暖通空调系统设备管理的问题及维护建议

科学技术的发展使空调设备技术也得到了改进，暖通空调在智能化建筑中得到广泛的应用。本文对暖通空调系统设备的管理和故障问题进行了分析，从而找出维护建议。

随着城市化进程的加快，建筑越来越倾向智能化，因此在建筑中使用的空调系统以及相关设备，不仅规模比较大，而且设备相对比较复杂，一旦出现故障，难于解决，影响生产生活。空调的日常使用给人们带来了极大的便利和舒适感，开展状态检测与故障维修工程，有利于减少空调管理和空调更新的成本，对用户和企业都是一举两得的事情。因此，以下是对暖通空调系统设备管理与故障问题维护的建议研究。

一、暖通空调设备智能化检测以及设备管理的相关分析

随着科学技术的发展，智能化建筑出现在人们的生活中，那么要对智能化设备进行风险预测与维修就需要进行主动式的智能化管理。在当前阶段，集成网络可以提供多种技术，便捷地传递一些数据和信息，然后在数据网络以及控制网络之间提供画面，该种工作主要是利用数据的采集和分析对设备进行控制，适用于一些智能设备的管理。智能化管理是在目前的通信系统中做好协议服务的内容，从而有效实现节点之间的通讯，让智能设备的系统被简化。在标准协议节点中，能够让不同的系统和不同的产品之间实现关联，新的现场总线构成可以为分散的建筑设备提供一些开放性的控制网络。

远程诊断暖通空调属于一种较为高端的管理范式，根据设备的异常情况以及设备在运行过程中所拥有的特性，然后经过计算机对数据的分析，根据机器的运行征兆，对机器特定性的故障进行界定，并且制定出相关的问题解决对策、维修计划时间表和维修具体执行方案等等。系统集成是对暖通空调故障分布式管理的关键所在。对暖通空调设备进行管理需要建立多维立体的信息处理能力模型，促进人机之间事件处理能力的提升。利用计算机的神经智能系统可以对设备进行故障方面的检测，然后给用户提供一些优质的对策和建议，由此解决实际问题，解决机器故障，提升服务水平[1]。

二、暖通空调设备故障检测的应用

（一）对故障参数的分析。暖通空调如果发生故障，那么解决故障时就需要提供一定的参数，参数越多，对于解决故障越有利。从以往的研究成果中看，如果能够筛选出故障模型的参数组，那么在掌握这些参数以后，就可以用此数据来建立故障模型，从而更好的预测出暖通空调的故障所在[2]。

（二）参数运行数据的收录。空调系统在工作过程中，每一个参数都会发生变化。但是在正常范围内的波动不会影响空调的正常使用，一旦超出正常的波动范围，就会引起空调故障。那么在这种情况下就需要找出故障的相关参数，然后集中分析，建立起空调故障数据模型。一般来说，如果是单纯的空调故障模型，那么建立比较简单，如果是多种故障，则建立就非常困难和复杂，多种故障模型需要利用仿真技术在实验室中进行。另外，也可以从暖通空调的真系统中获得相关数据，更可以在对以往发生过事故的原因检查中获得数据。数据系统会把记录的数据和正常的数据进行比对，如果是正常范围内的数据，那么可以继续在此系统中进行数据的收录，如果这些数据有异常，那么就要对数据进行分析、分类和规定，以便在对空调故障进行诊断时再使用这些数据。

（三）识别系统的构建。在暖通空调数据模型的数据库建立成功以后，要把故障模型和收录好的数据模型相结合，然后作出判断，看两者的接近程度，然后确立故障的名称。在故障识别方面，涉及到数据的分类方法，常用的方法有理论选择法、人工形式的神经网络分析法、BAYS法等等。每一个方法都有其自身的特点，因此在选择过程中要依据现实情况和识别的准确性进行识别。

（四）数据库的改进。对暖通空调进行故障分析需要编制有学习功能的空调设备软件系统，然后对系统进行技能方面的训练，让系统对故障的识别和反应力逐渐提升，以此达到预期的效果。例如，在对暖通空调进行预防性维护的工作中，系统如果能自己获得故障数据和故障先兆，那么就可以及时提醒工作人员对故障进行检查，在很大程度上减少空调故障给用户带来的损失。在开发应用软件时，就要注意暖通空调系统数据库的建立和完善，做到未雨绸缪，做好各方面的准备。

（五）故障方法的应用。在空调系统正常的工作过程中，可能会遇到停机以及重启和稳定的种种状况。系统参数的波动在范围上有不同之处，所以故障发生的时间段和故障的程度也就不同，那么对于暖通空调故障的检测就需要多种不同的模型。本文所研究的是停机模型、启动模型以及机器运行稳定模型。停机模型主要是在空调停止工作时进行使用的，一般用来检查传感器是否正常，电压的稳定性以及空调主机位置上压力和油温以及油位置是否存在异常现象。这也可以被认为是工作停止后的检查和机器启动前的复检，如果发现有故障问题存在，需要及时予以排除。启动模型主要是应用于空调的工作状态中，在空调系统启动大约15分钟左右的时间段内，对空调的制冷剂等进行检查。

三、结束语

综上所述，本文对暖通空调故障以及排除方法进行了分析和研究。在现代设备管理过程中，故障是影响机器运行效果的最大因素，因此必须对故障进行预测和排除，这样才能促进各项工作的平稳进行。