暖通空調系統設備管理與故障問題的維護探討
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摘要：暖通空調研究的主要目的就是為了更好的優化人們的生活，提升生活質量。相比較于市場上通用的空調，暖通空調具備著更為專業的技術以及更加系統的功能支持，更為重要的一點就是，暖通空調具備著節能環保這一特點。不過其在實際的應用過程中依舊存在著一系列的問題，基于此，本文主要針對暖通空調系統設備管理與故障問題的維護進行了詳細的分析。
1引言
隨著我國社會經濟的快發展，人們的生活質量和工作環境也得到了相應的提升，一個安全舒適的工作環境能使工作人員提升工作效率，所以，在現代化的大多大型企業中機電暖通空調就顯得十分重要，高效安全的機電暖通空調不僅能使員工的工作效率提升，還能保證企業中的工作人員的身體健康，最終達到提升企業工作效率和經濟效益的目的。如今隨著社會經濟的不斷發展，不止大型企業，其他各行各業的企業也在進行暖通空調的安裝和使用，最終，暖通行業的使命是為各行各業的企業工作人員提供安全舒適的工作環境。目前建筑行業越來越傾向于現代化和智能化，建筑中所使用的相關設備以及空調系統，其不僅僅規模大，并且還十分的復雜，使得一旦發生故障問題，很難及時有效的進行解決，這一問題的存在嚴重的影響到人們的生活生產。空調的出現給人們帶來了極大的舒適感和便利，而開展故障維修和狀態檢測則是能夠有效的減少空調更新以及管理的成本，這不論是對于單位還是用戶而言都是有著極大的好處。
2 暖通空調設備智能化檢測以及設備管理方面的分析
隨著科學技術不斷的發展，智能化建筑也是隨之出現，而對智能化設備進行維修以及風險預測就需要主動式的智能化管理。在這種情況下，集成網絡則是十分的適合應用在智能設備的管理中，其不僅僅能夠提供多種技術，并且信息數據的傳遞也是非常的簡單快捷。智能化管理在當前通信系統中主要就是進行協議服務，其能夠促使節點之間的通訊有效的實現，簡化智能設備系統。在標準的協議節點中，集成網絡還能夠實現不同系統與不同產品之間的關聯。而遠程診斷暖通空調則是一種比較高端的管理方式，其主要就是根據設備運行過程中的特性以及異常情況，然后通過計算機來對這些數據進行深入的分析，根據設備運行情況來對其故障進行界定，并制定出有效的維修時間、維修計劃以及維修方法等。暖通空調故障分布式管理的關鍵就是系統集成。要想更好的進行暖通空調設備的管理，首先就得合理的建立起多維立體的信息處理模型，以此來促使人機之間處理事件能力的有效提升。最后就是通過計算機能夠很好的對設備故障進行檢測，給用戶提供一些比較好的建議，最終將問題有效的解決。
3暖通空調系統設備故障檢測方法分析
3.1神經網絡故障診斷和故障樹診斷。
因為暖通空調系統十分的復雜，各個設備之間的連接也是非常的緊密，所以如果某一環節出現問題，那很有可能引起連鎖反應，進而擴大系統故障。針對這種情況，相關人員可以合理的應用神經網絡故障診斷法，這種方法主要就是針對系統中的部分結構，通過神經元的設置聯系，能夠將暖通空調隔離至一個網絡系統中，而這個系統則會承擔起數據傳輸以及神經網絡功能完善的作用，在進行暖通空調系統故障檢測的時候，其中存在的故障都會在這個神經網絡系統中顯示出來，并且還能夠結合實際情況判斷出引發故障的原因。在應用這一方法的時候，并不需要建立相關的模型，并且這種方法在應對非線性問題的時候有著極為明顯的優勢。而故障樹診斷法則主要是以故障結果作為分析依據來進行故障診斷和監測的一種方法，其能夠對各種故障合理的進行分類，以此來對暖通空調系統進行有效的診斷和監控，并且將故障根源分析推斷出來。
3.2傳感器診斷。
