成果简介

故障诊断与健康管理是保障制冷空调系统高效、安全、可靠运行的核心技术。针对制冷空调系统实际运行过程中普遍存在的数据缺失、状态感知不足、故障发现滞后及带故障运行等行业难题，突破了缺失数据修复、运行状态感知和智能故障诊断等关键技术瓶颈，构建了“数据修复—状态感知—故障诊断”一体化技术体系。

提出了物理机理与多源信息融合驱动的缺失数据重构和故障复合诊断方法，开发了制冷空调系统在线实时诊断与健康动态监控平台，实现了系统运行状态实时感知、异常工况自动识别、故障在线诊断及健康动态评估，为制冷空调系统节能降耗、故障预警和高可靠运行提供了重要技术支撑。

技术创新点

（1）物理机理约束的缺失数据自修复技术

构建融合热力学机理约束的数据重构模型，实现缺失数据的高精度、高可信和强鲁棒性修复，有效保障数据完整性与物理一致性，为系统状态评估、能效分析和故障诊断提供可靠数据基础。

（2）基于物理机理的运行状态感知技术

建立面向制冷空调系统的运行状态动态感知模型，实现关键运行参数、健康状态及能效水平的精准识别与实时评估，能够及时发现系统性能退化和能效异常问题。

（3）多源信息融合的故障复合诊断技术

融合物理机理、专家知识和运行数据等多源信息，构建故障复合诊断模型，实现单发故障、并发故障及未知故障的精准识别，具备虚警率可调、诊断精度高、泛化能力强等优势，显著提升复杂工况下的故障诊断可靠性与适应性。

（4）在线实时诊断与健康监控平台

研发制冷空调系统在线实时诊断与健康管理平台，实现设备运行状态实时监测、异常自动预警、故障在线诊断和健康动态评估，形成“监测—预警—诊断—决策”闭环运行保障体系。

应用场景

成果适用于商业建筑、公共建筑、数据中心、工业冷却系统、轨道交通及大型冷站等制冷空调领域。通过高可信数据修复、运行状态自主感知和故障智能诊断，实现设备运行状态全自动监测与集中化管理，显著提升运维智能化水平。

能够有效降低传感器失效和数据异常带来的运维风险，减少设备非计划停机和能源浪费，提高系统运行能效与可靠性，降低运行维护成本和碳排放水平，为制冷空调系统数字化、智能化和低碳化运维提供关键技术支撑，具有显著的经济效益、社会效益和环境效益。

联系方式

建筑能源与热科学技术研究所：18537988025（王老师）