cad trong kỹ thuật điện

Q residual plots for fault-free condition Q sơ đồ lỗi phần dư điều kiện tự Mẫu / Điểm phần dư Cal & thử nghiệm Mẫu Mẫu / Điểm phần dư Cal & thử nghiệm Mẫu Scores plots for corresponding load condition Sơ đồ lỗi phần dư cho điều kiện tải tương ứng Mẫu / Điểm phần dư Cal & thử nghiệm LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 (a) Điểm máy tính ( 50,97 %) Mẫu / Điểm phần dư Cal & thử nghiệm ( b)Điểm máy tính ( 73,86 %) Figure 6.15 Q residual plots for fault-free condition of ASHRAE-1312 simulation test and corresponding scores plots for load condition (a) Modified PCA similarity factor (b) Distance similarity factor Hình 6.15 Q lỗi phần dư cho tình trạng lỗi miễn phí ASHRAE - 1312 thử nghiệm mô điểm phần dư cho điều kiện tải tương ứng (a) PCA thay đổi yếu tố tương tự (b ) Hệ số cách tương tự CHAPTER CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 7.1 Kết luận AHUs are important HVAC systems whose operations strongly affect building energy LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 efficiency and indoor air quality There is a need for more robust AFDD strategies for AHUs and a need for a simulation model that can produce both fault free and faulty operation data for an AHU AHU hệ thống HVAC quan trọng có ảnh hưởng lớn đến hoạt động xây dựng lượng hiệu chất lượng khơng khí nhà Có nhu cầu cho chiến lược AFDD mạnh mẽ cho AHU, cần phải có mơ hình mơ sản xuất hai lỗi tự liệu hoạt động bị lỗi cho AHU Therefore, in this study, a dynamic AHU simulation model that can simulate both fault free and faulty operation data is developed and validated using experimental data from this study and previous projects Vì vậy, nghiên cứu , mơ hình mơ AHU động mơ hai lỗi tự bị lỗi liệu hoạt động phát triển xác nhận sử dụng số liệu thực nghiệm từ nghiên cứu dự án trước 2) existing experimental data that can be used forAHU simulation model validation and AFDD method development are identified Moreexperiments are designed and i mplemented at the ERS test facility ) liệu thực nghiệm sử dụng cho AHU mơ hình mơ xác nhận AFDD phát triển phương pháp xác định Nhiều thí nghiệm xác định thực sở thử nghiệm ERS 3) a robust AHUAFDD methodology that contains two AFDD methods is develop ed and tested usingexperimental data and simulated data 3) AHU mạnh mẽ Phương pháp AFDD có chứa hai phương pháp AFDD phát triển thử nghiệm sử dụng liệu thực nghiệm mô liệu The dynamic simulation model developed in this study (1312 model) is based on the E51 simulation model developed in ASHRAE 825 (Norford and Haves, 1997) Các mơ hình mơ cách thức phát triển nghiên cứu (1312 mô hình ) dựa E51 mơ hình mơ phát triển ASHRAE 825 ( Norford Haves năm 1997 ) There are three major differences between the E51 model and the 1312 model, In cluding differences incomponents, parameters, and control systems Values for nearly all parameters used in thesimulation models need to be LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 re-determined for this project có ba khác biệt lớn mơ hình E51 mơ hình 1312, bao gồm khác biệt thành phần , thông số , hệ thống điều khiển Giá trị cho gần tất thông số sử dụng mơ hình mơ cần phải xác định lại cho dự án Some of the parameters are identified directly from the manufacturer catalog data Provided by the ERS and othersneeded to be calculated based on the catalog information Furthermore, some of the parameters need to be identified from experimental data taken from the test rig Một số thông số xác định trực tiếp từ ngân hàng liệu cung cấp nhà sản xuất ERS người khác cần phải tính tốn dựa thơng