自动故障检测与诊断在暖通空调中的研究与应用

介绍了暖通空调系统中自动故障检测与诊断的基本流程及故障分类。回顾了暖通空调行业中自动故障检测与诊断的研究现状、常用方法及应用情况。

暖通空调的自动故障检测及诊断分析

暖通空调技术是现代建筑中应用较为广泛的一种新型空调技术,其作用在于为建筑物内部提供一个合理的建筑温度环境。但是这一类的空调系统因消耗功率较大,且易产生故障,需要进行定期的检测诊断分析,并根据其所呈现出来的问题拟定相应的维修护理,从而确保建筑物内的操作环境,并完善其整体的有效性管理调控。伴随着现代社会的发展你,应用自动化故障检测装置进行故障检测,已成为了发展的主要目的。本文针对暖通空调的自动故障检测诊断技术进行简要分析。

自动故障检测与诊断在暖通空调中的研究与实践

本文简单阐述了暖通空调中的自动检测故障及其诊断,故障发生的原因及诊断方法,了解了常用的故障检测的优点和缺点。说明了暖通空调行业中的自动故障检测的现状和应用情况,并且做出了相应的总结。

自动故障检测与诊断在暖通空调中的研究与应用

本文主要介绍了在暖通空调中,故障检测的类型以及相应的技术、故障检测在暖通空调中有哪些具体的运用、以及自动故障检测与诊断系统应当在哪一方面进行完善以及该项技术的发展方向。

自动故障检测与诊断在暖通空调中的研究与应用

由于暖通空调的系统较为复杂,运行过程中难免会出现故障,故障出现有可能会造成较大的经济损失,严重时会造成安全问题。因此自动故障检测与诊断在暖通空调当中的应用尤其重要。过去传统的故障检测都是人为定期进行检测,如今随着技术不断进步,自动故障诊断的方法出现并得到了运用。本文对于暖通空调当中的自动故障检测与诊断,进行详细分析。主要针对暖通空调当中的现存问题进行论述。本文主要结合新时代的来临时期我国发展情况,对自动故障检测技术的发展前景进行评估,并且提出一系列的研究措施,为我国暖通空调自动化故障检测与诊断的技术提供可参考文献。

交流移动电站自动故障检测功能分析和设计

伴随着国防和军队现代化建设的步伐,我国武器装备已由机械化快速迈向信息化、智能化。各种新型信息化、智能化武器装备和复杂武器系统的大量出现,使军用交流移动电站的装备数量和规格型号也随之增加。文章结合目前军用交流移动电站故障检测的设计和应用情况,对军用交流移动电站实现自动故障检测的必要性进行分析,提出了军用交流移动电站的自动故障检测功能设计方法。

暖通空调的自动故障检测及诊断分析

随着现代能源短缺的逐步发展,作为人类工业生产的重要环境调节机制之一,暖通空调系统耗电量大,容易发生故障,因此有必要进行定期检测、诊断和分析,并根据出现的问题制定相应的维护保养,为了保证建筑物的运行环境,提高其整体有效性管理和监管,随着现代社会的发展,应用自动故障检测装置进行故障检测已成为发展的主要目的。暖通空调在建筑体系中扮演着重要角色,由于暖通空调工作负荷较大,体系结构复杂,自身存在故障多发的特征,关于暖通空调的故障检测是老生常谈的话题。本文以暖通空调为对象,首先分析了暖通空调的故障类型,以及自动故障检测系统的现状;随后分析了自动故障检测方法以及未来发展趋势,说明暖通空调故障检测的发展前景。基于此,主要研究暖通空调系统的自动故障检测与诊断,仅供参考。

基于人工智能和大数据技术的新型自动故障检测器的设计

世界范围内对能源和环境问题的关注导致了对减少能源使用的关注。每个能源领域的研究都表明,住宅和商业建筑领域比工业、农业、服务和交通等其他领域消耗更多的电力。对建筑行业能耗的研究表明,使用人工智能(AI)可节省10%-30%的能源,该系统将能够检测和分析能源使用模式评估中的异常,诊断并在适当的时间提出最佳解决方案。本文提出将人工智能技术与大数据算法相结合,加强对建筑系统的监控,提高舒适度,有效降低运行成本。此外,作者还提出了利用人工智能(AI)和建筑管理系统(BMS)产生的大数据,自动检测异常能耗的工具。这是通过设计一个名为故障检测工具(FDT)的软件应用程序来实现的,它可以自动检测能源的异常消耗,优化不同资源的使用,并分析故障、投诉和终止它们所需的时间。实验结果表明,该方法能够准确地检测出建筑能耗的异常模式。这个工具将成为人工智能决策系统的一部分。

基于人工智能和大数据技术的新型自动故障检测器设计

对建筑行业能耗的研究表明,使用人工智能(AI)可节省10%-30%的能源,系统能检测和分析能源使用模式评估中的异常,并在适当的时间提出最佳解决方案。本文提出将人工智能技术与大数据算法相结合,加强对建筑系统的监控,提高舒适度,有效降低运行成本。此外,作者利用人工智能(AI)和建筑管理系统(BMS)产生的大数据,设计出一款故障检测工具(fault detection tool,FDT)。该工具可自动检测能源的异常消耗,优化不同资源的使用,并分析故障、投诉和终止它们所需的时间。实验结果表明,该工具能准确检测出建筑能耗的异常模式,将成为人工智能决策系统的一部分。

