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Document IIF

Méthode de détection d'anomalies et de diagnostic fondée sur des modèles, pour le chauffage, la ventilation et le conditionnement d'air.

Model-based fault detection and diagnosis for HVAC.

Auteurs : LIANG J., DU R.

Résumé

Recently intelligent preventive maintenance is gaining more and more interests for HVAC systems. The key to preventive maintenance is a cost-effective fault detection and diagnosis (FDD) method. This paper presents a model-based FDD method. First, the model of a single zone HVAC system is developed. Based on the model, the characteristics of several faults (cooling coi1 fouling/blockage, re-circulation damper malfunction and supply fan speed decrease) are investigated. Based on computer simulation, it is shown that by analysing the variation of the states of the system, these faults can be detected. Furthermore, a neural network classifier is developed to recognize the faults. This model based fault detection and diagnosis can help to maintain the health of the HVAC systems, improve the indoor thermal comfort level and save energy.

Documents disponibles

Format PDF

Pages : 2006-1

Disponible

  • Prix public

    20 €

  • Prix membre*

    Gratuit

* meilleur tarif applicable selon le type d'adhésion (voir le détail des avantages des adhésions individuelles et collectives)

Détails

  • Titre original : Model-based fault detection and diagnosis for HVAC.
  • Identifiant de la fiche : 2007-0777
  • Langues : Anglais
  • Source : Innovative Equipment and Systems for Comfort and Food Preservation.
  • Date d'édition : 16/02/2006

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