Thông tin tài liệu
TĨM TẮT Hệ thống lạnh ngày có tiến vượt bậc việc tự động hóa thiết bị với mục tiêu chung hệ thống hoạt động bền bỉ ổn định Tuy nhiên, từ việc tìm hiểu thu thập tài liệu nghiên cứu ngồi nước thấy hầu hết nghiên cứu dừng lại việc phát lỗi hệ thống có biểu rõ ràng Điều có nghĩa hệ thống hoạt động với mục tiêu lỗi hệ thống lạnh khơng chuẩn đốn xảy lỗi Đề tài nghiên cứu thực với mục đích thiết kế chế tạo hệ thống thu thập xử lý liệu nhiệt độ hệ thống lạnh máy tính dựa sở lý thuyết chuẩn đoán lỗi, nhằm đảm bảo chất lượng hệ thống lạnh Hệ thống vận hành dựa tảng là: mạch xử lý trung tâm Arduino ngơn ngữ lập trình Visual Basic Nghiên cứu thực nghiệm hệ thống trữ đông cấp nén xưởng Nhiệt–Điện lạnh Trong trình thực nghiệm, số liệu thực tế lưu trữ qua nhiều ngày vận hành, hỗ trợ cho việc cải thiện độ xác hệ thống mà nhóm thiết kế Các kết thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định với yêu cầu đề đề tài Mong kết đạt từ nghiên cứu tiền đề, sở cho nghiên cứu hệ thống đảm bảo chất lượng hệ thống lạnh ii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU i DANH MỤC CÁC HÌNH ii DANH MỤC CÁC BẢNG iv CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Nêu vấn đề 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Tình hình nghiên cứu nước 1.3.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.3.2 Tình hình nghiên cứu nước CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 2.1 Cơ sở tính tốn: 10 2.1.1 Sơ đồ nguyên lý chu trình lạnh cấp 10 2.1.2 Đồ thị công thức tính tốn 10 2.1.3 Các cơng thức tính tốn 11 2.1.4 Các thơng số sử dụng chẩn đốn pan 11 2.2 Phương pháp nghiên cứu sở lý thuyết 12 2.2.1 Sơ đồ chẩn đoán: 12 2.2.2 Quy trình chẩn đốn: 14 2.2.3 Nguyên nhân: 17 2.2.4 Triệu chứng: 18 2.3 Cơ sở thiết kế 20 2.3.1 Phần mềm Visual Studio 20 2.3.2 Phần mềm Arduino IDE 20 2.3.3 Phần cứng xử lý trung tâm 21 2.3.4 Ứng dụng mạch Arduino 25 2.4 Thiết bị cảm biến thu thập liệu 26 2.4.1 Cảm biến nhiệt độ DS18B20 26 2.4.2 Cảm biến áp suất 27 2.5 Thiết bị hiển thị liệu 29 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU 32 3.1 Ý tưởng thiết kế: 32 3.2 Kiểm tra chất lượng thiết bị đo: 34 3.2.1 Kiểm tra cảm biến đo nhiệt độ 34 3.2.2 Kiểm tra cảm biến đo áp suất : 37 3.3 Chế tạo lắp đặt hệ thống: 40 3.2.3 Lắp đặt vị trí cảm biến: 40 3.2.4 Chế tạo mạch điện tử: 47 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 51 4.1 Cảm biến nhiệt độ áp suất: 51 4.1.1 Cảm biến nhiệt độ: 51 4.1.2 Cảm biến áp suất: 53 4.2 Hệ thống thu thập xử lý liệu 53 4.2.1 Phần cứng: 53 4.2.2 Phần mềm: 54 4.3 Kết thực nghiệm 55 4.4 Một số chẩn đoán hệ thống 57 4.5 Đánh giá kết đạt được: 59 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 60 5.1 Kết luận 60 5.2 Kiến nghị 60 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 PHỤ LỤC 67 Phụ lục 1: Code Visual Basic 67 Phụ lục 2: Code Arduino 73 ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU CÁC TỪ VIẾT TBNT Thiết bị ngưng tụ TBBH Thiết bị bay TL Van tiết lưu MN Máy nén HVAC Hệ thống điều hịa khơng khí EEV Van điện tử điều khiền thơng minh BMS Hệ thống quản lý tịa nhà NMPC Mơ hình