基于人工智能和大数据技术的新型自动故障检测器设计

经过系统化分析,人工智能技术和大数据技术的应用,可以促进建筑行业能源消耗量的降低。为了达到降低能耗的目标,核心在于通过分析、检测能源应用情况,借助智能化算法模型对数据进行分析,从而识别存在的异常情况并做出有针对性的处理。以楼宇管理系统(building management system,BMS)为基础,发挥神经网络和大数据技术功能优势,提出一种故障检测器设计方案,并通过试验分析,确定该检测器具备实用性和准确性,可以高效识别分析故障。

基于关联规则的配网设备故障自动检测研究

为了掌握配网运行规律,检测并排除设备故障,提出了基于关联规则的配网设备故障自动检测方法。通过Apriori改进算法挖掘配网设备故障样本数据的关联规则,运用贝叶斯方法训练样本数据,获得最终配网设备故障检测结果并将其输出。实验结果表明:该方法的故障检测数量与故障分布真实数量基本一致,具有较强的配网设备故障自动检测能力;各类型故障检测正确率高,具有一定的实际应用价值。

航空电缆故障自动检测集成系统

本文介绍了航空电缆故障自动检测集成系统的自动检测原理、软硬件功能结构、信息流程及硬件的可扩展性、模块化、智能化实现方法和基于C/S模式的系统数据管理方法。从而为企业实现计算机辅助电缆集成制造与检测提供了有效途径。

动车组故障轨边图像自动检测系统图像对比算法研究

动车组故障轨边图像自动检测系统(TEDS)采用模块化、小型化的设计理念,运用图像自动识别技术,对异常图像进行分级报警。在图像自动识别技术基础上,设计了整个图像识别框架,针对不同部件,采用逐级细化、图像对比、分级预报算法,提高动车组故障自动识别效果,达到分级报警的要求。

大型缆机支索器故障自动检测装置的研制

大型缆索起重机因支索器故障而导致缆机设备损坏事故的发生或事故扩大,给设备的安全运行带来极大地影响。新研制的缆机支索器故障检测装置经过实际安装使用后,其功能达到了预期要求。由于该装置目前在国内外无应用先例,经过改进完善后,在大型水电工程中具有重要的推广应用价值。

基于多维高斯贝叶斯的造纸机械设备故障自动检测系统

为了给造纸机械设备的检修工作提供有价值的参考数据,解决现有故障检测系统存在的漏检率、错检率高以及检测时间开销大的问题,利用多维高斯贝叶斯算法,从硬件和软件功能两个方面,实现故障自动检测系统的优化设计。优化系统服务器的连接方式及配置,改装振动传感器、滤波器、存储器等设备,完成硬件系统的设计。根据造纸机械设备故障机理的分析结果,确定造纸机械设备故障的检测比对标准。采集并处理造纸机械设备的多维运行数据,提取振动数据的变化特征。利用多维高斯贝叶斯算法确定故障类型,完成系统的故障自动检测功能。通过系统测试实验得出结论:设计系统的漏检率和错检率均低于1%,且RSR指数低于800ms,即系统功能和性能均满足设计要求。

基于DSP的双微机励磁故障检测及自动切换系统研究

针对同步发电机双微机励磁系统的故障检测及自动切换问题,研究了一种基于DSP(Digtital Signal Processing)的双微机励磁故障检测及自动切换系统,提出了一种同步整形及信号调理电路、调节器、脉冲放大电路以及功率单元等励磁环节均能实现冗余热备用的励磁系统方案,并完成了系统的样机设计及实验室测试工作。结果表明,双微机励磁故障检测及自动切换系统能够满足励磁系统的故障检测与自动切换要求,实现了双微机励磁系统在典型故障条件下的无扰通道切换和电压稳定控制任务。

液压盘式刹车装置故障自动检测刹车液压回路

介绍了一种液压盘式刹车装置故障自动检测刹车液压回路。当液压盘式刹车装置出现断电、电动机故障、液压泵故障、液压管线或接头损坏、电动机与泵的联轴器损坏等一系列因素,造成液压盘式刹车的液压系统逐步失去压力时,其刹车装置能自动刹车,具有避免钻具掉落的重大事故发生的重要作用。

基于JAVA的软件故障自动检测系统设计方法探讨

故障自动检测系统的设计能够提高系统程序的运行效率,增强其软件的健壮性。在软件故障自动检测当中不合理的方法可能对导致程序的紊乱,不仅仅会打击自动检测的效率,还有可能会降低系统的安全性能。而JAVA语言编程具有健壮性、安全性、平台独立、稳定性的特点,使用JAVA制作软件故障自动检测系统设计具有一定的优势。笔者本文便基于JAVA编程语言,来探析软件故障自动检测系统的设计。

暖通空调系统故障检测与诊断技术研究

在暖通空调系统应用运行中,加强其系统故障检测与诊断技术应用对保障空调系统运行稳定性及完全性有着重要作用,对提高空调系统运行可预测性有着重要意义。下面本文将结合暖通空调系统自动故障检测与诊断的常用方法,并对该系统故障检测与诊断技术发展目标及方向进行总结,为进一步加强暖通空调系统故障检测与诊断技术应用提供理论参考。