CN115685955B - 一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法，属于暖通空调故障诊断技术领域。解决了暖通空调系统阀门卡死，传感器故障下的不能实时故障诊断的问题。其技术方案为：首先，建立暖通空调重要子系统空气处理单元的状态空间模型并构建降阶观测器；其次，基于状态估计和输出反馈给出一种输出估计方法从而生成残差并用于故障检测；最后，基于已有的降阶观测器和输出估计，构建包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器。本发明的有益效果为：本发明基于降阶观测器的空气处理单元反馈控制和故障检测集成设计，实现了反馈控制和故障检测的集成设计，该框架具有在线计算量小和故障检测便捷等优点。

Description

一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法

技术领域

本发明涉及暖通空调系统故障诊断技术领域，尤其涉及一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法。

背景技术

随着现代工程系统规模越来越大，复杂程度越来越高，对系统和设备的安全性和可靠性要求也越来越高。在这类系统中，一旦某元件发生故障且未能及时发现和处理，则故障可能会导致整个系统能耗上升、重要子单元失效，进而导致整体系统崩溃，严重时会造成巨大经济损失和人员严重伤亡。另一方面，暖通空调系统是建筑领域中最主要的耗能设备。据美国能源署统计，如能及时发现美国商业建筑暖通空调系统的故障并采取合理补救措施，可节约5％～20％的商业建筑总能耗，年节能潜力可达300亿美元。同时空调系统在高铁、飞机、军事潜艇和航天器等相对的密闭环境中也是必不可少的。

传统的PID控制方法无法及时对系统进行故障诊断，需另外进行故障诊断回路的设计。针对暖通空调系统阀门卡死等故障，只会调节比例控制器进行缓解，从而造成能耗增加。在这类系统中，集成具有自诊断能力的暖通空调系统有着重要的实际意义，基于降阶观测器的空气处理单元反馈控制和故障检测集成设计被提出用于解决上述问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出的一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法，能够实现对暖通空调系统中空气处理单元的阀门卡死以及传感器故障等典型故障的检测目的，能够通过故障检测设计对空气处理单元进行故障诊断，进而保障系统的稳定运行。

本发明的发明思想为：本发明构建了包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器，避免了故障检测回路的二次设计，降低了设计复杂度，同时降低了故障诊断的在线计算量。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案具体为：一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法，包括如下步骤：

a.建立空气处理单元的状态空间模型，基于此构建降阶观测器；

b.基于状态估计和输出反馈给出一种输出估计方法从而生成残差并用于故障检测；

c.基于已有的降阶观测器和输出估计，构建包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器。

进一步地，步骤a中：

假设如下条件：

1)空气流量、冷却水流量只与调节器的开度有关；

2)气流是均匀的，风速变化对区域压力的影响可以忽略不计。

通过热力学定律和质、热传递规律，第i个空气处理单元可建模如下：

y(t)＝Cx(t)

其中：

x(t)＝[x_1,i(t) x_2,i(t) x_3,i(t)]^T，分别为空气处理单元i所控制房间的室内温度、室内湿度和回风温度；

u(t)＝[u_1,i(t) u_2,i(t)]^T，分别为空气处理单元i的进风速度和冷却盘管内冷却水流速；

y(t)＝y_1,i(t)＝x_1,i(t)，i＝1,2,3…M为空气处理单元的个数。

C＝[1 00]

这里，

为指定的工作点，设定值f_h,f_n分别表示能保证空气处理单元正常运行的回风量和新风量。

其他量定义成如下形式：

其中：w_o为环境湿度、w_s,i为房间i回风湿度、T_o为环境温度、ΔT_c,i为房间i冷却盘管温度变化、

为空气处理单元i湿度源强度、

为空气处理单元i热负荷强度、V_t,i为空气处理单元i所控制房间的空间容积、C_pa为空气比热容、C_pw为水比热容、h_w,i为空气处理单元i管道内饱和水的焓、h_fg,i为空气处理单元i管道内汽化水的焓、ρ_a,i为空气处理单元i所控制房间的空气密度、ρ_w,i空气处理单元i管道内水的密度、V_c,i为空气处理单元i的冷却装置的容积；

基于此建立降阶观测器如下：

其中：

是x(t)的估计，z(t)为降阶观测器的状态变量，此外矩阵R，S，H，

Ψ，Θ，表示待设计的满足适当维数的降阶观测器参数矩阵。

各个矩阵设计如下：

R＝TAΘ,S＝TAΨ，H＝TB，

矩阵T可由下列的西尔维斯特方程求解：

TA-RT＝SC

进一步地，步骤b中：

基于状态估计和输出反馈给出一种输出估计方法,输出估计形式如下：

其中：

为输出y(s)的估计，矩阵Λ满足(sI-Λ)^-1稳定。

从而残差信号

可通过如下逻辑进行检测：

选取残差信号的均方根范数值作为残差评估函数：

同时，阈值可以通过无故障情况下，扰动对残差评估函数的最大影响来计算：

基于此，故障检测逻辑可以描述如下：

进一步地，步骤c中：

基于已有的降阶观测器和输出估计，构建包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器形式如下：

其中：u(s)表示镇定控制器的输入，z(s)表示由降阶观测器生成的状态变量，F为状态反馈增益矩阵，满足A+BF稳定，矩阵Q_c可以是任意稳定的矩阵，FΘ、FΨ、Q_c分别称为状态反馈增益、输出反馈增益和残差反馈增益。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1)本发明证明任意镇定控制器都可以描述为降阶观测器的状态反馈、输出反馈和残差反馈的联合形式，可以通过控制回路直接进行故障诊断，使系统具有了自诊断能力。

2)本发明针对暖通空调系统空气处理单元的阀门卡死和传感器故障等典型故障进行检测，结合故障决策逻辑判断系统是否产生故障，能够实时检测出系统是否发生故障，具有很好的应用前景。

3)本发明利用降阶观测器作为控制器，减少了在线计算量。

4)本发明通过步骤b解决了降阶观测器无法直接测量残差信号的缺点，并给出了相应的故障决策逻辑，能够快速诊断出故障，从而减少相关故障带来的损失。

附图说明

图1为本发明的空气处理单元模型图。

图2为本发明实施例的控制方案图。

图3为本发明实施例的阀门卡死残差信号图。

图4为本发明实施例的阀门卡死温度信号图。

图5为本发明实施例的传感器故障残差信号图。

图6为本发明实施例的传感器故障温度信号图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例

参见图1至图6，本实施例提供了基于降阶观测器的空气处理单元反馈控制和故障检测集成设计，包括以下步骤：

步骤a：建立空气处理单元的状态空间模型，基于此构建降阶观测器；

具体的，先假设如下条件：

1)空气流量、冷却水流量只与调节器的开度有关；

2)气流是均匀的，风速变化对区域压力的影响可以忽略不计。

通过热力学定律和质、热传递规律，可将第i个空气处理单元建模如下:

定义系统输入和状态变量为：

x₁＝T_t,i,x₂＝w_t,i,x₃＝T_s,i

同时为简化系统表示，定义如下变量：

各个变量如下：i＝1,2,3…M为房间数，设定值f_h,f_n分别表示能保证空气处理单元正常运行的回风量和新风量。w_o为环境湿度、w_s,i为空气处理单元i所控制房间的回风湿度、w_t,i为空气处理单元i所控制房间室内湿度、T_o为环境温度、T_s,i为所控制房间的回风温度、T_t,i为所控制房间的室内温度、ΔT_c,i空气处理单元i冷却盘管温度变化、

为空气处理单元i的温度源强度、

为空气处理单元i的热负荷、

为所控制房间的空气流速、

为空气处理单元i管道内冷却水流速、V_t,i为所控制房间的室内空间容积、C_pa为空气比热容、C_pw为水比热容、h_w,i为空气处理单元i管道内饱和水的焓、h_fg,i为空气处理单元i管道内汽化水的焓、ρ_a,i为所控制房间的空气密度、ρ_w,i为空气处理单元i管道内水的密度、V_c,i为空气处理单元i的冷却装置的容积。

在工作点

和

线性化，可得：

定义：

C＝[10 0]，

其中：x_1,i、x_2,i、x_3,i分别为空气处理单元i所控制房间的室内温度、室内湿度和回风温度；

u_1,i、u_2,i分别为空气处理单元i的进风速度和冷却盘管内冷却水流速。

基于此，建立的空气处理单元的状态空间模型建立降阶观测器的形式如下：

其中：

是x(t)的估计，z(t)为降阶观测器的状态变量，此外矩阵R，S，H，Ψ，

Θ，表示待设计的满足适当维数的降阶观测器参数矩阵。

各个矩阵设计如下：

R＝TAΘ,S＝TAΨ，H＝TB，

矩阵T可由下列的西尔维斯特方程求解：

TA-RT＝SC。

步骤b：基于状态估计和输出反馈给出一种输出估计方法从而生成残差并用于故障检测；

具体的,通过降阶观测器的状态估计和系统的输出来估计输出，形式如下：

其中：

为输出y(s)的估计，矩阵Λ满足(sI-Λ)^-1稳定。

从而残差信号

可通过如下逻辑进行检测：

选取残差信号的均方根范数值作为残差评估函数：

同时，阈值可以通过无故障情况下，扰动对残差评估函数的最大影响来计算：

基于此，故障检测逻辑可以描述如下：

步骤c：基于已有的降阶观测器，构建包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器；

具体的，根据步骤a中设计的参数矩阵来确定状态反馈增益、输出反馈增益和残差反馈增益，最终设计的镇定控制器形式如下：

其中：u(s)表示镇定控制器的输入，z(s)表示由降阶观测器生成的状态变量，F为状态反馈增益矩阵，满足A+BF稳定，矩阵Q_c可以是任意稳定的矩阵，FΘ、FΨ、Q_c分别称为状态反馈增益、输出反馈增益和残差反馈增益。

本实施例在MatlabR2018b环境下,以图1所示的空气处理单元系统为例，对本实施例所设计的方法进行验证，系统的具体参数如表1所示，图2为控制结构示意图。

表1公式参数说明表与具体数值

根据表1，可以写出空气处理单元的状态空间模型参数矩阵如下：

基于降阶观测器的状态反馈控制系统的参数矩阵设计如下：

设期望闭环特征值为：

μ_1,2＝-0.0075，μ₃＝-0.0075

对应的状态反馈矩阵F为：

选取参数矩阵

求解西尔维斯特方程：

TA-RT＝SC

求得：

令：

计算Ψ、Θ，P^-1＝[Ψ Θ]求得：

在暖通空调系统中，控制信号为空气流量和冷却水流量，根据假设1流量只与调节器开度有关，在空气处理单元运行过程中，空气调节器发生故障，会影响输送空气流量，从而室温都会受到影响，假设空气传输管道中出现执行器故障，例如循环调节器出现卡死和堵塞现象。当故障发生在T时刻：

其中f₁表示执行器故障；au₁表示调节器卡死时的空气流量；其中u₁表示调节器正常运行的空气流量；t表示系统运行的时间；T表示故障发生的时刻。

设定房间初始温度为30℃，当暖通空调系统开始工作，温度稳定在25℃。假设100分钟时发生循环调节器卡死，开度为0.7，故障检测效果如图3、图4所示。

传感器故障主要包含4类，分别是：偏置、漂移、精度下降和完全失效。上述故障大多是由于长时间不维护、工作环境超出设计目标等原因造成。传感器偏置故障会导致测量值与实际值之间存在固定偏置。此故障可描述为：

其中f₂表示传感器故障；P表示传感器发生偏移故障时的一个固定偏差值。

设定房间初始温度为30℃，当暖通空调系统开始工作，温度稳定在25℃。假设房间内的传感器发生偏置故障，传感器的测量温度较房间温度高1℃(即p＝1)。故障检测效果如图5、图6所示。

结果说明：

图3给出了风阀卡死的残差图，出图中可以看出，故障检测的阈值为0.005，当空调无故障运行时残差值为0。大约110分钟时残差值超过设定的阈值，残差值超过阈值的时间比空调系统发生故障的时间晚，这是故障检测的滞后性导致的，但相差时间不大，说明本章控制回路设计准确的检测出执行器故障。图4给出了风阀卡死时房间温度图，可以看出40分钟时空调开始运行室温从30℃降低到25℃，持续正常运行60分钟。100分钟时发生执行器故障，由房间温度上升至27℃。室温的变化与空调运行时间和故障发生时间相符合。图5给出了传感器偏置1℃的残差图，从图中可以看出，当空调无故障运行时残差值为0。100分钟时残差值变为0.012，残差值变化时间与空调系统发生故障的时间相一致，说明本章控制回路设计准确的检测出传感器故障。图6给出了传感器偏置1℃时房间图。可以看出40分钟时空调开始运行室温从30℃降低到25℃，大约耗时10分钟。接下来空调正常运行至100分钟，空调系统发生传感器故障，房间温度逐渐下降至24℃。

本发明未经描述的技术特征可以通过或采用现有技术实现，在此不再赘述，当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种空气处理单元的故障检测和反馈控制集成设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.建立空气处理单元的状态空间模型，基于此构建降阶观测器；

b.基于状态估计和输出反馈给出一种输出估计方法从而生成残差并用于故障检测；

c.基于已有的降阶观测器和输出估计，构建包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器；

所述步骤a中第i个空气处理单元建模如下：

y(t)＝Cx(t)

其中：

x(t)＝[x_1,i(t) x_2,i(t) x_3,i(t)]^T，分别为空气处理单元i所控制房间的室内温度、室内湿度和回风温度；

u(t)=[u_1,i(t) u_2,i(t)]^T，分别为空气处理单元i的进风速度和冷却盘管内冷却水流速；

d(t)＝[d_1，i(t) d_2，i(t)]；

y(t)＝y_1,i(t)＝x_1,i(t)，i＝1,2,3…M为空气处理单元的个数；

C=[1 0 0]

这里，

为指定的工作点，设定值f_h,f_n分别表示保证空气处理单元正常运行的回风量和新风量；

其他量定义成如下形式：

其中：w_o为环境湿度、w_s,i为房间i回风湿度、T_o为环境温度、ΔT_c,i为房间i冷却盘管温度变化、

为空气处理单元i湿度源强度、

为空气处理单元i热负荷强度、V_t,i为空气处理单元i所控制房间的空间容积、C_pa为空气比热容、C_pw为水比热容、h_w,i为空气处理单元i管道内饱和水的焓、h_fg,i为空气处理单元i管道内汽化水的焓、ρ_a,i为空气处理单元i所控制房间的空气密度、ρ_w,i空气处理单元i管道内水的密度、V_c,i为空气处理单元i的冷却装置的容积；

基于此建立降阶观测器如下：

其中：

是x(t)的估计，z(t)为降阶观测器的状态变量，此外矩阵R，S，H，Ψ，Θ，表示待设计的满足适当维数的降阶观测器参数矩阵；

各个矩阵设计如下：

R＝TAΘ,S＝TAΨ，H＝TB，

矩阵T由下列的西尔维斯特方程求解：

TA-RT＝SC；

所述步骤b中基于状态估计和输出反馈给出一种输出估计方法如下：

其中：

为输出y(s)的估计，矩阵Λ满足(sI-Λ)^-1稳定；

残差信号

通过如下逻辑进行检测：

选取残差信号的均方根范数值作为残差评估函数：

同时，阈值通过无故障情况下，扰动对残差评估函数的最大影响来计算：

基于此，故障检测逻辑描述如下：

所述步骤c中基于构建的降阶观测器和输出估计，构建包含状态反馈、输出反馈和残差反馈三者联合的镇定控制器形式如下：

其中：u(s)表示镇定控制器的输入，z(s)表示由降阶观测器生成的状态变量，F为状态反馈增益矩阵，满足A+BF稳定，矩阵Q_c是任意稳定的矩阵，FΘ、FΨ、Q_c分别称为状态反馈增益、输出反馈增益和残差反馈增益。

Images