kiểm sốt dự đốn TU Thiết bị đầu cuối FDD Hệ thống phát lỗi KÝ HIỆU tk Nhiệt độ ngưng tụ (oC) t0 Nhiệt độ bay (oC) pk Áp suất ngưng tụ (bar) p0 Áp suất bay (bar) i DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Các thiết bị đo Hình 2.1:Sơ đồ nguyên lý chu trình lạnh cấp 10 Hình 2.2: Đồ thị T-s lg p - h 11 Hình 2.3: Sơ đồ chuẩn đốn pan 13 Hình 2.4: Giao diện Arduino IDE 21 Hình 2.5: Arduino UNO R3 22 Hình 2.6: Sơ đồ chân kết nối Arduino UNO R3 24 Hình 2.7: Cảm biến nhiệt độ DS18B20 26 Hình 2.8: Sơ đồ kết nối cảm biến mạch Arduino 27 Hình 2.9: Cảm biến Sensys M5256-C3079E-020BG 28 Hình 2.10: Sơ đồ kết nối cảm biến áp suất 29 Hình 2.11: Màn hình LCD Nokia 5110 29 Hình 2.12 : Sơ đồ kết nối hình LCD Nokia 5110 30 Hình 3.1: Bản vẽ thiết kế mạch tổng thể 32 Hình 3.2: Bản vẽ mạch điện tử Arduino 33 Hình 3.3: Kiểm tra mơi trường nhiệt độ thấp 35 Hình 3.4: Kiểm tra môi trường nhiệt độ cao 36 Hình 3.5: Xác định độ sụt áp đường truyền tín hiệu 36 Hình 3.6: Kiểm tra cảm biến nhiệt độ môi trường 37 Hình 3.7: Kiểm tra cảm biến áp suất 38 Hình 3.8: Cách thức kiểm tra thực nghiệm cảm biến áp suất 39 Hình 3.9: Kiểm tra hoạt động thiết bị đo áp suất 39 Hình 3.10: Các vị trí lắp đặt cảm biến hệ thống lạnh 40 Hình 3.11: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió TBNT 41 Hình 3.12: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió vào TBNT 42 Hình 3.13: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gas khỏi TBNT 42 Hình 3.14: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió TBBH 43 Hình 3.15: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gió vào TBBH 44 ii Hình 3.16: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gas khỏi TBBH 44 Hình 3.17: Vị trí lắp cảm biến đo nhiệt độ gas trước van TL 45 Hình 3.18: Vị trí lắp đặt cảm biến đo áp suất cao HP 46 Hình 3.19: Vị trí lắp cảm biến đo áp suất thấp LP 46 Hình 3.20: Thiết kế mạch sơ 47 Hình 3.21: Bố trí hồn thiện lắp ráp mạch hệ thống 48 Hình 3.22: Mối nối hàn chì 48 Hình 3.23: Mạch hồn thiện 49 Hình 3.24: Quá trình thực lắp ráp mạch 50 Hình 4.1: Ảnh hưởng độ dài dây đến giá trị cảm biến nhiệt độ 51 Hình 4.2: Kết kiểm tra cảm biến nhiệt độ thấp 52 Hình 4.3: Kết kiểm tra cảm biến nhiệt độ cao 52 Hình 4.4: Độ lệch cảm biến áp suất 53 Hình 4.5:Hệ thống thu thập xử lí liệu nhiệt độ, áp suất 54 Hình 4.6: Giao diện phần mềm máy tính 55 Hình 4.7: Dữ liệu nhiệt độ áp suất thu thập thực tế 56 Hình 4.8: Dữ liệu nhiệt độ áp suất thu thập từ trình vận hành 57 Hình 4.9: Thơng báo cảm biến gió cấp cho TBBH đặt sai vị trị 57 Hình 4.10: Một số thơng báo tạo lỗi giả định cho hệ thống 58 Hình 4.11: Màn hình LCD hệ thống hoạt động tốt 58 Hình 4.12: Hệ thống thực nghiệm hoạt động không tốt 59 iii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Các thông số mạch Arduino 23 Bảng 2: Các thông số cảm biến nhiệt độ DS18B20 26 Bảng 3: Thứ tự kết nối chân LCD Nokia 5110 Arduino 30 Bảng 4: Ý nghĩa vị trí lắp cảm biến 40 iv CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Nêu vấn đề Hệ thống lạnh ngày sử dụng phổ biến từ lạnh đơng đến điều hịa khơng khí phục vụ cho người q trình sản xuất