CN105069305B - 挂壁式空调系统可靠性评估方法 - Google Patents
挂壁式空调系统可靠性评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105069305B CN105069305B CN201510507652.9A CN201510507652A CN105069305B CN 105069305 B CN105069305 B CN 105069305B CN 201510507652 A CN201510507652 A CN 201510507652A CN 105069305 B CN105069305 B CN 105069305B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- msub
- mrow
- subsystem
- air
- lambda
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明公开了一种挂壁式空调系统可靠性评估方法，其步骤为：进行空调系统结构功能关系分析；逐级建立所述空调系统可靠性功能框图模型；建立所述空调系统可靠性数学模型；建立评估程序。本发明建立了零件或元器件、部件、组件、单元、子系统与系统可靠性之间的函数关系，使得在空调系统的设计开发过程中开展可靠性的预计与分配成为可能，也可用于预测空调系统安装使用后可靠性的变化趋势，估计可能发生的故障概率和维修费用，从而制定科学的售后维修策略。
Description
技术领域
本发明涉及一种空调系统评估技术，适用于在挂壁式空调设计和使用过程中对其可靠性水平进行分析评估，特别涉及挂壁式空调系统可靠性评估方法。
背景技术
空调整机系统的可靠性模型应用于空调产品的论证、设计、制造和使用等多个环节，而挂壁式空调是应用最为广泛的一类空调产品。
可靠性指标是反映空调质量的核心指标，客观准确的评估空调的可靠性水平已成为企业的一项基础性技术工作，也受到消费者的广泛关注。目前，国内外关于空调可靠性的评估主要使用试验数据或现场数据，应用统计理论或方法进行估计，这种方式需要企业投入高昂的资金成本和长久的试验时间。
发明内容
本发明的目的在于提供一种挂壁式空调系统的可靠性评估方法，在综合应用系统工程理论对挂壁式空调整机系统的物理结构关系和功能进行分析的基础上，运用概率理论导出空调整机系统的可靠度分析计算模型和评估方法，使得在空调产品的设计、制造和使用过程中，能够适时、方便、低成本且有效地对空调系统的可靠性水平进行分析估计。
本发明的目的采取以下技术方案来实现。挂壁式空调系统可靠性评估方法，其步骤如下：
步骤1、进行空调系统结构功能关系分析：
1.1根据所述空调系统的物理结构和实现功能要求，按所述空调系统构成的层次关系，将其依次抽象为由子系统、单元、组件、部件、零件或元器件构成的整体；
1.2分析并建立所述空调系统处于制冷和制热模式下压缩机的工作任务剖面；
1.3分析并建立所述空调系统处于制冷模式和制热模式下压缩机工作状态的时序关系；
步骤2、逐级建立所述空调系统可靠性功能框图模型：
2.1在所述空调系统制冷和制热模式下，建立由控制子系统、制冷/热子系统、风路子系统和框架子系统构成的所述空调系统可靠性功能框图模型；
2.2根据上述各子系统的功能结构关系，分别建立所述空调系统处于制冷和制热模式下的控制子系统、制冷/热子系统、风路子系统和框架子系统的可靠性功能框图模型；
步骤3、建立所述空调系统可靠性数学模型：
3.1明确所述空调系统的相关要求；
3.2计算构成所述空调系统的各部件、组件、单元和子系统在制冷模式下的故障率：根据控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的可靠性功能框图，逐级计算构成所述空调系统的各部件、组件、单元和子系统的故障率：
式中：当i为部件，则为构成该部件的各零件或元器件的故障率；当i为组件，则为构成该组件的各部件、零件或元器件的故障率；当i为单元，则为构成该单元的各组件、部件、零件或元器件的故障率；当i为子系统，则为构成该子系统的各单元、组件、部件、零件或元器件的故障率；
3.3计算所述空调系统制冷功能的可靠度：
式中：t1为所述空调系统处于制冷工作模式的时间；λ1、λ2、λ3和λ4分别为控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的故障率；d为所述空调系统处于制冷工作模式下的时间与压缩机工作时间的比值；
3.4计算所述空调系统制热功能的可靠度：
式中：t2为所述空调系统处于制热工作模式的时间；为制热模式下压缩机工作时间与所述空调系统处于制热工作模式时间的比；为电辅加热单元工作时间与制热子系统工作时间的比；为制热子系统的故障率：
控制子系统、风路子系统和框架子系统制热模式下的故障率与制冷模式下的故障率相同；
3.5综合制冷和制热两种工作模式的所述空调系统功能可靠度模型，可得所述空调系统的可靠度：
式中：k为所述空调系统分别处于制冷、制热工作模式时间t1、t2与其整个工作时间t的比值，由下式计算：
3.6所述空调系统的故障率为：
步骤4、建立评估程序：
4.1确定所述空调系统的相关运行参数k，d、和
4.2确定构成所述空调系统的零件或元器件、部件、组件、单元和子系统的五级结构；
4.3逐级建立部件、组件、单元和子系统的可靠性功能框图；
4.4根据可靠性功能框图，由步骤3中(1)式逐级计算各部件、组件、单元的故障率；
4.5由步骤3中(1)式分别计算控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的故障率λ1、λ2、λ3和λ4；
4.6由步骤3中(4)式计算制热子系统的综合故障率
4.7由步骤3中(5)、(7)式分别计算系统的可靠度Rs和系统的故障率λS。
进一步地，所述相关要求，包括：所有零部件或元器件、部件和组件的故障服从指数分布；各故障模式相互独立；制冷和制热子系统仅在工作状态发生失效；控制子系统的控制器失效则系统立即失效；系统初始工作时处于正常状态。
