cad trong kỹ thuật điện

Therefore, in this study, a dynamic AHU simulation model that can simulate both fault free and faulty operation data is developed and validated using experimental data from this study an

Q residual plots for fault-free condition

Q sơ đồ lỗi phần dư ở điều kiện tự do

Mẫu / Điểm phần dư của Cal & thử nghiệm

Mẫu

Mẫu / Điểm phần dư của Cal & thử nghiệm

Mẫu

Scores plots for corresponding load condition

Sơ đồ lỗi phần dư cho điều kiện tải tương ứng

Mẫu / Điểm phần dư của Cal & thử nghiệm

(a) Điểm trên máy tính 1 ( 50,97 %)

Mẫu / Điểm phần dư của Cal & thử nghiệm

( b)Điểm trên máy tính 1 ( 73,86 %)

Figure 6.15 Q residual plots for fault-free condition of ASHRAE-1312 simulation test and corresponding scores plots for load condition.

(a) Modified PCA similarity factor (b) Distance similarity factor

Hình 6.15 Q lỗi phần dư cho tình trạng lỗi miễn phí của ASHRAE - 1312 thử nghiệm mô phỏng và điểm phần dư cho điều kiện tải tương ứng

(a) PCA thay đổi yếu tố tương tự (b ) Hệ số cách tương tự

CHAPTER 7 CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS

Chương 7 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

7.1 Kết luận

AHUs are important HVAC systems whose operations strongly affect building energy

efficiency and indoor air quality There is a need for more robust AFDD strategies for AHUs and a need for a simulation model that can produce both fault free and faulty operation data for an AHU.

AHU là hệ thống HVAC quan trọng có ảnh hưởng lớn đến hoạt động xây dựng năng lượng hiệu quả và chất lượng không khí trong nhà Có một nhu cầu cho các chiến lược AFDD mạnh mẽ hơn cho AHU, và cần phải có một mô hình mô phỏng có thể sản xuất cả hai lỗi tự do và dữ liệu hoạt động bị lỗi cho một AHU

Therefore, in this study, a dynamic AHU simulation model that can simulate

both fault free and faulty operation data is developed and validated using experimental data from this study and previous projects

Vì vậy, trong nghiên cứu này , một mô hình mô phỏng AHU năng động có thể mô phỏng cả hai lỗi tự do và bị lỗi dữ liệu hoạt động được phát triển và xác nhận sử dụng số liệu thực nghiệm từ nghiên cứu này và các dự án trước

2) existing experimental data that can be used forAHU simulation model validation and AFDD method development are identified Moreexperiments are designed and i mplemented at the ERS test facility

2 ) dữ liệu thực nghiệm hiện tại có thể được sử dụng cho AHU mô hình mô phỏng xác nhận và AFDD phát triển phương pháp được xác định Nhiều thí nghiệm được xác định và thực hiện tại các cơ sở thử nghiệm ERS

3) a robust AHUAFDD methodology that contains two AFDD methods is develop

ed and tested usingexperimental data and simulated data.

3) một AHU mạnh mẽ Phương pháp AFDD có chứa hai phương pháp AFDD được phát triển và thử nghiệm sử dụng dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng dữ liệu

The dynamic simulation model developed in this study (1312 model) is based on the E51 simulation model developed in ASHRAE 825 (Norford and Haves, 1997).

Các mô hình mô phỏng cách thức phát triển trong nghiên cứu này (1312 mô hình ) được dựa trên E51 mô hình mô phỏng phát triển trong ASHRAE 825 ( Norford và Haves năm 1997 )

There are three major differences between the E51 model and the 1312 model,

In cluding differences incomponents, parameters, and control systems

Values for nearly all parameters used in thesimulation models need to be

re-determined for this project.

có ba sự khác biệt lớn giữa các mô hình E51 và mô hình 1312, bao gồm cả sự khác biệt trong các thành phần , các thông số , và hệ thống điều khiển Giá trị cho gần như tất cả các thông số được sử dụng trong mô hình mô phỏng cần phải được xác định lại cho dự án này

Some of the parameters are identified directly from the manufacturer catalog data Provided by the ERS and othersneeded to be calculated based on the catalog information Furthermore, some of the parameters need to be identified

from experimental data taken from the test rig.

