变风量空调系统传感器故障检测与诊断：主成分分析与联合角度法

"这篇论文是关于变风量空调系统传感器故障的检测与诊断技术的研究，由杜志敏、晋欣桥、王海斌和孙金龙于2006年在《上海交通大学制冷与低温工程研究所》发表。研究中提出了主成分分析（PCA）和联合角度法两种方法，旨在实现对系统中的温度、流量和压力传感器故障的快速准确检测。通过建立变风量空调系统的仿真器，利用历史正常运行数据构建数理统计模型，对比传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间的投影来检测故障。此外，通过比较新发故障向量与故障库中的经验故障向量在两个子空间的投影角度，能在线分离出故障源。实验结果证实了这两种方法的有效性。" 在变风量空调系统中，传感器是确保系统稳定运行的关键组件，负责监测和控制环境的温度、气流和压力。当这些传感器出现故障时，可能会影响整个系统的性能，导致能耗增加、舒适度降低甚至设备损坏。因此，对传感器进行有效的故障检测与诊断至关重要。 主成分分析（PCA）是一种统计方法，它通过降维技术将高维数据转化为一组不相关的主成分，这些主成分可以捕捉原始数据的主要变异信息。在本研究中，PCA被用来建立基于系统正常运行数据的模型，当传感器数据偏离这个模型时，可认为存在故障。通过比较实测数据与模型在故障子空间的投影，可以识别出异常的传感器读数，从而实现在线故障检测。 联合角度法则是另一种故障诊断策略，它依赖于新发故障向量与已知故障模式之间的关系。在该方法中，故障库包含各种可能出现的故障情况。当系统出现新的故障时，通过计算这个新故障向量与其他经验故障向量在特定子空间的夹角，可以确定其最接近的故障模式，从而在线定位故障源。这种方法提高了故障分离的准确性，有助于快速响应和修复。 这篇论文的研究成果对于提高变风量空调系统的可靠性和维护效率具有重要意义，不仅减少了由于传感器故障引起的停机时间，还降低了维修成本。PCA和联合角度法的结合使用为实时监控和智能诊断提供了理论支持，为暖通空调领域的故障诊断技术带来了创新。