Trong suốt quãng đời hoạt động hệ thống lạnh, việc xảy lỗi điều tránh khỏi Theo kiến thức học, nhóm xin liệt kê 10 lỗi (pan) điển hình xảy hệ thống lạnh như: (1) Tiết lưu sớm (2) Tiết lưu bé (3) Pan thiếu gas (4) TBBH bám bẩn (5) Thiếu lưu lượng khơng khí TBBH (6) Pan có khí khơng ngưng (7) Pan thừa gas (8) TBNT bám bẩn (9) Thiếu lưu lượng khơng khí TBNT (10) Máy nén bé Khi hệ thống lạnh có vấn đề, người vận hành muốn kiểm tra lỗi xảy hệ thống lạnh cần có nhiều thiết bị như: Ampe kìm, đồng hồ đo áp suất, nhiệt kế,… hình 1.1a Hình 1.1: Các thiết bị đo a) Các thiết bị đo truyền thống b) Thiết bị đo Testo 550 Một thiết bị đo cao cấp khác biết đến Testo 550 hình b, đo tín hiệu nhiệt độ tín hiệu áp suất thiết bị mà khơng cần có q nhiều thứ Ngồi thiết bị cịn hiển thị giá trị t0, tk mà người dùng không cần tra bảng Tuy nhiên thiết bị đo khơng thể hiển thị giá trị có ý nghĩa việc chuẩn đoán pan hệ thống lạnh ΔTSH, ΔTSC, ΔTair Mặt khác người vận hành hệ thống hồn tồn khơng thể dự đốn hệ thống xảy vấn đề, mà biết hệ thống bị lỗi Do đề tài Nghiên cứu thiết kế hệ thống thu thập xử lý liệu nhiệt độ hệ thống lạnh máy tính thực cần thiết 1.2 Mục tiêu đề tài Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống thu thập xử lý liệu nhiệt độ hệ thống lạnh máy tính Hệ thống hoạt động chức riêng biệt đánh giá chất lượng dự báo lỗi xảy Ứng dụng thực tiễn hệ thống lạnh trữ đông cấp nén xưởng Nhiệt – Điện lạnh, từ đánh giá hiệu hệ thống thu thập liệu để ứng dụng thực tế 1.3 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.3.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước Hiện nay, hệ thống lạnh phát triển để phù hợp với nhiều nhu cầu sử dụng khác song song đó, nhiều nghiên cứu giới lý thuyết thực nghiệm nhà khoa học thực nhằm phân tích tác động ảnh hưởng đến “sức khỏe” hệ thống lạnh với mục tiêu đưa phán đoán, chẩn đoán liên quan đến 10 pan hệ thống lạnh, đồng thời đề xuất hành động cần cải thiện, bảo trì giúp phục hồi nâng cấp hiệu suất hệ thống Theo Sun cộng [1] thất thoát lượng làm giảm hiệu suất hệ HVAC toàn nhà cao tầng nên biện pháp chuẩn đoán lỗi hệ thống nghiên cứu dựa việc thu thập số liệu dựa mơ hình mơ để chuẩn đốn lỗi Các nhà nghiên cứu dựng lên thông số cho hệ HVAC đạt trạng thái lý tưởng từ đối chiếu với hệ có lỗi để tìm nguyên nhân Theo Zhang cộng [2] nói cơng trình nghiên cứu chuẩn đốn lỗi cho hệ thống lạnh tòa nhà để giảm tối thiểu lượng lượng tiêu hao Phương pháp đề cập đến dùng hàm tích phân, thuật tốn ma trận, biểu đồ đường thẳng để nói lên lân cận chuyển số Từ so sánh với ngân hàng lỗi để xác định lỗi hệ thống từ gian đoạn sớm Theo Liu cộng [3] nói chương trình quản lý nhiệt thải động xe hoạt động thông qua hệ thống làm mát khơng khí Thuật tốn kết hợp với phương pháp mô không gian 3D hậu dẫn đến, giúp người sử dụng hình dung tìm cách khắc phục Cezar cộng [4] trình bày phương pháp kiểm sốt dịng nhiệt dung dịch điện phân LiBr/H2O để tăng gấp đôi hiệu hệ thống làm lạnh hấp thụ sử dụng cặp điện phân H2O/LiBr Các tính chất vật lý dung dịch làm mát, hấp thụ khía cạnh cấu trúc chất kép máy làm lạnh hấp thụ tích hợp vào hệ thống làm