本发明的挂壁式空调系统可靠性评估方法，建立了零件或元器件、部件、单元、子系统与系统可靠性之间的函数关系，使得在空调系统的设计开发过程中开展可靠性的预计与分配成为可能，可用于预测空调系统安装使用后可靠性的变化趋势，估计可能发生的故障概率和维修费用，从而制定科学的售后维修策略。
附图说明
图1为本发明中挂壁式空调系统制冷模式下的压缩机的任务剖面示意图(实线为压缩机处于工作状态；虚线为压缩机处于非工作状态)。
图2是本发明中挂壁式空调系统制热模式下的压缩机的任务剖面示意图(实线为压缩机处于工作状态；虚线为压缩机处于非工作状态)。
图3为本发明中挂壁式空调系统制冷(i＝1)和制热模式(i＝2)下压缩机的工作状态时序关系图。
图4是本发明中挂壁式空调系统可靠性功能模型框图。
图5是本发明中挂壁式空调系统控制子系统可靠性功能模型框图。
图6是本发明中挂壁式空调系统制冷/热子系统可靠性功能模型框图。
图7是本发明中挂壁式空调系统风路子系统可靠性功能模型框图。
图8是本发明中挂壁式空调系统框架子系统可靠性功能模型框图。
图9是置信度为90％，k＝0.5、d＝0.7、和时，某型空调系统的可靠度随工作时间的衰减过程图。
图10是置信度为90％，k＝0.5、d＝0.8、和时，某型空调系统的可靠度随工作时间的衰减过程图。
图11是置信度为90％，k＝0.5、d＝0.9、和时，某型空调系统的可靠度随工作时间的衰减过程图。
图12是置信度为90％，k＝0.5、d＝1、和时，某型空调系统的可靠度随工作时间的衰减过程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明。参见图1至图8。
挂壁式空调系统可靠性评估方法的具体实施步骤如下：
步骤1、进行空调系统结构功能关系分析：
根据挂壁式空调系统的物理结构和实现功能要求，将其按构成的层次关系依次抽象为由子系统、单元、组件、部件、零件或元器件构成的整体。在此，仅考虑空调系统的制冷和制热两种主要工作模式，分别建立制冷和制热模式下的压缩机的任务剖面图和工作状态时序关系图，如图1、2、3所示。
步骤2、逐级建立系统可靠性功能框图：
在空调系统制冷和制热模式下，构成整机系统的控制子系统1、制冷/热子系统2(制冷模式下简称制冷子系统，制热模式下简称制热子系统)、风路子系统3和框架子系统4中的任一子系统出现故障，系统均不能完成其功能，由此可建立其可靠性功能框图，如图4所示。图中制冷/热子系统2的切换功能由控制子系统1完成。
制冷/热子系统2的结构功能关系与系统工作模式有关。在制冷子系统的基础上增加一个电辅加热单元即构成制热子系统，也即系统工作在制冷模式时，电辅加热单元处于断路状态；系统工作在制热模式时，电辅加热单元的切换功能由电辅加热单元自身完成。根据制冷/热子系统2构成单元、组件、部件、零件或元器件的功能结构关系，可建立其可靠性功能框图。如图6所示。
类似于制冷/热子系统2，可分别建立控制子系统1、风路子系统3和框架子系统4的可靠性功能框图，如图5、7和8所示。
步骤3、建立系统的可靠性的数学模型：
为便于对空调系统的可靠性进行分析，明确系统状态如下：
①构成空调系统的所有零部件或元器件、部件和组件的故障服从指数分布；
②各故障模式相互独立；
③制冷和制热子系统2的失效仅发生在工作状态；
④控制子系统1的控制器失效则系统立即失效；
⑤系统初始工作时处于正常状态。
由图4所示的系统可靠性功能框图可知，系统制冷功能的可靠度为
RC＝R1×R2×R3×R4
式中：R1、R2、R3和R4分别为控制子系统1、制冷/热子系统2、风路子系统3和框架子系统4的可靠度。
设S为制冷子系统2工作时间，F为空调系统处于制冷工作模式时间。根据附图3给出的制冷模式下压缩机的工作时序关系图，可知：
假设在t1＝t1,0时刻，制冷子系统工作；经过Δt1,1时间后，控制子系统1的控制器关闭制冷子系统，其它子系统仍处于工作状态。因此，当控制器再次启动制冷子系统2时，制冷子系统2的功能可靠度为：
R2(t1＝t1，0+Δt1，1+Δt1，2)＝R2(t1＝t1，0+Δt1，1)；
故空调系统制冷功能的可靠度为：
式中：λ1、λ2、λ3和λ4分别为控制子系统1、制冷子系统2、风路子系统3和框架子系统4的故障率，可根据其可靠性功能框图逐层级由公式(1)求出：
式中：如i为部件，则为构成该部件的各零件或元器件的故障率；如i为组件，则为构成该组件的各部件、零件或元器件的故障率；如i为单元，则为构成该单元的各组件、部件、零件或元器件的故障率。如根据附图6制冷子系统2的可靠性功能框图给出的功能逻辑关系，可得制冷子系统的故障率为：
λ2＝λ21+λ23+λ24+λ2001+λ2002 (2)
式中：λ21、λ23、λ24、λ21、λ2001和λ2002分别为压缩机单元21、毛细管单元23、管路单元24、冷凝器2001部件和蒸发器2002部件的故障率，可再次根据其构成组件、零部件的功能逻辑关系分别求出。
令制冷子系统的工作时间与系统处于制冷工作模式时间的比即运行比：
空调系统制冷功能的可靠度计算式可简化为：
由上式可知，在空调制冷过程中，不同时间区间内的空调制冷功能可靠度下降速率不同。在工程中，可以采用保守的算法，即取制冷子系统工作时间段内的系统可靠度代替空调系统制冷功能可靠度，得：
而空调系统制热功能的可靠度为：
式中为制热子系统的功能可靠度。
根据附图6制热子系统的可靠性功能框图及电辅加热单元的工作原理，类似于制冷子系统的功能可靠度求解过程，可得：
式中：t2为空调系统处于制热工作模式的时间，为制热模式下压缩机工作时间与空调系统处于制热工作模式时间的比，为电辅加热单元工作时间与制热子系统工作时间的比，λ22为电辅加热单元的故障率，可根据附图6给出的可靠性功能框图及构成部分的故障率求出。
令：
即为制热子系统的故障率。控制子系统1、风路子系统3和框架子系统4制热模式下的故障率与制冷模式下的故障率相同，则空调系统制热功能的可靠度为：
综合制冷和制热两种工作模式的空调系统功能可靠度模型，可得空调系统的可靠度为；
RS(t)＝RC(t1)×RH(t2)； (7)
令空调系统分别处于制冷、制热工作模式时间t1、t2与其整个工作时间t的比值为：
将(8)式和(4)、(6)式带入(7)式可得：
令：
则有：
将(2)、(5)式带入(9)式并化简可得：
式中：
