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摘要这项研究的目的是检测由于多种的失败因素而在暖通空调系统中同时发生的故障。为了分类并检测单个以及多个的故障，可以在变风量测试设备里测量送风温度、OA-风门位置、供气扇压力、室内温度和气流速度。实验结果表明，在分析多重故障问题时主要出现三种类型的模式。为了解决多故障问题，出现了基于模式分类的新策略以及残值比率的运用。它表明，该残值比率可用于诊断、准确地识别并且检测暖通空调系统发生多重故障。论文网
版权所有＃2005约翰•威利父子有限公司.
关键词：故障检测和诊断；变风量系统；神经中枢网络；暖通空调系统；单个故障；多重故障。
1. 引言
建筑中的暖通空调系统已经变得越来越大而复杂。同样地它们需要用密切检测来评估它们对于能源效率的性能和它们的设备操作。越来越复杂的系统使察觉成因，定位故障的影响部分变得困难。发生在暖通空调系统、仪器仪表和控制回路里的故障将会导致设备的寿命缩短并且破坏室内环境。因此一个能够快速精准的发现性能恶化的故障检测技术是必需的。有了它就能够更快地采取补救措施来提升室内环境并确保系统的可靠性和安全性。
许多有关暖通空调系统的初步研究已经在规则的诊断方法（刘和凯丽，1998）的基础上得以应用来检测故障。其他一些研究已经使用基于规则和统计方法（安德森 et al.,1998）。在陈和布劳恩（2000）一个基于控制理论的故障诊断方法已经出现。Norford 提出了一个基于电能使用的故障诊断技术。陈和布劳恩（2001）运用FDD技术开发了一个能再包装过的空调中诊断和探测故障的方法。
在近些年，把以知识为基础的探测暖通空调系统故障方法运用到现实的建筑中已经慢慢的发展起来，列如Katipamula等人做完的项目（1999）、豪斯等人（1999）等等。同时，李等人（1996）用了一个预报基础模型来检测空气处理机的故障。他训练一个神经中枢的网络来辨认出有故障的模式。最近，更多可靠的故障检测方法已经被开发出来。这些方法运用了对外界