lạnh hấp thụ Chi phí cho vận hành, kiểm soát hệ thống tương đối thấp, thông qua điểu khiển PID, lưu trữ tảng mẫu Ardunio Theo Huang cộng [5] nói hoạt động ảnh hưởng van giãn nở lắp đặt sử dụng hệ thống lắp Từ kết đạt suy đốn ngược lại tình hình hoạt động hệ thống lạnh Số liệu môi chất lạnh qua van giãn nở thu thập theo dõi cộng tính tốn kĩ lưỡng để mơ lên biểu đồ số Yang cộng [6] nói phương pháp chuẩn đoán lỗi hệ thống lạnh Phương pháp nói đến báo dụng thuật toán FDI ngân hàng lỗi UIO để xác định lỗi có hệ thống lạnh Phương pháp phụ thuộc vào UIO, ngân hàng lỗi nghiên cứu thu thập từ nhiều thập kỉ qua nhà khoa học trước Đây phương pháp giải lỗi cho hệ thống lạnh nhiều nhược điểm cần xác minh Nyemba cộng [7] nói việc sử dụng môi chất lạnh vô độc hại môi trường, cần thay môi chất lạnh thay đổi phương pháp làm lạnh để giảm thiểu suy thoái tầng Ozon Một phương pháp làm lạnh nghiên cứu ứng dụng cho bảo quản thuốc vaccin vào vận hành thử nghiệm Với chi phí đầu tư thấp, hiệu suất không cao đảm bảo ngưỡng nhiệt độ không gây độc hại cho môi trường Yan cộng cho [8] hệ thống HVAC có hiệu suất làm việc cao hay thấp phụ thuộc vào mơi chất làm lạnh Nhóm nghiên cứu tìm EEV, hoạt động dựa thuật toán PID phức tạp, điều chỉnh tốc độ lưu lượng môi chất làm lạnh Montazeri cộng [9] sử dụng phương pháp mạng thần kinh PCA RBF để phát chẩn đoán lỗi 70% liệu CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Đối với hệ thống lạnh lớn nay, chúng thiếu hệ thống giám sát thông số kèm nhằm đảm bảo ổn định liên tục chuỗi hoạt động sản xuất mà hệ thống lạnh thành phần Khi thực đề tài Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống thu thập xử lý liệu nhiệt độ hệ thống lạnh máy tính, nhóm hồn thành hệ thống thu thập liệu đưa vào thử nghiệm nhằm có đánh giá khách quan tình trạng xu hướng xảy lỗi, hệ thống bao gồm: Các cảm biến nhiệt độ áp suất để đo đạc thông số hệ thống lạnh Một phần cứng vi xử lý để kết nối cảm biến với máy tính, cụ thể cung cấp liệu cho phần mềm Một phần mềm lập trình nhằm xử lý vấn đề liệu nhận về, với công dụng: hiển thị thông số đo đạc được, đưa đánh giá chất lượng hoạt động hệ thống lạnh chẩn đốn sơ tình trạng hệ thống lạnh Thiết bị hệ thống thực nghiệm lên hệ trữ đông để thực nhiệm vụ là: thu thập, xử lý lưu trữ liệu Hệ thống thực giám sát thông số hệ thống cụ thể cảm biến đưa liệu máy tính xử lý Với cách làm này, việc thu thập thông số thường xuyên hơn, số xác Nhờ vậy, nhóm có lượng liệu dày đặc làm sở cho việc xem xét lỗi xảy Từ đó, nhóm đưa định vận hành bảo trì đắn hơn, giảm chi phí sửa chữa tránh việc tổn hao phải gián đoạn quy trình sản xuất Đây hướng quy trình quản lý hệ thống lạnh, hướng mang đầy hứa hẹn 5.2 Kiến nghị Ở thời điểm tại, hệ thống thực nghiệm hệ thống trữ đông xưởng Nhiệt – Điện lạnh Để phần mềm hoạt động xác ổn định hơn, Để tài cần phát triển độ xác có nhiều sai số xảy q trình tính tốn để đưa thông số cuối cho việc xử lý liệu Từ số liệu 60 thu thập được, đề tài mở rộng mặt dự đốn lỗi xảy với hệ thống tương lai thuật toán tối ưu Mặt khác, nhóm kiến nghị phần mềm nên thử nghiệm nhiều hệ thống khác để phần mềm ổn