令：
则(12)式化简为：
步骤4、建立评估程序：
4.1确定所述空调系统的相关运行参数k，d、和
4.2确定构成所述空调系统的零件或元器件、部件、组件、单元和子系统的五级结构；
4.3逐级建立部件、组件、单元和子系统的可靠性功能框图；
4.4根据可靠性功能框图，由步骤3中(1)式逐级计算各部件、组件、单元的故障率；
4.5由步骤3中(1)式分别计算控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的故障率λ1、λ2、λ3和λ4；
4.6由步骤3中(5)式计算制热子系统的故障率
4.7由步骤3中(9)、(10)式分别计算系统的故障率λS和系统的可靠度Rs。
实施例：
将前述空调系统可靠性模型和实施程序应用于某型号挂壁式空调可靠度的预测，如图5～8，元器件或零部件的失效率采用文献[1]给出的数据，见下表1。
表1某型号挂壁式空调系统的构成及其失效率[1]
取4-9月、10-3月各6个月182天分别浓缩为1个制热、制热循环即1个单位工作时间，也即k＝0.5。根据各子系统的可靠性功能框图，根据(1)式分别计算得到各子系统或相关单元、部件的故障率，见表2。
表2各子系统、单元或部件的故障率
不考虑空调耗损失效的影响，即认为空调系统处于偶发故障阶段。针对d、和的不同取值，将表1数据代入式(12)、(11)可确定空调系统的故障率λS。表2给出了d、和三组不同值时的空调系统的故障率λS的预测值，文献[2]直接应用该型空调售后故障数据得到的系统故障率λS的估计值一并在表3给出。
表3系统故障率λS的预测值与估计值
根据基于系统可靠性模型预测得到的系统故障率λS，由(10)式可确定空调系统的可靠度函数如图9～12所示，给出了置信度为90％，d、和四组不同值时的系统的可靠度随单位工作时间(1个工作循环)t的增加而衰减的过程，基于售后故障数据的估计结果也一并在该图中给出。
由图9～12可知，随着d、和取值的增加，基于系统可靠性模型的系统可靠度预测值从位于区间估计结果的上、限之间变为位于区间估计结果的下限之下。表4给出了以售后故障数据90％置信区间的可靠度估计值为基准，d、和四组取值时的空调系统可靠度和空调系统累计故障概率预测值在不同使用时间下的相对误差及平均相对误差。
表4整机可靠度与90％置信区间可靠度估计值的相对误差
由表中数据可知，空调系统可靠度预测值的相对误差随使用时间的延长即循环次数的增长而增加，累积故障概率预测值的相对误差则随使用时间的延长而减小，空调使用的极限模式即空调系统启动后其所有子系统及其构成单元、组件、部件和零件/元器件持续不间断运转的可靠度和累积故障概率的相对误差最大，以目前实行的空调保修期7年为例，最大平均相对误差分别小于1％和小于10.20％，达到了较高的可靠性估计精度，能够满足工程应用要求。
本发明首先，根据挂壁式空调系统的物理结构和功能要求，将其抽象为由子系统、单元、组件、部件、零件或元器件构成的整体；其次，分别建立基于功能结构与逻辑关系的空调系统制冷功能和制热功能的可靠度分析计算数学模型；最后，将系统制冷和制热功能的可靠度计算模型进行综合获得空调系统的可靠度预测模型，并建立评估程序。
本发明给出的空调整机系统的可靠度分析计算模型和评估方法，能够适时、方便、低成本且有效地对空调系统的可靠性水平进行分析估计，减少了企业在空调设计中的资金成本和长久的试验时间。
参考文献：
[1]刘卫东.空调可靠性研究项目报告[R].珠海:格力电器股份有限公司，2012。
[2]刘卫东、宋浩玮、赵志伟、李捷.基于聚类分析和时间浓缩的空调可靠性评估[J].工业工程与管理.2013，18(4)：156-160。
Claims (2)
1.挂壁式空调系统可靠性评估方法，其特征在于，其步骤如下：
步骤1、进行空调系统结构功能关系分析：
1.1根据所述空调系统的物理结构和实现功能要求，按所述空调系统构成的层次关系，将其依次抽象为由子系统、单元、组件、部件、零件或元器件构成的整体；
1.2分析并建立所述空调系统处于制冷和制热模式下压缩机的工作任务剖面；
1.3分析并建立所述空调系统处于制冷模式和制热模式下压缩机工作状态的时序关系；
步骤2、逐级建立所述空调系统可靠性功能框图模型：
2.1在所述空调系统制冷和制热模式下，建立由控制子系统、制冷/热子系统、风路子系统和框架子系统构成的所述空调系统可靠性功能框图模型；
2.2根据上述各子系统的功能结构关系，分别建立所述空调系统处于制冷和制热模式下的控制子系统、制冷/热子系统、风路子系统和框架子系统的可靠性功能框图模型；
步骤3、建立所述空调系统可靠性数学模型：
3.1明确所述空调系统的相关要求；
3.2计算构成所述空调系统的各部件、组件、单元和子系统在制冷模式下的故障率：根据控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的可靠性功能框图，逐级计算构成所述空调系统的各部件、组件、单元和子系统的故障率：
<mrow>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;&lambda;</mi>
<mi>j</mi>
<mi>i</mi>
</msubsup>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：当i为部件，则为构成该部件的各零件或元器件的故障率；当i为组件，则为构成该组件的各部件、零件或元器件的故障率；当i为单元，则为构成该单元的各组件、部件、零件或元器件的故障率；当i为子系统，则为构成该子系统的各单元、组件、部件、零件或元器件的故障率；
3.3计算所述空调系统制冷功能的可靠度：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mi>C</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>d</mi>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>4</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mrow>
