关键词：机电设备；暖通空调；故障诊断技术
引言
对暖通空调系统进行研究能够为人们生活条件的优化与生活质量的提高创造有利条件。将暖通空调与目前市场上通用的空调相比而言，其在技术上更加专业，在功能上更加齐全，更重要的是，暖通空调系统的应用还是践行可持续发展战略的体现，能够起到节能环保的作用，能为社会的和谐发展作出许多贡献。本文就是关于暖通空调系统故障检测与诊断技术的研究。
1.机电暖通设备故障的成因
暖通空调设备为人们的工作生活环境创造了优质的工作环境，也保证了机电设备工作状态的稳定性。考虑到机电化生产模式越来越大，暖通空调故障率也有明显提升，因此必须要对机电暖通设备出现故障的成因进行综合分析。
1.1温控故障
如某机电房内，用卧式暗装风机盘管，靠门的一侧很冷，而房间温度高达26℃～27℃，整个机房内部温度控制不协调。检修人员根据现场检查，这一故障主要原因是由于送风口采用单层百叶，使气流扩散不到边角处，致使室内温度不匀，只有送风达到一条面积内温度低。
1.2热风故障
热风是提高室内温度的自动化操作，通过室温调节及空气转换而提升温度，这些都是热传送过程的必要条件。机电暖通故障会经常遇到热风传送故障，例如，某展机房顶部散流器送风，集中回风；冬季热风下不来，人流区只有12～13℃，而吊顶下可达20 ～ 24℃。发生这一故障，主要是由于是用散流器平送，在送风口处形成气流贴附，热风在上，冷空气在下，室内温度层化严重。
1.3气流故障
主要故障表现是气流送不到发热地点，例如，某机电房空调器的冷负荷能满足机器的发热量。但是，机器后边的超温报警器经常报警，被迫停止计算站的工作。分析这类暖通故障原因，因机房空间太小，当设备显示温度为24℃时，室内实际温度仅有20℃，发热设备又过于集中。主要原因是由于气流送不到主机的后边，带不走设备运行时所发出的热量，故机器后边的温度很快达到极限，使超温报警器动作，致使温度调控不准确。
1.4短流故障
随着暖通空调工作荷载增大，送、回风气流常会发生短流故障。比如，某机房内，吊顶内均匀布置风机盘管，送、回风口采用了同样尺寸的散流器，结果室内温度梯度大，热风下不来。判断这一故障原因是由于送、回风口的间距较为接近，有一半的送风量直接吸入回风口，造成空气短流。
综合上述分析可知，机电暖通设备在运行过程中会出现诸多的故障问题，而故障问题的出现可能会造成影响其使用功能。同时，机电暖通设备的故障是随机突发的，检测维修人员不可能做到预知事故，所以在机电暖通设备维修中运用故障诊断技术是一项非常重要的专业技术。
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2.机电设备故障诊断技术概述
机电设备故障诊断技术主要是针对设备的运行状况进行检测是否存在潜在安全隐患并采用合理的故障诊断技术来消除机电设备中的异常情况，保证设备的正常运转，就机电设备故障诊断技术本质而言相较于传统的被动式故障维修技术最突出特点是在检测机电设备是否出现异常运行情况下，并不需要将机电设备拆卸进行检测但同时能够对设备运行情况、承受力以及性能等多方面情况进行检测和评价选择合理的解决措施。
设备故障诊断技术的研究和应用，对设备故障的修复、排除以及预防都有十分重要的作用。尤其是在故障预测方面，其意义更为重大，故障诊断技术可以根据机电设备当前的状态及最近的发展趋势，制定有效的维修方案，这样就可以避免重大设备事故的发生。所以，在与具体工程紧密结合的同时，大力加强设备故障诊断理论和方法的研究，可以有效地解决实际的设备故障问题。除此之外，我们应该明确故障诊断技术的目的在于保障机电设备的安全，保障系统的安全运行，防止突发事故。
3.机电暖通空调系统中故障诊断技术的运用
3.1传感器诊断方与软件诊断方法
在自动化技术不断发展的环境下，传感器诊断法开始形成并得到了广泛的运用。在运用传感器诊断方法来对暖通空调系统中的故障进行诊断与检测的时候，主要是通过分析暖通空调系统在运行时候参数发生的变化来对故障发生的位置加以检测。通过传感器诊断方法，不仅提高了暖通空调系统诊断故障的自动化程度，同时还大大提高对故障进行诊断的综合效率与精准度，暖通空调系统中的故障能够在较短时间内进行维修并且逐渐恢复至正常运行的状态。而软件诊断方法则主要是对完整的暖通空调系统展开详细全面的检测，负责的主要是暖通空调系统的日常维护工作。
3.2神经网络故障诊断方法与故障树诊断方法
在暖通空调系统的连锁反应之下，暖通空调系统的故障范围与程度开始不断加大。面对这种情况时，可以通过神经网络诊断方法对系统的故障进行诊断与检测。需要注意的是，神经网络故障诊断方法针对的主要是系统的部分结构，在系统神经元的设置联系中，把暖通空调系统放置在同一个网络系统中，在此网络系统中，数据传输的工作主要由神经元来负责，同时还能够不断对神经网络功能进行完善。在对暖通空调系统故障进行诊断与检测的时候，暖通空调系统中每一个环节每一个部分的故障都会显示在神经网络系统中，进而就可以结合故障的具体情况来对其进行诊断与检测，找到故障发生的位置与原因，从而就可以更好的采取针对性的措施来解决故障。通过神经网络故障诊断法来诊断与检测暖通空调系统中的故障时，一般都不用建立起相关的物理模型，并且神经网络故障诊断法在对非线性问题进行解决的时候更能够显示出其自身的巨大优势。最后则是故障树诊断方法，这是一种将故障结果作为分析依据来对故障减小检测与诊断的方法，通过故障树诊断方法，能够明确的对系统中的各类故障进行分类，以便能够对系统进行更加有效的健康与诊断，找到故障发生的根源所在。
结束语
综上所述可知，随着人们生活方式与生活习惯的不断变化，暖通空调系统的发展也开始出现了一定的变化。暖通空调作为一个能够为人们提供调节空气、通风、采暖等服务的系统，由于其自身具有较高的复杂性，必须要通过先进科学技术的应用与完善的系统设计才能够保证其得到正常顺利的运行。为了进一步提高其运行的质量，就必须要对其中存在的故障进行正确的检测与诊断，让暖通空调系统得到更加科学的改进与发展。
参考文献
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论文作者:陈纪祥
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第13期
论文发表时间:2018/9/29
标签：故障论文; 暖通论文; 机电论文; 故障诊断论文; 空调系统论文; 设备论文; 技术论文; 《建筑学研究前沿》2018年第13期论文;