Một số các thông số xác định trực tiếp từ các ngân hàng dữ liệu được cung cấp bởi nhà sản xuất ERS và những người khác cần phải được tính toán dựa trên các thông tin danh mục Hơn nữa , một số các thông số cần phải được xác định từ dữ liệu thực nghiệm lấy từ các quá trình thử nghiệm

The key for a validation process is to separate different component dynamics and parameters from each other Ideally, before a system level validation, experiments shoul

d be designed and executed first for each component in the AHU without other components involved.

Chìa khóa cho một quá trình xác nhận là để tách thành phần khác nhau và động lực thông số từ mỗi khác Lý tưởng nhất, trước khi xác nhận mức độ hệ thống , thí nghiệm nên được thiết kế và thực hiện đầu tiên cho mỗi thành phần trong AHU không có các thành phần khác tham gia

Dynamic operation data from experiments can be used to validate component

models, including model structure and model parameters.During the model

validation process, two component models, namely, the three-way valve model

and fan model in the

Dữ liệu hoạt động năng động từ các thí nghiệm có thể được sử dụng để xác nhận thành phần các mô hình, bao gồm cả cấu trúc mô hình và mô hình tham số Trong

mô hình xác nhận quá trình , hai mô hình thành phần , cụ thể là mô hình van ba chiều và mô hình trong

E51 model are found unsatisfactory.New models are then developed

and validated to replace the ones used by the E51 model.

Mô hình E51 được tìm thấy không đạt yêu cầu Mô hình mới này sau đó được phát triển và xác nhận để thay thế những người sử dụng bởi các mô hình E51

Pressure resistance values and damper coefficients

calculated from catalog data cause large air flow rate simulation errors

Therefore, pressure resistance experiment is designed and performed using

the ERS test facility.

Khả năng chịu áp lực và hệ số giảm chấn tính từ dữ liệu danh mục gây ra sự sai sót trong quá trình tiến hành làm mô phỏng Do đó, khả năng chịu áp lực được thiết kế

và thực hiện bằng cách sử dụng cơ sở thử nghiệm ERS

Using system operation data collected from this study, the developed 1312 AHU model

is validated and shows satisfactory performance However, the building zone and V

AV terminal unit models do not yield data that replicate operational data at the ERS test facility.

Sử dụng dữ liệu vận hành hệ thống thu thập từ nghiên cứu này, phát triển năm 1312 AHU mô hình được xác nhận và cho thấy kết quả làm việc Tuy nhiên , khu vực xây dựng và VAV mô hình đơn vị thiết bị đầu cuối không mang lại dữ liệu sao chép dữ liệu hoạt động tại cơ sở thử nghiệm ERS

A fault modeling methodology is developed in this study, in which faults are categorized

as sensor faults, controller device faults, equipment faults, and controller faults.

All common AHU faults are modeled in this study.

Một phương pháp mô hình lỗi được phát triển trong nghiên cứu này , trong đó lỗi được phân loại là lỗi cảm biến , lỗi thiết bị điều khiển , lỗi thiết bị, và lỗi điều khiển tất cả các Lỗi AHU được mô phỏng trong nghiên cứu này

Experimental data generated from this study and previous projects

are used to validate the fault models It is found that the developed fault

models are able to replicate typical AHU fault symptoms.

Dữ liệu thực nghiệm tạo ra từ nghiên cứu này và dự án trước đây được sử dụng để xác nhận các mô hình lỗi Nó được tìm thấy rằng lỗi phát triển mô hình có thể nhân rộng các triệu chứng điển hình là lỗi AHU

Data pretreatment is necessary to differentiate measurement fluctuations caused

By thermal load condition changes from by faults.

The feasibility of using wavelet transform method for data pretreatment has been demonstrated in this study.

Việt sử lý dữ liệu trước là cần thiết để phân biệt biến động đo lường gây ra bởi thay đổi điều kiện tải nhiệt từ do lỗi Tính khả thi của việc sử dụng biến đổi dạng sóng nhỏ là phương pháp xử lý dữ liệu trước đã được chứng minh trong nghiên cứu này

A Wavelet-PCA method is developed Experimental data from three seasons

are used to test the method It is found that Wavelet-PCA method does not

require much training data and can effectively detect abrupt faults

However, it could not effectively detect degradation faults when fault symptoms include low frequency variation of AHU measurements.