tin danh mục Hơn , số thông số cần phải xác định từ liệu thực nghiệm lấy từ trình thử nghiệm The key for a validation process is to separate different component dynamics and parameters from each other Ideally, before a system level validation, experiments shoul d be designed and executed first for each component in the AHU without other components involved Chìa khóa cho trình xác nhận để tách thành phần khác động lực thông số từ khác Lý tưởng nhất, trước xác nhận mức độ hệ thống , thí nghiệm nên thiết kế thực cho thành phần AHU khơng có thành phần khác tham gia Dynamic operation data from experiments can be used to validate component models, including model structure and model parameters.During the model validation process, two component models, namely, the three-way valve model and fan model in the Dữ liệu hoạt động động từ thí nghiệm sử dụng để xác nhận thành phần mơ hình, bao gồm cấu trúc mơ hình mơ hình tham số Trong mơ hình xác nhận q trình , hai mơ hình thành phần , cụ thể mơ hình van ba chiều mơ hình E51 model are found unsatisfactory.New models are then developed and validated to replace the ones used by the E51 model LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 Mơ hình E51 tìm thấy khơng đạt u cầu Mơ hình sau phát triển xác nhận để thay người sử dụng mơ hình E51 Pressure resistance values and damper coefficients calculated from catalog data cause large air flow rate simulation errors Therefore, pressure resistance experiment is designed and performed using the ERS test facility Khả chịu áp lực hệ số giảm chấn tính từ liệu danh mục gây sai sót trình tiến hành làm mơ Do đó, khả chịu áp lực thiết kế thực cách sử dụng sở thử nghiệm ERS Using system operation data collected from this study, the developed 1312 AHU model is validated and shows satisfactory performance However, the building zone and V AV terminal unit models not yield data that replicate operational data at the ERS test facility Sử dụng liệu vận hành hệ thống thu thập từ nghiên cứu này, phát triển năm 1312 AHU mơ hình xác nhận cho thấy kết làm việc Tuy nhiên , khu vực xây dựng VAV mơ hình đơn vị thiết bị đầu cuối không mang lại liệu chép liệu hoạt động sở thử nghiệm ERS A fault modeling methodology is developed in this study, in which faults are categorized as sensor faults, controller device faults, equipment faults, and controller faults All common AHU faults are modeled in this study Một phương pháp mơ hình lỗi phát triển nghiên cứu , lỗi phân loại lỗi cảm biến , lỗi thiết bị điều khiển , lỗi thiết bị, lỗi điều khiển tất Lỗi AHU mô nghiên cứu Experimental data generated from this study and previous projects are used to validate the fault models It is found that the developed fault models are able to replicate typical AHU fault symptoms Dữ liệu thực nghiệm tạo từ nghiên cứu dự án trước sử dụng để xác nhận mô hình lỗi Nó tìm thấy lỗi phát triển mơ hình nhân rộng triệu chứng điển hình lỗi AHU Data pretreatment is necessary to differentiate measurement fluctuations caused By thermal load condition changes from by faults LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 The feasibility of using wavelet transform method for data pretreatment has been demonstrated in this study Việt sử lý liệu trước cần thiết để phân biệt biến động đo lường gây thay đổi điều kiện tải nhiệt từ lỗi Tính khả thi việc sử dụng biến đổi dạng sóng nhỏ phương pháp xử lý liệu trước chứng minh nghiên cứu A Wavelet-PCA method is developed Experimental data from three seasons are used to test the method It is found that Wavelet-PCA method does not require much