一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，包括管理模块、后台服务器模块和监控模块；服务器模块包括深度深度信念网络模块、故障分析模块与数据库模块；所述管理模块针对构建故障分析的知识库与事实库进行管理，所述监控模块用于对监控范围内的中央空调相关数据参数进行实时的监控，本发明专利技术可以实时监测到中央空调的实时运行状态，在设备运行异常时会发出报警并诊断出是何种故障，可以通过后台管理模块对系统知识库进行修改完善，能够准确判断出故障信息，具有实际使用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统
本专利技术涉及空调故障监测
，具体是涉及一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统。
技术介绍
空调系统故障按照故障的严重程度可以分为硬故障和软故障硬故障指使设备仪表等完全失效、无法运行的故障，比如水泵无法运行、风机无法运转、阀门堵死等。软故障是指使设备仪表等部分失效、性能逐渐下降的故障，如换热器结垢、制冷剂泄漏、传感器漂移、水流量不合理等。硬故障一般是突然发生的，能直接导致设备或系统处于瘫痪状态，是一类较为严重但也相对容易检测的故障。软故障也称之为性能故障，往往是逐渐发生的，当故障程度较轻时，系统或设备性能下降较少，一般难以检测到，只有当故障达到较严重的程度，系统或设备性能下降较多时，才容易察觉。因此，软故障由于进展缓慢、难以检测，其对系统、设备性能的影响是长期的，从某种意义上来说，软故障的危害更大，其具体危害体现在三个方面：1)故障使系统性能衰减，能耗大幅增加，运行成本上升；2)故障可能导致空调设备自我保护而引发停机，影响正常运行，造成供冷供热效果下降、空气品质降低，甚至存在安全隐患；3本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于:包括管理模块、后台服务器模块和监控模块；/n所述后台服务器模块包括深度信念网络模块、故障分析模块与数据库模块；/n其中深度信念网络模块是用来进行训练和部署深度信念网络模型，所述深度信念网络模块在整体系统部署之前使用预先收集到的数据来训练基础的深度信念网络故障监测模型，同时对运行中的数据进行收集整理，定期对模型进行再次训练部署，以保证模型能够随着训练数据的不断积累；/n所述故障分析模块负责处理模型监测到异常后返回的故障现象信息，根据故障现象信息从故障分析知识库中进行对比推理，得到最终的故障分析结果；/n所述数据库模块负责存储系统中收集...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于:包括管理模块、后台服务器模块和监控模块；
所述后台服务器模块包括深度信念网络模块、故障分析模块与数据库模块；
其中深度信念网络模块是用来进行训练和部署深度信念网络模型，所述深度信念网络模块在整体系统部署之前使用预先收集到的数据来训练基础的深度信念网络故障监测模型，同时对运行中的数据进行收集整理，定期对模型进行再次训练部署，以保证模型能够随着训练数据的不断积累；
所述故障分析模块负责处理模型监测到异常后返回的故障现象信息，根据故障现象信息从故障分析知识库中进行对比推理，得到最终的故障分析结果；
所述数据库模块负责存储系统中收集与产生的各类数据包括建立监测数据存储数据库与故障分析知识库数据库；
所述管理模块针对构建故障分析的知识库与事实库进行管理，用于根据故障诊断意见进行知识库与事实库的编辑，包括对知识库内添加知识规则、以及事实规则，同时也可以对现有的各种知识与事实进行编辑与删减；
所述监控模块用于对监控范围内的中央空调相关数据参数进行实时的监控，当监测到异常的状况的时候，就会启动各类报警方式，同时启动系统的故障诊断功能。


2.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于：所述故障分析模块包括知识库、推理引擎、解释工具、知识获取模块，在建立中央空调异常情况与故障原因相对应的知识库后，采用正向推理的推理方法构建推理引擎。


3.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于：所述故障分析模块执行故障检测诊断具体包括：
采集实测运行数据，对数据进行预处理，由实测数据计算诊断指标，同时由仿真模型预测诊断指标；
计算相对偏离程度，对照故障判定规则表判断是否存在满足判定规则：
若满足，则判断是否超过阈值范围，是则达到设定的严重程度，否则输出故障检测诊断结果；
若不满足，则输出故障检测诊断结果。


4.根据权利要求3所述的一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于：所述仿真模型通过离线建模得到，具体包括：
采集正常工况运行数据，数据预处理后进行模型特征参数计算，得到仿真模型。


5.根据权利要求4所述的一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于：所述仿真模型包括压缩机模型、冷凝器模型、蒸发器模型、泵与风机性能模型和输配管路性能模型。


6.根据权利要求5所述的一种基于大数据处理的中央空调故障性能检测系统，其特征在于：所述压缩机模型包括：









Pi＝mr(h2-h1)



其中mr为制冷剂质量流量；Vth为压缩机理论输气量；v1为压缩机吸气比容；ξ为输气系数；Pths为压缩机等熵压缩过程的理论耗功；Pi为压缩机实际压缩过程的耗功，即为指示功率；Pel为压缩机实际压缩过程所需输入的电功率，即功率计所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张子豪，张子谦，张仁胜，黄丝美，程勋秀，
申请(专利权)人：中筑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34