[发明专利]数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法

说明书

本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，其步骤如下：首先，搭建中央空调的数字孪生系统，包括物理空间的中央空调设备、虚拟空间的三维模型和数学模型。其次，利用设计结构矩阵的建模方法，建立基于“功能‑原理‑结构”的多领域故障传播模型。最后，根据实时运行数据和变更预测算法，预测潜在的高风险故障，在孪生模型中高亮预警，形成主动的预测性维护信息，反馈给运维人员，提供维修决策依据。本发明构建了“三维模型+数学模型”的双模型驱动的中央空调运维模式，能够根据物理实体的实时运行数据，预报潜在故障，为预测性维护提供了决策依据，提高了企业的维修时效性与管理效率，减少了过度维护以及漏维护情况。

技术领域

本发明涉及数字孪生、中央空调系统主动式预测性维护，具体为一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法。

背景技术

中央空调是现代楼宇中不可或缺的运行调控系统，由冷、热源和空气调节等装置组成，能使一栋建筑保持舒适、卫生的室内环境。相比以往，人们在近年来愈来愈重视室内环境的空气质量，中央空调的功能设计也因此变得愈加复杂，各部件之间的联系也逐渐紧密，而相应的，则导致了中央空调系统的故障种类和故障原因愈发多样。在中央空调系统的实际运行中，也常常因为某一个组件的失效而引发故障在系统中的传播，最终形成牵一发而动全身的局面，影响整个中央空调系统的性能。

传统的中央空调维护维修方式并不能对故障的传播进行准确预测，常规的维护维修方式是：系统发生报警或使用人员笼统的察觉制冷效果不佳时，先将故障上报给企业，然后企业安排维修人员到现场勘察，排查故障原因，制定维修计划，最后再着手进行维修；或者，企业安排巡检人员对空调系统进行不定期的巡视检查，以求在故障发生初期及时的维护维修。然而，传统方式存在被动维护和过度维护的缺点，所以导致了空调系统的维护维修时间跨度大、管理效率低和时效性差。因此，如何根据已有的中央空调设计信息、运维信息和实时运行数据等进行主动式的预测性维护是空调企业的迫切需求，而数字孪生技术为满足这一需求提供了有效途径。

数字孪生技术能够把复杂的中央空调系统以数字化的形式在三维世界中描绘出来，并利用实时数据来模拟和还原在现实世界中的空调系统运行状态，能够使企业直观的掌握中央空调的运行情况，并通过智能运维算法及时的了解中央空调潜在发生的故障，及时在孪生模型中显示，完成主动式的维护维修预警。为此，结合数字孪生的优势，本申请提出了一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调主动式预测性维护方法。

发明内容

针对中央空调系统现有的被动式维护维修，以及由此产生的时效性差、管理混乱、能源浪费和维护维修成本高的技术问题，本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，搭建了B/S架构模式的中央空调的数字孪生系统，采用基于DSM、DMM和MDM的建模方法，考虑中央空调组件之间的故障相关性，建立了基于“功能-原理-结构”的中央空调系统多领域故障传播层次结构模型，准确分析了中央空调系统的故障传播行为，根据中央空调实时运行数据，在孪生系统中预测出了潜在的具有高风险的趋势性故障，提供了主动式的预测性维护维修方案，从而减少维护维修的准备时间，提升了企业的维修时效性，提高了中央空调的维修效率和管理效率，减少了维护维修的成本，并防止了企业过度维护或漏维护的情况。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，包括如下步骤：

S1，根据中央空调系统的物理实体，基于BIM技术(Building InformationModeling，建筑信息模型)建立中央空调系统的信息模型与三维几何模型，利用Unity3D软件搭建中央空调数字孪生模型，基于WebGL技术搭建B/S架构(Browser/Server，浏览器/服务器)的中央空调数字孪生系统；