training data and can effectively detect abrupt faults However, it could not effectively detect degradation faults when fault symptoms include low frequency variation of AHU measurements Một phương pháp biến đổi sóng con– PCA phát triển Dữ liệu thực nghiệm từ ba bảo dưỡng sử dụng để thử nghiệm phương pháp Nó tìm thấy phương pháp wavelet - PCA khơng đòi hỏi nhiều liệu đào tạo hiệu phát lỗi đột ngột Tuy nhiên , khơng có hiệu phát lỗi ảnh hưởng phụ bao gồm thay đổi tần số thấp phép đo AHU Pattern Matching-PCA method is developed as a promising tool for detecting degradation faults.Two similarity factors, PCA similarity factors and Distance similar ity factors are calculated to characterize the degree of similarity between historical data window and current snapshot data.Both experimental data and simulation data are used to examine the Pattern Matching-PCA method Phương pháp mơ hình Matching - PCA phát triển công cụ đầy hứa hẹn cho việc phát lỗi lão hóa Hai yếu tố tương tự , PCA yếu tố giống cách tương tự yếu tố tính tốn để mơ tả mức độ tương tự cửa sổ liệu lịch sử liệu ảnh chụp Cả hai số liệu thực nghiệm mô liệu sử dụng để kiểm tra phương pháp mơ hình Matching - PCA It is found that the two similarity factors perform similarly Pattern Matching – PCA method is effective for both abrupt and degradation faults, including some faults that could not be detected by the Wavelet-PCA method However,Pattern Matching-PCA method requires more training data Nó tìm thấy hai yếu tố tương tự thực tương tự phương pháp so sánh mẫu - phương pháp PCA có hiệu cho hai lỗi đột ngột lão hóa ,trong có số lỗi mà phát phương pháp sóng - PCA Tuy nhiên ,Phương pháp mơ hình so sánh mẫu - PCA đòi hỏi liệu xác LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 7.2 Achievements and Future Work 7.2 Thành tựu làm việc tương lai In general, a dynamic AHU simulation model that is capable of producing fault free and faulty operation data for commonly used AHU configurations and control & operation strategies is developed in this study, furthermore, such dynamic AHU simulation models has been properly validated systematically with experimental data for both fault-free and faulty operation Nói chung, mơ hình mơ động AHU có khả sản xuất lỗi tự liệu hoạt động bị lỗi thường sử dụng cho cấu hình AHU kiểm soát hoạt động & chiến lược phát triển nghiên cứu , , chẳng hạn mô hình mơ AHU động xác nhận cách có hệ thống với liệu thực nghiệm cho hai lỗi tự bị lỗi hoạt động Secondly, a practical AFDD technique for AHU system is develop and validated with both fault-free and faulty experimental data The AFDD model can be developed onlybased on fault-free measurement data and is feasible for load fluctuations caused by weather and internal load changes Moreover, the AFDD model is capable to handle different types of faults, including sensor or process faults, abrupt or degradation faults Thứ hai, kỹ thuật AFDD thiết thực cho hệ thống AHU phát triển xác nhận với liệu thực nghiệm lỗi tự bị lỗi Mơ hình AFDD phát triển dựa số liệu đo lường lỗi tự có tính khả thi cho biến động tải thời tiết tải thay đổi nội Hơn , mơ hình AFDD có khả để xử lý loại khác lỗi, bao gồm cảm biến trình lỗi , lỗi đột ngột lão hóa The findings of this study supply a good data driven method for automatic AHU fault detection, more research is needed in the future to enhance the capabilities of fault diagnostics The recommendations for the future study includ Những phát nghiên cứu cung cấp phương pháp điều khiển liệu tốt cho tự động lỗi AHU phát hiện, cần nghiên cứu thêm tương lai để tăng cường khả lỗi