现代设备管理的关键技术

现代设备管理的关键技术

现代设备管理的关键技术是应用软件的开发。一般要求应用软件有以下几个特点：人机界面友好；组态灵活、方便；适合于管网、设备数据的调度管理；内置多种通信协议的驱动程序。这方面的软件颇多，如采用CITECT工控软件就可组成软件冗余系统。利用CITECT软件的冗余功能，把主、备机内的软件设置成完全冗余结构，主、备机通过网络互传实时数据、历史数据、报警信息以及报表、保证了数据的完整性。和多数工控软件一样，CITECT具有一般常见的功能：实时数据库、动态图形、图表打印、历史数据及管理、趋势曲线、组态/配置、报警。除此之外，CITECT还具有网络功能，包括客户/服务器分布式处理，内置双网络接口支持全网络冗余，支持PSIN拨号和RAS、WAN。只需简单的对话框即可网络组态。CITEC具有独特的柔性结构，采用编程工具可管理和控制几十台计算机组成的、能处理上万个实时数据的大型系统。

现代设备管理的关键技术1：建立设备故障数据库和典型故障模型

建筑设备故障诊断技术包括两个层次：故障检测与故障诊断，通常合在一起统称为故障检测和诊断（FDD）。设备故障诊断常采用两种途径：从上至下或从下至上。从上至下就是对整个建筑从大系统到子系统（空调系统、冷却水系统、照明系统等）按层次进行诊断，例如与典型建筑设备故障数据库中的数据进行比较，采用能耗跟踪系统进行能耗监测比较，与正常工况下的设备运行数据进行比较。例如，比较制冷系统的效率，可判断设备是否有堵塞，比较用户的交费账单，可推测风机盘管等设备换热系数是否下降。从下至上就是针对现场的局部设备和个别元部件进行诊断，具体检测元件的温升、回路设置指标等。例如，马达的温升、控制回路过渡过程响应时间等。

故障检测是指采集建筑设备运行参数的异常数据，根据这些数据可确定建筑设备是否已出故障或将要出故障。非正常工况可能出现在整个运行期间，也可能只在某种特定条件下产生。故障诊断比故障检测更重要，其难度也更大，可采用的方法也很多，最常用的方法是将运行数据与正常运行数据库进行比较。如果要求发现故障时间越早，用于确诊和预测故障的数据库就必须越完善。

建立故障数据库离不开对故障机理研究，常采用模型试验和计算机仿真等研究方法，完善的故障数据库对系统的成功应用起着关键作用，它是确保系统诊断结果正确性的前提。应用软件的可靠性和设备的可靠性同样重要，误诊、漏诊率要严格限制。只有开发出可靠的故障诊断专家系统，才可能实现智能化远程诊断。
在实际应用中，由于故障原因具有一定的模糊性，所以故障对象作为一个模糊系统来分析处理，基于隶属判决的思想，用模糊词典进行故障诊断。这些都要求建立正确的故障诊断模型。

现代设备管理的关键技术2：开发应用软件（设备故障分析系统）

数据采集软件：主要功能是完成现场数据的实时采集，以及实时数据、历史数据和数据库信息的存储，是监测系统和报表管理系统运行的基础。
运行监测与管理软件：是为了满足生产管理需要，已开发出系统维护、工程师站和现场监测等软件。工程师站软件主要用于生产管理，还没有系统维护功能。现场监控软件主要用于运行监视。
数据监测与生产管理软件：机组运行实时监测、参数实时趋势、运行趋势显示、技术档案检索、测点一览与测点选择、参数棒图显示、数据转存检索、超常数据处理、屏幕打印等。
通过现场监测和故障模拟建立模糊故障库，利用专家系统和模糊判决进行故障定位，实现故障的在线测试和快速诊断。开发研制的商用设备自动诊断专家系统一定要实用。对设备故障类型判别的实质是对其进行模式识别，涉及特征提取，隶属函数的建立，识别判别等关键问题。

目前现有的楼宇系统尚不能完全满足设备工程师和业主的要求，还不十分成熟。连接建筑物的自动化系统、建筑内其余部分的网络系统、管理建筑设备的智能软件的开发应用是新一代分布式设备管理系统的关键。最近，开放楼宇自动化系统发展很快，加上互联网及内部网技术方面的进展，为分散设备的管理开启了新的选择空间。总趋势是：数字化、模块化和网络化。

设备维护可分为故障性维修和预防性维护两类。故障性维修就是采用备件进行更换或紧急维修，便故障系统在尽可能短的时间内恢复正常运行。预防性维护，即按照设备重要性分级，运行一定时间后，定期对其进行检修或更换，虽然从局部来看，一台设备还没有坏就被换掉了，但带来的好处是全局可靠性提高，这从经济观点上讲是合算的。从整个建筑的性能角度来看，通过预防性维护的管理方式可以提高系统的可靠性，从而避免重大设备事故发生。

根据诊断故障的自动化程度不同可分为三种情况。第一种是对建筑设备常见故障的诊断自动化程度较高。第二种是对其些故障有对话诊断能力，通过人机对话来获取故障特征，进而诊断出某些故障。第三种称为故障诊断专家系统，不过目前的专家系统还不具有真正的智能诊断行为，它只能进行数据分析，预测出故障的概率，再由富有经验的现场设备工程师提出故障诊断意见，以便提前进行预防性维护。

征兆的自动获取，是实现远程诊断的重要环节。从征兆出发去预测故障，多是计算一组征兆对发生某种故障的概率，根据概率的高低作出故障的预报。

目前的故障诊断理论主要是基于模糊数学和人工智能。研究内容着重在：研究故障和征兆之间的因果关系，研究方法则可分为从故障机理和故障诊断两个方向去研究。研究故障机理是从故障原因出发，分析故障的特征即征兆；而故障诊断是反过来从征兆出发，去找出故障发生的原因。

现代设备管理的关键技术3：ANN建模

对于复杂设备或整个系统，由于机理复杂、变量众多，难以建立机理模型，而ANN在建模上的优势有：

（1）黑箱建模，无需知道对象的内部信息，甚至输入变量之间的关系；

（2）对于非线性系统的良好模拟性；

（3）对于参数过多的对象，可自动忽略非关键因素；

（4）具有在线学习能力，可自动适应对象特性的变化。

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