Một phương pháp biến đổi sóng con– PCA được phát triển Dữ liệu thực nghiệm từ

ba làn bảo dưỡng được sử dụng để thử nghiệm phương pháp này Nó được tìm thấy rằng phương pháp wavelet - PCA không đòi hỏi nhiều dữ liệu đào tạo và hiệu quả có thể phát hiện lỗi đột ngột Tuy nhiên , nó có thể không có hiệu quả phát hiện lỗi khi ảnh hưởng phụ bao gồm sự thay đổi tần số thấp của các phép đo AHU

Pattern Matching-PCA method is developed as a promising tool for detecting degradation faults.Two similarity factors, PCA similarity factors and Distance similar ity factors are calculated to characterize the degree of similarity between historical data window and current snapshot data.Both experimental data and simulation data are used to examine the Pattern Matching-PCA method.

Phương pháp mô hình Matching - PCA được phát triển như một công cụ đầy hứa hẹn cho việc phát hiện lỗi do sự lão hóa Hai yếu tố tương tự , PCA yếu tố giống nhau và cách tương tự yếu tố được tính toán để mô tả mức độ tương tự giữa các cửa

sổ dữ liệu lịch sử và dữ liệu ảnh chụp hiện tại Cả hai số liệu thực nghiệm và mô phỏng dữ liệu được sử dụng để kiểm tra phương pháp mô hình Matching - PCA

It is found that the two similarity factors perform similarly

Pattern Matching – PCA method is effective for both abrupt and degradation faults, including some faults that could not be detected by the Wavelet-PCA method.

However,Pattern Matching-PCA method requires more training data.

Nó được tìm thấy rằng hai yếu tố tương tự thực hiện tương tự phương pháp so sánh mẫu - phương pháp PCA có hiệu quả cho cả hai lỗi đột ngột và lão hóa ,trong đó có một số lỗi mà không thể được phát hiện bằng phương pháp sóng con - PCA Tuy nhiên ,Phương pháp mô hình so sánh mẫu - PCA đòi hỏi dữ liệu chính xác hơn

7.2 Achievements and Future Work

7.2 Thành tựu và làm việc trong tương lai

In general, a dynamic AHU simulation model that is capable of producing fault free and faulty operation data for commonly used AHU configurations and

control & operation strategies is developed in this study, furthermore, such dynamic AHU simulation models has been properly validated systematically with experimental data for both fault-free and faulty operation.

Nói chung, một mô hình mô phỏng động AHU có khả năng sản xuất lỗi tự do và dữ liệu hoạt động bị lỗi thường được sử dụng cho cấu hình AHU và kiểm soát hoạt động & chiến lược phát triển trong nghiên cứu này , hơn nữa , chẳng hạn mô hình

mô phỏng AHU động đã được xác nhận đúng cách có hệ thống với dữ liệu thực nghiệm cho cả hai lỗi tự do và bị lỗi hoạt động

Secondly, a practical AFDD technique for AHU system is develop and validated

with both fault-free and faulty experimental data

The AFDD model can be developed onlybased on fault-free measurement data

and is feasible for load fluctuations caused by weather and internal load changes Moreover, the AFDD model is capable to handle different types of faults, including sensor or process faults, abrupt or degradation faults.

Thứ hai, một kỹ thuật AFDD thiết thực cho hệ thống AHU là phát triển và xác nhận với cả dữ liệu thực nghiệm lỗi tự do và bị lỗi Mô hình AFDD chỉ có thể được phát triển dựa trên số liệu đo lường lỗi tự do và có tính khả thi cho các biến động tải do thời tiết và tải thay đổi nội bộ Hơn nữa , mô hình AFDD có khả năng để xử lý các loại khác nhau các lỗi, bao gồm cảm biến hoặc quá trình lỗi , hoặc lỗi đột ngột lão hóa

The findings of this study supply a good data driven method for automatic AHU fault detection, more research is needed in the future to enhance the capabilities of fault diagnostics The recommendations for the future study includ

Những phát hiện của nghiên cứu này cung cấp một phương pháp điều khiển dữ liệu tốt cho tự động lỗi AHU phát hiện, cần nghiên cứu thêm trong tương lai để tăng cường khả năng lỗi chẩn đoán Các khuyến nghị cho việc nghiên cứu trong tương lai bao gồm:

1 The developed dynamic building zone and VAV model should also be validated.

1 Khu vực xây dựng năng động phát triển và mô hình VAV cũng cần được xác nhận.

2 More systematic validation is needed for the developed AHU AFDD methodology, especially investigating a) how much training data is sufficient for each method; b) which load sensor option performs better for each method; c) can the two methods be combined and how well the combined method is.