chẩn đoán Các khuyến nghị cho việc nghiên cứu tương lai bao gồm: The developed dynamic building zone and VAV model should also be validated LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 Khu vực xây dựng động phát triển mơ hình VAV cần xác nhận More systematic validation is needed for the developed AHU AFDD methodology, especially investigating a) how much training data is sufficient for each method; b) which load sensor option performs better for each method; c) can the two methods be combined and how well the combined method is Ưu tiên xác nhận hệ thống cần thiết cho phương pháp AHU AFDD phát triển,đặc biệt kiểm tra a) liệu đào tạo đủ cho phương pháp b)mà tải lựa chọn cảm biến thực tốt cho phương pháp ; c) hai phương pháp kết hợp phương pháp kết hợp Effective and robust fault diagnosis method needs to be developed Multiblock PCA method is promising for fault isolation because blocking of process variables in a complex system based on physical knowledge helps to localize the root causes of a fault.From the viewpoint of model-based diagnosis, the AHU is a “sequential system” This means that the components of the system are connected in a chainlike way The AHU is suitable to be decomposed into several blocks, such as return fan, mixing box section, coil section, and supply fan Phương pháp chẩn đoán lỗi hiệu mạnh mẽ cần phát triển Multiblock PCA phương pháp hứa hẹn cho cô lập lỗi ngăn chặn biến trình hệ thống phức tạp dựa kiến thức vật lý giúp để địa hoá nguyên nhân gốc rễ lỗi Từ quan điểm chẩn đoán dựa mơ hình , AHU "tuần tự hệ thống " Điều có nghĩa thành phần hệ thống kết nối nhiều cách Các AHU phù hợp với chia thành nhiều khối , chẳng hạn cấp lại nguồn cho quạt gió,phần hốn hợp, phần cuộn dây , quạt cấp khơng khí A fault symptom library can be developed based on the experimental data from This study and previous projects to help fault diagnosis Một thư viện lỗi phụ phát triển dựa liệu thực nghiệm từ nghiên cứu dự án trước để giúp chẩn đoán lỗi The developed AFDD methodology is very genetic The use of this method on other HVAC system should be examined LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 The completion of the above recommendations, as well as others, would improve the accuracy of the dynamic simulation model and expand the capabilities of the A FDD methodology developed in this study Phương pháp AFDD phát triển mang tính di truyền Việc sử dụng phương pháp khác Hệ thống HVAC cần kiểm tra Hoàn thành vấn đề trên, người khác , cải thiện độ xác mơ hình mơ động mở rộng khả AFDD phương pháp phát triển nghiên cứu APPENDIX A NOMENCLATURE   Af face area of the duct or damper C Capacitance of mass node, kJ/K CFM air flow rate, cfm (kg/s) CO output of the algorithm CL fractional leakage (fractional flow), % D fan diameter, ft (m) DMPR mixing box damper position E coil or fan energy, Btu/hr (Watt) ENdl hourly or daily energy usage, Btu/hr (Watt) ENins,i inistantaneous energy consumption rate, Btu/hr (Watt) F fractional flow, % IO integral term K property/unit factor for water, Btu/h-gpm-F Kθ loss coefficient Kv valve capacity, m3/hr L load factor m air mass flow rate, lbm/hr (kg/s) M dimensionless mass flow rate N fan rotational speed, rev/s PB proportional band LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 PO proportional term PWele,i instantaneous electric power consumed by the fans and pumps, Btu/hr (Watt) q heat transfer rate, Btu/hr (Watt) R fluid resistance, K/kw PHỤ LỤC MỘT SỐ DANH PHÁP Af Diện tích mặt ống van điều tiết C điện dung lớn điểm nối, kJ / K CFM lưu lượng khơng khí, cfm (kg / s) CO kết thuật tốn CL Rò rỉ phân đoạn( dòng phân đoạn) , % D Đường kín quạt gió, ft (m) DMPR hộp trộn chống sóc E Cuộn dây điện lượng quạt gió, Btu / h (Watt) Endl sử dụng lượng hàng ngày, Btu / h (Watt) ENins ,I tỷ lệ tiêu thụ lượng , Btu / h (Watt) F dòng phân đoạn, % IO điều kiện giới hạn K đặc tính / đơn vị nước , Btu/h-gpm-  F Kθ Hệ số tổn thất Kθ KV Khả xả khí, m3/giờ L Yếu tố tải m tốc độ dòng chảy khối khơng khí, LBM / (kg / s) M thứ nguyên tỷ lệ lưu lượng N tốc độ quay quạt gió , vòng / s PB băng tỷ lệ LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 PO tỷ lệ hạn PWele ,I điện tiêu thụ trục tiếp quạt gió máy bơm, Btu / h (Watt) q tốc độ truyền nhiệt, Btu / h (Watt) R kháng chất lỏng, K / kW SPD fan speed Sv valve rangability 　　 fluid density, lbm/ft3 (kg/m3) t time, tc controller sampling rate, sec T temperature, °F (°C) TI reset time v mean air velocity, m/s VLV valve position W water flow rate, kg/s x valve position f fan efficiency, % P pressure rise, in.w.g (Pa) P' dimensionless pressure rise P air pressure rise, in.w.g (Pa) t time interval, 　 air density, lbm/ft (kg/m ) θ angle between damper blade 3 Subscripts af after the filter cc cooling coil d driveline ex inlet water f fan LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 h high value i inverter SPD Tốc độ quạt Sv độ rộng van mật độ chất lỏng, lbm/ft3 (kg/m3) t thời gian t , tc tỷ lệ lấy mẫu điều khiển, giây T Nhiệt độ T , ° F ( ° C) TI thiết lập lại thời gian v vận tốc khơng khí , m / s VLV Vị trí van W Tốc độ dòng chảy nước W , kg / s x vị trí van f hiệu suất quạt , % P Tăng áp lực, in.w.g (Pa) ѲP” tăng áp lực thứ ngun ѲP tăng áp suất khơng khí , in.w.g (Pa) Ѳt khoảng thời gian t , › mật độ khơng khí , lbm/ft3 (kg/m3) θ góc lưỡi van điều tiết subscript af sau lọc CC cuộn dây làm mát d truyền động lực LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 EX nơi cấp nước f quạt gió h có giá trị cao i biến tần l low value m motor mw outlet water r reference sp setpoint t total w water SA supply air MA mixing air OA outdoor air SF supply fan RF return fan Acronyms AFDD Automated fault detection and diagnostics AHU air handling unit ANN artificial neural networks ARX auto regressive with exogenous input cfm ft3/min DPCA Dynamic Principle Component Analysis DWT discrete wavelet transform EMCS energy management and control systems EWMA exponentially weighted moving average ERS Energy Resource Station of the Iowa Energy Center LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 FDD Fault detection and diagnostics gpm gallon/min HVAC heating, ventilating, and air-conditioning l có giá trị thấp m động mw nước đầu r tài liệu tham khảo sp điểm đặt t tổng w nước SA Khơng khí cung cấp MA trộn khơng khí OA khơng khí ngồi trời SF quạt cấp khong khí RF quạt cấp lại gió từ viết tắt AFDD Phát lỗi tự động chẩn đoán AHU đơn vị xử lý khơng khí ANN mạng lưới truyền tải thông tin ARX ngắt tự động với ngõ bên ngồi cfm ft3/min DPCA động Ngun tắc phân tích thành phần DWT sóng rời rạc EMCS Quản lý lượng kiểm soát hệ thống LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 EWMA theo cấp số nhân trọng lượng trung bình ERS Trạm Trung tâm Năng lượng Io lượng tài nguyên FDD Phát chẩn đoán lỗi gpm galơng / phút HVAClàm nóng, thơng gió, điều hòa khơng khí JAA joint angle analysis KPCA kernel principal component analysis MBPCA Multi-block Principle Component Analysis MPCA Multi-way Principle Component Analysis MSPCA Multi-scale Principle Component Analysis NIST National Institute of Standards and Technology NREL National Renewable Energy Laboratory OCC