[发明专利]使用建筑物信息模型和热流模型的HVAC系统中的故障检测

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2009年10月19日提交的美国临时申请第61/252,862号的优先权，其整体公开内容通过引用合并于此。

背景技术

本发明总体上涉及过程控制。更具体地，本发明涉及一种用于HVAC系统故障检测和诊断的热流模型（HFM）方法。实施例使用图的模型性来实现HVAC结构和部件对HFM图的直接自动化映射，并且使用节点行为模型和软件库将HFM图翻译为可以集成在HVAC控制系统中的系统。

现代的加热、通风和空调（HVAC）控制系统常常过于复杂以致没有有效的故障检测和诊断（FDD）以及校正的适当手段。对于许多现有的FDD方法，将它们应用到各种HVAC系统并且适合各种HVAC系统的工程努力是大的。

建筑物HVAC机械和控制系统趋向于遇到许多造成失灵的故障。一些失灵导致警报，其他失灵降低系统的能量效率、寿命以及用户的舒适性而没有明显的通知。即使维护机构检测到失灵，但是故障的定位常常是极为困难的，因为在故障和报告的失灵之间不存在一对一的对应关系。

用于HVAC的FDD已变为具有来自高校和工业的许多贡献的重要的主题。然而，在将研究结果投入实践时仍存有一个问题：由于几乎所有建筑物是不同的，因此存在种类极多的HVAC系统。如果FDD系统不与特定的HVAC系统匹配，则未检测到足够的故障。并且如果针对特定系统定制，则相对于可能的收益，开发努力和成本可能过高。

使用专家系统诊断HVAC部件和系统中的故障已被尝试并且包括基于规则的方法、基于模糊模型的策略以及基于人工神经网络（ANN）的分离器。

通常递送基于温度或压力不等式的失灵规则集合以检测故障。在多数研究中，已针对每个特定的HVAC系统手动得到规则或者ANN必须离线训练，由于有限的训练数据，这不一定覆盖所有故障。

这些过程是耗时的并且是劳动密集型的。随着建筑物建模技术中新进的进展已显著地影响建筑物设计和构造工程过程，可以相信，基于建筑物信息模型开发FDD系统将增强建筑物故障诊断能力并且减少生成故障规则的工程过程。

多级流模型（MFM）已被应用于发电厂和相似的系统。流模型是表示质量、能量和信息流的图。一旦图被建立，由推理引擎提取基于质量和能量守恒定律的规则并且对其进行分析以实时地实现FDD。

MFM流模型是表示质量、能量和信息流的图，其中质量和能量守恒定律适用并且可用于故障检测和诊断。然而，为了使用MFM，必须测量流，而这对于HVAC系统而言常常是不可用的。

期望一种提供FDD以减少该努力的系统和方法。

发明内容

本发明人已发现，理想的是具有提供热流模型（HFM）方法的系统和方法。实施例自动地将正式HVAC系统描述从建筑物信息模型（BIM）翻译为HFM图，并且将这些图编译成可执行FDD系统。在工程阶段期间，使用图形用户接口（GUI）配置BIM中未找到的参数、条件和逻辑开关。在运行阶段期间，来自HVAC控制系统的实时数据被输入到所生成的FDD系统（HFM图）用于故障检测和诊断。

实施例创建了分级HFM图模型，其可用于根据诸如工业基础类（IFC）的适当的BIM自动地生成HVAC FDD。HFM具有与现有的或规划的HVAC系统的部件结构的一对一的对应关系。诸如线圈、管道或风扇的HFM节点按照可从BIM得到的精度对这些部件的气流和水流的动态物理行为（温度、流量、湿度和压力）建模。每个节点可以利用来自使用仪器传感器和控制值的HVAC控制系统的动态输出数据，来计算其上游和下游的所连接的HVAC部件的物理行为参数值。结果作为参数范围通过HFM图传播。

实施例将失灵规则应用于每个HFM节点。如果计算的估值和接收的值范围不匹配，则假定故障并且将其严重性在部件分级中向上传播用于诊断。诊断由中央引擎通过将来自HFM节点的规则违反映射到HVAC系统的失灵来执行，映射关系由联想网络表示。基于HFM的FDD由工程工具和运行时间系统组成。

实施例创建了基于HFM图的模型，用于建立HVAC系统FDD。实施例从例如IFC的BIM描述自动地提取关于目标系统的必要的结构和定量数据。基于第一原则定义用于检测与图的节点相关的故障的规则。