基于主元分析法的冷水机组传感器故障检测效率分析

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1、基于主元分析法的冷水机组传感器故障检测效率分析胡云鹏陈焕新杨小双周诚(华中科技大学)摘要:冷水机组是一个高度非线性的复杂系统，其自控系统传感器故障会导致冷水机组的运行偏离正常状态，导致能耗浪费。采用冷水机组正常运行数据，通过基于多元统计的主元分析方法建立训练矩阵，利用平方预测误差进行故障分析工作。通过引入不同程度故障，分析主元分析方法的检测效率。结果表明，主元分析法故障检测效果明显，但对于不同传感器的不同程度故障，故障检测的误判率存在一定的差异。关键词：冷水机组故障检测主元分析检测效率Analysisofsensorfaultdetectioninc

2、hillerbasedonPCAmethodHuYunpeng,ChenHuanxin,ZhouChen,YangXiaoshuangHuazhongUniversityofScience&TechnologyAbstract:Chillerisahighnonlinearcomplexsystem.Thesensorsfaultintheautomationsystemofchillerwillcauseitoperateinunmoralsituationandwasteenergy.BasedonthePrincipleComponentAnal

3、ysis(PCA)method,oneoftheanalysismethodinmultivariatestatistics,thedatainnormalconditionhavebeenusedtoestablishedthetrainmatrix.TheSquarePredictionError(SPE)hasbeenusedtoanalyzethesensorfault.ThedetectionefficiencyhasbeenanalyzedbyPCAmethodwithintroducingdifferentlevelfaultsintot

4、hechiller.TheresultshowsthatPCA-basedfaultdetectionmethodworkswell,butthefaultdetectionefficienciesofdifferentsensorswithdifferentlevelfaultsareinconsistent.Keywords:Chiller,Faultdetection,PrincipleComponentAnalysis,DetectionEfficiency0引言暖通空调系统（HVAC）是多变量、多状态、强耦合系统，长期处于变工况、部分负荷运行

5、状态。HVAC能耗约占建筑能耗的一半以上，既是建筑耗能大户但也是建筑节能的最主要潜力方向。HVAC系统的自动监控系统为保证HVAC系统正常运行发挥着至关重要的作用，但是自控系统中必须依靠正常的、准确的测量数据，才能实现合理、可靠的控制作用。因此，有作者简介：胡云鹏（1978-），男，博士研究生，湖北省武汉市华中科技大学动力楼306室430074(027)87558330-3，13871236738，hyp@smail.hust.edu.cn通讯作者：陈焕新（1964-），男，博士，教授，博导，湖北省武汉市华中科技大学动力楼309室430074(027

6、)87558330-1chenhuanxin@tsinghua.org.cn基金项目：国家科技支撑计划项（2008BAJ12B03），2010年度湖北省建设科技项目第19项必要进行传感器的故障检测、诊断，以及故障数据重构和容错控制相关研究，并进行实践应用。1故障检测方法HVAC系统中常用的故障检测与诊断方法可以分为三类[1]，基于定量物理模型的方法、基于定性物理模型的方法[2][3]，基于运行过程数据的方法[4]。其中，定量物理模型方法需要进行复杂的物理建模工作，而且对于整个HVAC系统的相关部件的结构参数、性能参数都要有翔实的数据作为建模的依据，该方

7、法工作量大，针对性强，只能针对某个具体的系统进行相关工作；定性物理模型方法根据能量守恒定律、设备与系统的相关规律建立模型，简化了建模过程，需要利用部分数据进行相关设备的验证工作，工作量相对较少，对于同类型的系统，修正了参数以后可以适应；基于运行过程数据的方法，主要从数据分析角度入手，基本不需要对设备的结构、性能过多了解，通过正常运行数据建立数学模型，通常有神经网络、多元统计等辨识方法，具有较大的灵活性，适用于较多的场合。本文针对武汉市某电子工业厂房冷水机组的运行数据，采用多元统计学中主元分析（PCA）方法，对HVAC系统中最重要的组成部分——冷水机组进

8、行其监控系统传感器的故障检测分析。2主元分析法原理主元分析的主要作用是对大量的、内部关系复杂且