occupied PC principle component PCA Principle Component Analysis PLS Partial Least Squares PID proportional-integral-derivative RMSECV root-mean-square error of cross-validation RPCA Recursive Principle Component Analysis SPC statistical process control SPE squared prediction error STFT short time Fourier transform UNOCC unoccupied VAV variable air volume JAA Phân tích góc chung KPCA hạt nhân phân tích thành phần LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 MBPCA nhiều khối Nguyên tắc phân tích thành phần MPCA nhiều cách Nguyên tắc phân tích thành phần MSPCA nhiều quy mơ Ngun tắc phân tích thành phần NIST Viện Tiêu chuẩn Cơng nghệ NREL Phòng thí nghiệm Năng lượng tái tạo quốc gia OCC chiếm PC Thành phần nguyên tắc máy tính PCA Nguyên tắc phân tích thành phần PLS khảo sác toàn phần PID tỷ lệ - tích phân - đạo hàm RMSECV trung bình phương thơng gió chéo RPCA đệ quy ngun tắc phân tích thành phần SPC Kiểm sốt q trình thống kê SPE phương dự báo lỗi STFT thời gian ngắn biến đổi Fourier UNOCC trống VAV Lượng khơng khí biến APPENDIX B REAL DATA VALIDATION FOR FAULT MODEL As part of the scope for ASHRAE Project 1312-RP, wide varieties of faults are modeled; such models need to be validated with experimental data Several research projects in the literature implemented faults in laboratory environment Data from these projects will be used to validate fault models in this project PHỤ LỤC B XÁC NHẬN DỮ LIỆU REAL CHO LỖI MODEL LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 Là phần phạm vi dự án cho ASHRAE 1312- RP, giống rộng lỗi mô hình hóa ;mơ cần phải xác nhận với liệu thực nghiệm Một số dự án nghiên cứu văn học thực lỗi mơi trường phòng thí nghiệm Dữ liệu từ dự án được sử dụng để xác nhận lỗi mơ hình dự án B.1 Thủ tục mô Tham số Miêu tả tham số cuộn dây Purdue Stt 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 miêu tả tham số số hàng số ống hàng số dòng chảy qua chiều dài ống hàng ống bàn kính ngồi ống dày ống sân theo chiều dọc ống ngan sân sân vây độ dày vây vàng mặt áp suất khí số lượng kiểm soát hội tụ tương đối khoan dung mật độ khí độ nhớt khơng khí số Pr khơng khí nhiệt dung riên khơng khí số lewis mật độ nước nước có độ nhớt số Pr nước nhiệt dung riêng nước dẫn nước nhôm dẫn điện vây nhôm vây mật độ nhôm vây nhiệt dung riêng ống đồng mật độ nhiệt dung riêng ống đồng số cuộn dây Purdue 16 0.16 0.00635 0.0004 0.033 0.0381 0.003 0.0002 0.3716 101325 0.00001 1.157 0.00001854 0.7291 1.027 1000 0.001548 11.42 4.202 0.0005694 0.237 2702 0.9028 8933 0.385 Both Type 524 and Purdue coil fault model will be investigated and validated under LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 transient state condition Input file are generated from the experimental data, including inlet Cả hai loại 524 Purdue mơ hình lỗi cuộn dây điều tra xác nhận điều kiện trạng thái thoáng qua Tập tin đầu vào tạo từ liệu thực nghiệm , bao gồm đầu vào LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 LÝ PHÚC TÂY 10265691 170_179 ... điện dung lớn điểm nối, kJ / K CFM lưu lượng khơng khí, cfm (kg / s) CO kết thuật tốn CL Rò rỉ phân đoạn( dòng phân đoạn) , % D Đường kín quạt gió, ft (m) DMPR hộp trộn chống sóc E Cuộn dây điện. .. different types of faults, including sensor or process faults, abrupt or degradation faults Thứ hai, kỹ thuật AFDD thiết thực cho hệ thống AHU phát triển xác nhận với liệu thực nghiệm lỗi tự bị lỗi... tự thực tương tự phương pháp so sánh mẫu - phương pháp PCA có hiệu cho hai lỗi đột ngột lão hóa ,trong có số lỗi mà phát phương pháp sóng - PCA Tuy nhiên ,Phương pháp mơ hình so sánh mẫu - PCA