现代设备管理的几种模式

现代设备管理的几种模式

 现代设备管理的模式1人工和半自动化的设备管理模式

建筑设备已成为建筑内必不可少的组成部分。仅就空调系统，消防系统而言，已涉及相当多的设备。维护费用一直较高。尤其是近年来采用的全水集中空调系统更是规模庞大、设备复杂，使用一段时间后一般都必需更换某些设备，在设备管理和维修方面花费较大，当某个设备出现故障时，维护人员可能要跑遍整个建筑去寻找故障位置，而当他打开故障所在的设备间时，他可能会看到几十个不同系统的控制设备，很难确定哪个才是要修理的设备，要迅速排除故障就更难了。这种困难在高屋建筑中尤其显得十分突出，设备出故障及不易维护将在很大程度上影响到这些建筑的声誉。

设备工程师劳动强度大，责任重，包括设备运行和报警处理。系统处于正常运行时，监控管理计算机显示出系统总图，设备工程师表面看起来很轻松，其实要监测的数据也很多，但当设备出故障时就显得十分紧张了。当发生设备故障报警或运行状态过限报警时，显示屏上立即弹出故障设备位置或设备运行故障图，操作员应在规定的时间内（例如30秒内）完成报警点的确认，确认后，应立即通知工程维修部门，按传统管理模式还应将报警点的有关内容（报警点地址编号、报警时间、确认时间、报警状态等）填入值班日志。作为自动化管理，理应设置类似黑匣子之类的自动数据记录器，以便事后分析，人工填写日志的方法太落后而且也不客观。

现代设备管理的模式2： 建筑设备智能管理模式

采用由仪表与计算机组成的SCADA（supervisory  control and data acquisition）系统模式管理设备，是目前比较成功的一种作法。SCADA系统一般由控制中心和分散于各处的计算机系统、设备子系统（空调系统、照明系统、调压站等）、遥测终端单元（RTU）等组成。RTU通过有线、无线等方式将整个系统构成一个整体。能够对建筑物内的各种建筑设备实现运行状态的监视，包括运行数据采集与处理、设备运行参数和统计报表、设备运行时间累计、能耗跟踪、成本管理、参数存储与条件检索、设备报警信息和确认、故障诊断与操作指导、设备预防性维护提示、维护保养及事故诊断分析。

各种RTU的组成和功能基本相似，而由计算机为核心的控制中心随着冗余、可靠性以各种功能要求的不同而相差甚远。RTU是SCADA系统的重要组成部分，担负现场数据采集以及用无线电传送数据的任务，这类产品如ELPRO公司的TLC系列远程终端遥测单元。

现代设备管理系统一般数据量都很大，因此可采用前置机为专用计算机，负责与RTU通信；后端用服务器作为主机，对数据进行处理。

现代设备管理的模式3：带远程诊断的智能设备管理模式

根据异常的工况，或变坏的运行特性，通过计算机数据分析处理系统，确定出征兆对故障的概率，并对设备的故障检测、故障诊断、维修计划、维修时间、维修方案等作出决策。

设备管理控制中心的计算机可采用主、备机的冗余形式，通过局域网互联，备机处于热备状态。可设置智能模拟屏和大屏幕投影仪，直观地显示数据。智能屏上有详细的管网图，实时数据由位于各管道相应位置的智能显示窗显示出来。还可配维护工作站、监控工作站等操作站，它们互联成局域网。这实际上就是正在追求的设备管理专家系统。

 现代设备管理的模式4： 4人工神经元设备管理模式

人工神经元网络（artificialneural network,简称ANN）是大量简单的处理单元广泛连接而成的复杂网络，用于模仿人类大脑神经网络结构和行为。ANN具有学习、记忆、归纳功能。人工神经元网络由输入、隐层、输出层组成。从控制角度来说，一个3层的ANN模型就可任意逼进任意非线性系统，且具有黑箱建模的优点，适用于复杂非线性对象的建模。另外它的并行计算过程类似于人脑的直觉思维，速度很快，可以实现实时控制。当前大多数楼宇的空调系统都采用集散控制系统，它们依靠高速可靠的网络通信与强大的DDC（直接数字控制）或子站来实现各项功能，这些都为ANN的实际应用创造了条件。

由于专家系统类似人的左半脑，具有某种理性，而ANN具有类似人右半脑的直觉与经验，因而最佳的预测、管理方案应是专家系统与ANN的集成。

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