空调系统传感器故障诊断方法
2传感器故障的分类
传感器可能发生的故障有多种，对这些故障进行分类是必要的。空调系统中传感器故障主要分为4类：偏差故障、漂移故障、精度等级降低和完全故障。前面3种称为软故障，完全故障亦为硬故障。
测量值和真实值之间的差异，称为测量误差。根据测量误差的性质不同，可以把测量误差分为随机误差和系统误差。系统误差主要是由于故障造成的，不同的故障类型系统误差有不同的表现形式。随机误差一般情况下服从零平均值正态分布。因此，测量值为3个值相加
其中，Rt为测量变量在某一时刻的测量值；rt为测量变量在某一时刻的真实值；ut为某一时刻测量的系统误差；d为测量的随机误差。
2．1 完全故障
完全故障就是测量值不随实际值变化而变化，始终保持某一常数，即式(4)中为Rt常数。
2．2 偏移故障
偏移故障一般是指测量值与真实值之间相差某一恒定常数。由式(4)可知ut为常数。
2．3 漂移故障
漂移故障就是故障大小随时间发生线性变化的一类故障。可以表示为
式中，H为漂移常数；ts和t分别指故障的起始时刻和故障发生后的某一时刻。
2．4 等精度降低
等精度降低故障和偏移、漂移故障不同，并不表现在测量的平均值出现偏差，而是测量的方差发生了相应变化。
3 传感器故障诊断系统
传感器故障诊断系统主要由传感器系统、小波神经网络、残差处理与诊断逻辑4部分组成。图2为传感器故障诊断系统。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/161821.htm
首先由传感器系统通过各种传感器对被控系统进行数据的检测，由小波神经网络根据前一时刻的传感器测量值来预测下一时刻的值，再通过与真实测量值进行比较得到残差，最后通过诊断逻辑对得到的残差进行分析。当残差超过一定的报警阈值时，判断并分离出故障传感器，用诊断网络的预测输出对故障信号进行恢复。
假设传感器系统得到输出数据位y，经过预处理将y归一化得到y’，残差为e，真实测量值为θ，神经网络的预测值为*****。则传感器故障诊断系统的残差e可表示为
将得到的残差与神经网络设定的值进行比较，如残差e大于设定的值，则修正神经网络的权值与小波函数的参数。文中选用小波函数为Morlet小波。仿真中选用小波函数表达式为
传感器是否正常工作对空调系统有重要的影响。本文对某一智能楼宇的空气处理单元进行了传感器故障诊断分析。待诊断的传感器包括送风温度传感器、送风湿度传感器、回风温度传感器、回风湿度传感器、新风温度传感器与新风湿度传感器。任何一个传感器发生故障都可能使控制系统的性能发生变化，导致室内能源浪费及空气品质的下降。本文以送风温度传感器为例进行故障诊断。
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