</msup>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：t1为所述空调系统处于制冷工作模式的时间；λ1、λ2、λ3和λ4分别为控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的故障率；d为所述空调系统处于制冷工作模式下的时间与压缩机工作时间的比值；
3.4计算所述空调系统制热功能的可靠度：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mi>H</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mn>1</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>&times;</mo>
<msubsup>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>4</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
</msup>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：t2为所述空调系统处于制热工作模式的时间；为制热模式下压缩机工作时间与所述空调系统处于制热工作模式时间的比；为制热子系统的故障率：
<mrow>
<msubsup>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>21</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>22</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>23</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>24</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2001</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2002</mn>
</msub>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>4</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：为电辅加热单元工作时间与制热子系统工作时间的比；λ21、λ23、λ24、λ21、λ2001和λ2002分别为压缩机单元、毛细管单元、管路单元、冷凝器部件和蒸发器部件的故障率；
控制子系统、风路子系统和框架子系统制热模式下的故障率与制冷模式下的故障率相同；
3.5综合制冷和制热两种工作模式的所述空调系统功能可靠度模型，可得所述空调系统的可靠度：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mi>S</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>k</mi>
<mo>&times;</mo>
<mi>d</mi>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mn>1</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>&times;</mo>
<msubsup>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>4</mn>
</msub>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>&times;</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msup>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>5</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：k、1-k为所述空调系统分别处于制冷、制热工作模式时间t1、t2与其整个工作时间t的比值，由下式计算：
<mrow>
<mfrac>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>k</mi>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
3.6所述空调系统的故障率为：
<mrow>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>S</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>k</mi>
<mo>&times;</mo>
<mi>d</mi>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mn>1</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>&times;</mo>
<msubsup>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>4</mn>
</msub>
<mo>;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
步骤4、建立评估程序：
4.1确定所述空调系统的相关运行参数k，d、和
4.2确定构成所述空调系统的零件或元器件、部件、组件、单元和子系统的五级结构；
4.3逐级建立部件、组件、单元和子系统的可靠性功能框图；
4.4根据可靠性功能框图，由步骤3中(1)式逐级计算各部件、组件、单元的故障率；