định tăng độ tin cậy Với hướng nghiên cứu tại, nhóm thực hệ thống thu thập, xử lý liệu máy tính cho loại mơi chất lạnh R22 Đề tài cần bổ sung thêm nhiều loại mơi chất lạnh để tăng tính phổ biến dễ sử dụng Từ nội dung đề tài thực được, nhóm hi vọng góp phần vào việc hoàn thiện hệ thống thu thập xử lý liệu, nâng cao mức độ hiệu phần mềm quản lý liệu thực phần dự đốn lỗi từ sớm để hệ thống lạnh hoạt động ổn định nâng cao hiệu suất 61 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Zhe Sun, Huaqiang Jin, Jiangping Gu, Yuejin Huang, Xi Shen, "Gradual fault early stage diagnosis for air source heat pump system using deep learning techniques," International Journal of Refrigeration, vol 107, pp 63-72, 2019 [2] "Novel application of multi-model ensemble learning for fault diagnosis in refrigeration systems," Applied Thermal Engineering, vol 164, 2020 [3] Yubin Liu, Qing Gao, Tianshi Zhang, Chengwei Cui, Shi Jin, "Exploration of interactive thermal influence characteristics of power and air conditioning system based on 1D/3D coupling calculation in electric vehicle underhood," Applied Thermal Engineering, vol 167, 2020 [4] K L Cézar, A G A Caldas, A M A Caldas, M C L Cordeiro, P S A Michima, "Development of a novel flow control system with arduino microcontroller embedded in double effect absorption chillers using the LiBr/H2O pair," International Journal of Refrigeration, vol 111, pp 124-135, March 2020 [5] Lihao Huang, Leren Tao, Cheng Tang, Yue Chen, Hong Tao, "Experimental research on instability of expansion valve–dry evaporator refrigeration system," Applied Thermal Engineering, vol 162, November 2019 [6] Zhenyu Yang, Karsten B Rasmussen, Anh T Kieu, Roozbeh Izadi-Zamanabadi, "Fault Detection and Isolation for a Supermarket Refrigeration System – Part Two: Unknown-Input-Observer Method and Its Extension," IFAC Proceedings Volumes, vol 44, pp 4238-4243, 2011 [7] Wilson R Nyemba, Simon Chinguwa, Batsirayi L Marango, Charles Mbohwa, "Evaluation and feasibility assessment of the sustainability of refrigeration systems devoid of harmful refrigerants for storage of vaccines," Procedia Manufacturing, vol 35, pp 291-297, 2019 [8] Huaxia Yan, Yudong Xia, Shiming Deng, "Adaptive control for degree of refrigerant superheat in a direct expansion air conditioning system under variable speed operation," Energy Procedia, vol 158, pp 2182-2187, February 2019 62 [9] Atena Montazeri, Seyed Mohamad Kargar, "Fault detection and diagnosis in air handling using data-driven methods," Journal of Building Engineering, vol 31, September 2020 [10] Ke Yan, Lulu Ma, Yuting Dai, Wen Shen, Dongqing Xie, "Cost-sensitive and sequential feature selection for chiller fault detection and diagnosis," International Journal of Refrigeration, vol 86, pp 401-409, February 2018 [11] A P Rogers, F Guo, B P Rasmussen, "A review of fault detection and diagnosis methods for residential air conditioning systems," Building and Environment, vol 161, 15 August 2019 [12] Sankaranarayanan Subramanian, Adeel Ahmad, Sebastian Engell, "Robust control of a supermarket refrigeration system