傳感器診斷方法是從自動化技術的發展而逐漸形成的，其主要就是根據暖通空調系統運行過程中參數的變化來分析系統故障的位置。這種方法在很大程度上促使系統故障診斷自動化的實現，并且對于故障診斷的效率以及精準度的提升也有著積極的促進作用。在傳感器診斷方法的應用下，暖通空調系統的故障能夠在短時間內被查詢出來，并且進行專業的維修，最終恢復正常運轉。
暖通空調是機電系統中的重要組成部分，機電系統的出現提升了企業中的自動化生產水平和生產空間以及工作人員安全等的方面，最終使企業創造了更加豐富的經濟收益。雖然暖通設備在如今的企業中被使用的頻率越來越高，但是暖通空調在使用中所出現的故障也越來越多，每年的暖通空調故障出現的頻率也有明顯提升。
4暖通空調系統設備故障檢測的應用分析
4.1參數運行數據的收錄。
暖通空調系統在實際的工作時，每一個參數都會有著一定的改變，不過這些變化在正常范圍中波動就不會影響到空調正常的使用，如果超過這一范圍，將會導致空調故障的發生。這個時候就需要找出故障的相關參數，然后進行合理的分析，并且將數據模型建立起來。通常情況下，如果只是簡單的空調故障模型，那將較為簡單，如果發生的故障比較多，模型的建立則就比較復雜和困難。除此之外，還可以直接從系統中去搜尋相關的數據，更可以從之前發生事故的原因檢查中獲得相關的數據。數據系統會自動將正常數據與記錄數據進行對比，如果數據正常，那就會繼續收錄這一系統的數據，如果存在異常情況，就會對這些數據進行仔細的分析和歸類，以便在診斷空調故障的時候再一次的應用這些數據。對歷史數據的存儲分析以及事故現場的數據采集是暖通空調故障診斷維護的必要前提。隨著時間的推移，系統自身所產生的數據也會越來越多，工作人員的經驗也將更加的豐富，在解決故障的時候會更加的得心應手，這就是長期積累的結果。4.2對故障參數的分析。
如果暖通空調系統出現故障，要想更好的解決這一故障，就必須得提供參數，提供的參數越多，對于故障的解決越有利。從之前的研究成果來看，如果能夠將故障模型中的參數組合理的篩選出來，在掌握這些參數之后，就可以直接應用其來進行故障模型的建立，這樣也就能夠更快、更加精準的判斷出暖通空調故障的發生位置。
4.3故障方法的應用。
在暖通空調系統正常運轉的時候，很有可能會遇見重啟、停機等各種情況。而系統參數的波動也會有著較大的不同，進而故障程度以及發生的時間也會不同，而這個時候進行暖通空調故障的檢測就需要建立起多種不同的模型。本文主要以機器運行穩定模型、啟動模型以及停機模型為例進行分析研究。停機模型具體是在系統停止工作的時候應用的，通常都是用來檢查傳感器是否正常，油位置、油溫、電壓等是否存在著異常。這也可以被當做是系統停止工作后的檢查與系統啟動前的復檢。一旦發現存在著故障問題，那就應該立即進行排除。而啟動模型主要就是在空調系統工作時應用的，其檢查的項目主要有制冷器運行管是否通暢、制冷器是否存在著泄露的情況等等。制冷劑直接關乎到暖通空調系統運行的質量，所以在空調制冷劑運行的曲線上，我們能夠清楚的看見正常曲線與故障曲線之間的差別。機器運行穩定模型主要就是在空調系統開啟時進行應用的。相關人員在應用的時候應該結合實際情況來進行選擇，每一種方法都有著不同的優缺點。
5結束語
綜上所述，暖通空調主要以空氣調節、采暖以及通風這三個功能為主，借助于復雜的系統設計以及各種先進技術才能夠投入使用。當前暖通空調系統中依舊存在著一些必須解決的問題，只有深入的找尋出引發故障的原因，加強故障診斷以及檢測的力度，才能夠持續的推動暖通空調系統的發展，進而為人們帶來更加舒適的體驗。
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