4.5由步骤3中(1)式分别计算控制子系统、制冷子系统、风路子系统和框架子系统的故障率λ1、λ2、λ3和λ4；
4.6由步骤3中(4)式计算制热子系统的综合故障率
4.7由步骤3中(5)、(7)式分别计算系统的可靠度Rs(t)和系统的故障率λS。
2.根据权利要求1所述的挂壁式空调系统可靠性评估方法，其特征在于，所述相关要求，包括：所有零件或元器件、部件和组件的故障服从指数分布；各故障模式相互独立；制冷和制热子系统仅在工作状态发生失效；控制子系统的控制器失效则系统立即失效；系统初始工作时处于正常状态。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510507652.9A CN105069305B (zh) | 2015-08-18 | 2015-08-18 | 挂壁式空调系统可靠性评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510507652.9A CN105069305B (zh) | 2015-08-18 | 2015-08-18 | 挂壁式空调系统可靠性评估方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105069305A CN105069305A (zh) | 2015-11-18 |
| CN105069305B true CN105069305B (zh) | 2017-11-14 |
Family
ID=54498670
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510507652.9A Expired - Fee Related CN105069305B (zh) | 2015-08-18 | 2015-08-18 | 挂壁式空调系统可靠性评估方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105069305B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107169251B (zh) * | 2017-07-18 | 2020-04-21 | 南昌航空大学 | 一种挂壁式空调系统维修性评估方法 |
| CN111422211B (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-08 | 新誉轨道交通科技有限公司 | 轨道交通空调健康评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113361120A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-09-07 | 山西新华防化装备研究院有限公司 | 一种空气净化产品可靠性建模方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663227A (zh) * | 2012-03-07 | 2012-09-12 | 北京航空航天大学 | 一种复杂表决系统的可靠性建模与解算方法 |
| CN103971024A (zh) * | 2014-05-26 | 2014-08-06 | 华北电力大学（保定） | 小样本失效数据下继电保护系统可靠性评估方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4390164B2 (ja) * | 1999-08-31 | 2009-12-24 | 大成建設株式会社 | 空調システム解析方法 |
| KR20110057539A (ko) * | 2009-11-24 | 2011-06-01 | 한국수력원자력 주식회사 | 시스템 신뢰도 평가 장치 및 방법 |
-
2015
- 2015-08-18 CN CN201510507652.9A patent/CN105069305B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663227A (zh) * | 2012-03-07 | 2012-09-12 | 北京航空航天大学 | 一种复杂表决系统的可靠性建模与解算方法 |
| CN103971024A (zh) * | 2014-05-26 | 2014-08-06 | 华北电力大学（保定） | 小样本失效数据下继电保护系统可靠性评估方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Application of computer model to estimate the consistency of air conditioning systems engineering;Amal El-Berry 等;《International Journal of Engineering and Technology》;20130531;第5卷(第2期);第659-668页 * |
| n个部件和开关组成的时序转换系统的可靠性;李捷 等;《南昌大学学报(理科版)》;20140430;第38卷(第2期);第200-204页 * |
| Relationship between the reliability of a Data-center air-conditioning system and the air-conditioning power supply;Ryuichi Nishida 等;《IEEE International Telecommunications Energy Conference》;20080918;第1-5页 * |
| 基于聚类分析和时间浓缩的空调可靠性评估;刘卫东 等;《工业工程与管理》;20130831;第18卷(第4期);第156-160页 * |