using multi-stage NMPC," IFAC-PapersOnLine, vol 49, no 7, pp 901-906, 2016 [13] Dan Li, Guoqiang Hu, Costas J Spanos, "A data-driven strategy for detection and diagnosis of building chiller faults using linear discriminant analysis," Energy and Buildings, vol 128, pp 519-529, 15 September 2016 [14] Maitreyee Dey, Soumya Prakash Rana, Sandra Dudley, "Smart building creation in large scale HVAC environments through automated fault detection and diagnosis," Future Generation Computer Systems, vol 108, pp 950-966, July 2020 [15] Yuqiang Fan, Xiaoyu Cui, Hua Han, Hailong Lu , "Chiller fault diagnosis with field sensors using the technology of imbalanced data," Applied Thermal Engineering, vol 159, August 2019 [16] Yuqiang Fan, Xiaoyu Cui, Hua Han, Hailong Lu, "Feasibility and improvement of fault detection and diagnosis based on factory-installed sensors for chillers," Applied Thermal Engineering, vol 164, January 2020 [17] B Saleh, Ayman A Aly, "Flow Control Methods in Refrigeration Systems: A Review," INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTROL, AUTOMATION AND SYSTEMS, vol 5, pp 14-25, January 2015 63 [18] Henry Nasution, Azhar Abdul Aziza, Zulkarnain Abdul Latiff , "PI CONTROL APPLICATION FOR BUILDING AIR CONDITIONING SYSTEM," Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering), pp 61-69, 2015 [19] Chin-Chi Cheng, Dasheng Lee, "Smart Sensors Enable Smart Air Conditioning Control," Sensors, vol 14, pp 11179-11203, 2014 [20] B P Rasmussen and A G Alleyne, Air Conditioning and Refrigeration Center, Urbana: University of Illinois at Urbana-Champaign, 2006 [21] A.M.Ali, S.A.Abdul Shukor, N.A.Rahim, Z.M.Razlan, Z.A.Z.Jamal, "IoT-Based Smart Air Conditioning Control for Thermal Comfort," IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems, pp 289-294, June 2019 [22] Muhammad Aftab, Chi-Kin Chau, and Peter Armstrong, "Smart Air-Conditioning Control by Wireless Sensors: An Online Optimization Approach," Proceedings of the fourth international conference on Future energy systems, pp 1-12, January 2013 [23] Mehmet Taştana, Hayrettin Gökozan, "An Internet of Things Based Air Conditioning and Lighting Control System for Smart Home," American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences, pp 181-189, December 2018 [24] N A Moussa, "Smart Air Conditioning," INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH, vol 8, no 6, pp 1-6, June 2019 [25] S A Tassou, I N Grace, "Fault diagnosis and refrigerant leak detection in vapour compression refrigeration systems," International Journal of Refrigeration, vol 28, pp 680-688, 2005 [26] Necati Kocyigit, Huseyin Bulgurcu, Cheng-Xian Lin, "Fault diagnosis of a vapor compression refrigeration system with hermetic reciprocating compressor based on p-h diagram," International Journal of Refrigeration, vol 45, pp 44-54, 2014 [27] Dian-ce Gao, Shengwei Wang, Fu Xiao, kui Shan, "A Fault Detection and Diagnosis Method for Low Delta-T Syndrome in a Complex Air-conditioning System," Energy Procedia, vol 61, pp 2514-2517, 2014 64 [28] Denchai Woradechjumroen, Haorong Li, Thanapat