2 Ưu tiên xác nhận hệ thống hơn là cần thiết cho phương pháp AHU AFDD phát triển,đặc biệt là kiểm tra a) bao nhiêu dữ liệu đào tạo là đủ cho mỗi phương pháp b)mà tải lựa chọn cảm biến thực hiện tốt hơn cho từng phương pháp ; c) có thể hai phương pháp được kết hợp và như thế nào là phương pháp kết hợp

3 Effective and robust fault diagnosis method needs to be developed Multiblock PCA method is promising for fault isolation because blocking of process variables in a complex system based on physical knowledge helps to localize the root causes of a fault.From the viewpoint of model-based diagnosis, the AHU is a “sequential system” This means that the components of the system are connected in a chainlike way The AHU is suitable to be decomposed into several blocks, such as return fan, mixing box section, coil section, and supply fan.

3 Phương pháp chẩn đoán lỗi hiệu quả và mạnh mẽ cần được phát triển

Multiblock PCA phương pháp hứa hẹn cho cô lập lỗi vì ngăn chặn các biến quá trình trong một hệ thống phức tạp dựa trên kiến thức vật lý giúp để bản địa hoá các

nguyên nhân gốc rễ của một lỗi Từ quan điểm của chẩn đoán dựa trên mô hình , các AHU là một "tuần tự hệ thống " Điều này có nghĩa rằng các thành phần của hệ thống được kết nối trong một nhiều cách Các AHU là phù hợp với được chia ra thành nhiều khối , chẳng hạn như cấp lại nguồn cho quạt gió,phần hốn hợp, phần cuộn dây , và quạt cấp không khí

4 A fault symptom library can be developed based on the experimental data from This study and previous projects to help fault diagnosis

4 Một thư viện lỗi phụ có thể được phát triển dựa trên các dữ liệu thực nghiệm từ này nghiên cứu và các dự án trước để giúp chẩn đoán lỗi

5 The developed AFDD methodology is very genetic The use of this method on other HVAC system should be examined.

The completion of the above recommendations, as well as others, would improve the accuracy of the dynamic simulation model and expand the capabilities of the A FDD methodology developed in this study.

5 Phương pháp AFDD phát triển mang tính di truyền Việc sử dụng phương pháp này trên khác Hệ thống HVAC cần được kiểm tra

Hoàn thành các vấn đề trên, cũng như những người khác , sẽ cải thiện độ chính xác của mô hình mô phỏng năng động và mở rộng khả năng của AFDD phương pháp phát triển trong nghiên cứu này

APPENDIX A NOMENCLATURE

A f face area of the duct or damper

C Capacitance of mass node, kJ/K

CFM air flow rate, cfm (kg/s)

CO output of the algorithm

CL fractional leakage (fractional flow), %

D fan diameter, ft (m)

DMPR mixing box damper position

E coil or fan energy, Btu/hr (Watt)

ENdl hourly or daily energy usage, Btu/hr (Watt)

ENins,i inistantaneous energy consumption rate, Btu/hr (Watt)

F fractional flow, %

IO integral term

K property/unit factor for water, Btu/h-gpm-F

K θ loss coefficient

Kv valve capacity, m3/hr

L load factor

m air mass flow rate, lbm/hr (kg/s)

M dimensionless mass flow rate

N fan rotational speed, rev/s

PB proportional band





PO proportional term

PWele,i instantaneous electric power consumed by the fans and pumps,

Btu/hr (Watt)

q heat transfer rate, Btu/hr (Watt)

R fluid resistance, K/kw

PHỤ LỤC MỘT SỐ DANH PHÁP

Af Diện tích mặt của ống hoặc van điều tiết

C điện dung lớn nhất tại điểm nối, kJ / K

CFM lưu lượng không khí, cfm (kg / s)

CO kết quả của thuật toán

CL Rò rỉ phân đoạn( dòng phân đoạn) , %

D Đường kín quạt gió, ft (m)

DMPR hộp trộn chống sóc

E Cuộn dây điện hoặc năng lượng quạt gió, Btu / h (Watt)

Endl giờ hoặc sử dụng năng lượng hàng ngày, Btu / h (Watt)

ENins ,I tỷ lệ tiêu thụ năng lượng , Btu / h (Watt)

F dòng phân đoạn, %

IO điều kiện giới hạn

K đặc tính / đơn vị nước , Btu/h-gpm-  F

Kθ Hệ số tổn thất Kθ

KV Khả năng xả khí, m3/giờ

L Yếu tố tải

m tốc độ dòng chảy khối không khí, LBM / giờ (kg / s)

M thứ nguyên tỷ lệ lưu lượng

N tốc độ quay quạt gió , vòng / s

PB băng tỷ lệ