| 集中空调系统的可靠性分析;李春娥 等;《暖通空调》;20060415;第36卷(第4期);第17-20页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105069305A (zh) | 2015-11-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Afram et al. | Gray-box modeling and validation of residential HVAC system for control system design | |
| Li et al. | A review of virtual sensing technology and application in building systems | |
| Yoon et al. | Strategies for virtual in-situ sensor calibration in building energy systems | |
| Labus et al. | Performance analysis of small capacity absorption chillers by using different modeling methods | |
| Wang et al. | Impact of uncertainties on the supervisory control performance of a hybrid cooling system in data center | |
| CN105069305B (zh) | 挂壁式空调系统可靠性评估方法 | |
| US10731890B2 (en) | Air conditioning operation analysis device and non-transitory computer-readable recording medium storing program | |
| US11561019B2 (en) | Performance diagnosis device and performance diagnosis method for air conditioner | |
| JP2012149839A (ja) | 空調機連係制御システム、空調機連係制御方法および空調機連係制御プログラム | |
| Coca-Ortegón et al. | Modelling and dynamic simulation of a hybrid liquid desiccant system regenerated with solar energy | |
| Asad et al. | Multiplexed real-time optimization of HVAC systems with enhanced control stability | |
| US20150269293A1 (en) | Diagnostic model generating apparatus and method, and abnormality diagnostic apparatus | |
| Yuill et al. | Effect of the distribution of faults and operating conditions on AFDD performance evaluations | |
| Sun et al. | Online sensor fault diagnosis for robust chiller sequencing control | |
| KR20160027481A (ko) | 건물 에너지 효율화 및 서비스 평가 시스템 및 그의 처리 방법 | |
| Li | Development and validation of a dynamic air handling unit model, Part I | |
| Lara et al. | Modeling and identification of the cooling dynamics of a tropical island hotel | |
| Ruivo et al. | The effectiveness method to predict the behaviour of a desiccant wheel: an attempt of experimental validation | |
| Giannetti et al. | Experimental implementation of artificial neural network for cost effective and non-intrusive performance estimation of air conditioning systems | |
| JP2002023845A (ja) | 機器の遠隔診断システム | |
| CN102734896B (zh) | 一种多联机空调系统运行环境监控方法和装置 | |
| CN107169251B (zh) | 一种挂壁式空调系统维修性评估方法 | |
| CN103714262B (zh) | 一种基于缓冲块时序设计的热工软测量模型更新方法 | |
| Li et al. | An overall performance index for characterizing the economic impact of faults in direct expansion cooling equipment | |
| Aoki et al. | Smart grid real-time pricing optimization control with simulated annealing algorithm for office building air-conditioning facilities |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20171114 Termination date: 20180818 |