Promwattanapakee, "Fault Detection and Diagnosis Process for Oversizing Design on Multiple Packaged Airconditioning Units," Procedia Computer Science, vol 86, pp 341-344, 2016 [29] Ke Yan, Adrian Chong, Yuchang Mo, "Generative Adversarial Network for Fault Detection Diagnosis of Chillers," Building and Environment, vol 172, 2020 [30] Xu Zhu, Zhimin Du, Xinqiao Jin, Zhijie Chen, "Fault diagnosis based operation risk evaluation for air conditioning systems in data centers," Building and Environment, vol 163, October 2019 [31] Shiqiang Wang, Jianchun Xing, Ziyan Jiang, Yunchuang Dai, "A Novel Sensors Fault Detection and Self-Correction Method for HVAC Systems Using Decentralized Swarm Intelligence Algorithm," International Journal of Refrigeration, vol 106, pp 54-65, October 2019 [32] A Beghi, R Brignoli, L Cecchinato, G Menegazzo, F Simmini, "Data-driven Fault Detection and Diagnosis for HVAC water chillers," Control Engineering Practice, vol 53, p August 2016, August 2016 [33] T S Pedersen, K M Nielsen, J Hindsborg, P Reichwald, R Izadi-Zamanabadi, "Predictive Functional Control of Superheat in a Refrigeration System using a Neural Network Model," IFAC-PapersOnLine, vol 50, no 1, pp 43-48, July 2017 [34] Young-hak Song, Yasunori Akashi, Jurng-Jae Yee, "A development of easy-to-use tool for fault detection and diagnosis in building air-conditioning systems," Energy and Buildings, vol 40, no 2, pp 71-82, 2008 [35] Zhi Li, Baolong Yuan, Yupeng Li, Liangliang Sun, Yuchen Sun, "An Effective Fault Detection and Diagnosis Approach for Chiller System," IFAC-PapersOnLine, vol 52, no 10, pp 55-60, 2019 [36] Hua Han, Xiaoyu Cui, Yuqiang Fan, Hong Qing, "Least squares support vector machine (LS-SVM)-based chiller fault diagnosis using fault indicative features," Applied Thermal Engineering, vol 154, pp 540-547, May 2019 65 [37] Liangliang Sun, Jianghua Wu, Haiqi Jia, Xuebin Liu, "Research on Fault Detection Method for Heat Pump Air Conditioning System under Cold Weather," Chinese Journal of Chemical Engineering , pp 1-23, 2017 [38] Yuebin Yu, Denchai Woradechjumroen, Daihong Yu, "A review of fault detection and diagnosis methodologies on air-handling units," Energy and Buildings, vol 82, pp 550-562, 2014 [39] Luis J de Miguel, Eduardo Moya, José Candau, José R Perán, "Fault Detection and Diagnostic System for an Industrial Refrigeration Installation," IFAC Proceedings Volumes, vol 30, no 18, pp 397-403, 1997 [40] Jiangyan Liu, Guannan Li, Huanxin Chen, Jiangyu Wang, Jiong Li, "A robust online refrigerant charge fault diagnosis strategy for VRF systems based on virtual sensor technique and PCA-EWMA method," Applied Thermal Engineering, vol 119, pp 233-243, 2017 [41] L N Thịnh, "Nghiên Cứu Chế Tạo Các Mạch Tạo Pan Hệ Thống Điều Hòa Nhiệt Độ," TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT, HỒ CHÍ MINH, 10-2018 [42] Q T Vinh, "Mơ Hình Hệ Thống Điều Hịa Nhiệt Độ Của Xe Ơ Tơ Có Giao Tiếp Với Máy Tính," TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT, Hồ Chí Minh, 4-2017 [43] L M Mẫn, "Thiết Kế Chế Tạo Ecu Điều Khiển Hệ Thống Điều Hòa Tự