设波动范围内的各个故障特征绝对值，然后进入步骤A2；步骤A2.获得该各个故障特征绝对值所对应的绝对值均值、以及绝对值标准差，然后进入步骤A3；步骤A3.根据该绝对值均值、以及该绝对值标准差，应用统计过程控制中的休哈特控制图，采用3
‑
sigma，获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限。3.根据权利要求2所述一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤A3中，根据该绝对值均值μ
k
、以及该绝对值标准差σ
k
，应用统计过程控制中
的休哈特控制图，采用3
‑
sigma，按如下公式：|r
k
|
ub
＝μ
k
+3σ
k
获得该故障特征的故障特征绝对值所对应的当前置信区间上限|r
k
|
ub
，其中，1≤k≤K，K表示故障特征的数量，r
k
表示第k个故障特征的故障特征值，|r
k
|
ub
表示第k个故障特征的故障特征绝对值|r
k
|所对应的当前置信区间上限，μ
k
表示第k个故障特征的绝对值均值，σ
k
表示第k个故障特征的绝对值标准差。4.根据权利要求1所述一种基于新型投票网络的空调机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤B中，分别针对各个故障特征，执行如下步骤B1至步骤B3，获得故障特征的当前投票值；进而获得各故障特征分别所对应的当前投票值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：严颖，蔡骏，李海波，李涛，张菀，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：