Động," TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT , Hồ Chí Minh, 10-2012 66 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Code Visual Basic Khai báo biến ‘Khai báo hệ thống Imports System.IO Imports System.IO.Ports Public Class Form1 Dim val1 As Decimal 'T8: gió vào TBBH' Dim val2 As Decimal 'T6: ga khỏi TBNT' Dim val3 As Decimal 'T11: gió TBNT' Dim val4 As Decimal 'T10: gió vào TBNT' Dim val5 As Decimal 'T2: ga TBBH' Dim val6 As Decimal 'T9: gió TBBH' Dim val7 As Decimal 'T7: nhiệt độ ga trước tiết lưu' Dim val10 As Double 'P1: áp suất LP' Dim val11 As Double 'P2: áp suất HP' Dim T1, h1, s1 As Double 'T1, s1, h1: tính từ áp suất LP' Dim T2, h2, s2 As Double 'T2, s2, h2: tính từ áp suất HP' Dim deltaDN, deltaBH, deltaSC, deltaSH As Double Dim i, a, b, d, x1, x2 As Double Dim c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, c10, c12, c13, c14, c11, c15, c16 As String Dim selPort As String 1.1 Chương trình Private Sub Form1_Load(sender As Object, e As EventArgs) Handles MyBase.Load RefreshPorts() SPSetup() End Sub Private Sub ConnectSerial() SerialPort1.PortName = selPort 67 SerialPort1.Open() End Sub Private Sub RefreshPorts() txtPort.Items.Clear() If txtPort.Items.Count > Then txtPort.SelectedIndex = selPort = txtPort.Text End If End Sub Private Sub Datarecieved(sender As Object, e As EventArgs) Handles SerialPort1.DataReceived Try Dim mydata As String mydata = SerialPort1.ReadExisting() If TextBox12.InvokeRequired Then TextBox12.Invoke(DirectCast(Sub() TextBox12.Text &= mydata, MethodInvoker)) Else TextBox12.Text &= mydata End If Catch ex As Exception MessageBox.Show(ex.Message) End Try End Sub 1.2 Giao diện Private Sub Timer_Thoigian_Tick(sender As Object, e As EventArgs) Handles Label20.Text = TimeOfDay.ToString("h:mm:ss tt") Label21.Text = System.DateTime.Now.ToString("dd MMMM yyyy") End Sub 1.3 Dữ liệu 68 Private Sub Button_Testdata_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button_Testdata.Click If (val10 > 0.2) And (val10 < 2) Then MessageBox.Show("Dữ liệu nhận ổn") Button_Testsensors.Visible = True Button_Testdata.Visible = False End If End Sub Private Sub Button_Testsensors_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button_Testsensors.Click If ((c3 "") And (c4 "") And (c5 "") And (c6 "") And (c7 "") And (c8 "") And (c9 "") And (c10 "")) Then MessageBox.Show("Cảm biến ổn định" & vbCrLf & "Chọn chế độ Thủ công Tự động nhập áp suất chuẩn trước chạy chương trình") Button_Testsensors.Visible = False GroupBox4.Visible = True End If End Sub 1.4 Chẩn đoán lỗi hệ thống If Not ((val1 - T1) >= 31) Then 'Qo giam' If (Math.Abs(val10 - x1) < 0.75) Then If Not ((val5 - T1) > 35) Then If ((val1 - val6) < 0.75) Or ((val1 - val6) > 3) Then If ((val1 - val6) < 0.75) Then c1 = "Thiết bị bay bị bám bẩn" Else End If End If Else If Not ((T2 - val2) >= 0.5) And ((T2 - val2) = Then c1 = "Tiết lưu sớm" Else c1 = "Van tiết lưu bé" End If End If End If Else If ((val11 = 15)) And (Math.Abs(val10 - x1) > 0.75) Then c2 = "Máy nén bé" Else If (T2 - val2 >= 0.5) And (T2 - val2
Ngày đăng: 06/06/2022, 02:07
Xem thêm:
