如何检测传感器故障并提高建筑性能

在前一篇文章中，我讨论了其重要性和潜力各种类型传感器精度的影响在构建系统。本文探讨了如何识别故障传感器并管理其影响的各种选项。

电涌、环境异常(如灰尘过多、噪音、烟雾或振动)和简单的老化只是传感器失效的众多原因中的几个。

理想情况下，一栋建筑中的所有传感器都应该连接到建筑管理系统上。通过BMS，您可以发现传感器是否在工作，并且您可以捕获传感器的读数或输出。然而，这很可能不会给你任何关于读数的准确性的指示。

您可以通过三种方法检测和诊断传感器精度问题:物理检查、统计比较和在线故障检测和诊断。

1.体格检查

在这种方法中，你手动检查每个传感器的性能和校准。大多数建筑物都有数百个传感器，其中许多位于难以触及的地方，比如假天花板或通风管道内。这种方法可能会变得麻烦、耗时和昂贵。

大多数定期维护协议通常包含一些传感器检查例行程序;但是，除非传感器存在明显的问题，否则技术人员很少关注这一部分的日常工作。不幸的是，如果您的传感器没有连接到BMS，这是您唯一的选择。

2.统计比较

您可以求助于统计比较，以查明连接到BMS的某个特定传感器是否给出了错误的结果。

首先，您需要捕捉和建模连接到传感器的各种系统的大量正常运行情况。在前一篇文章中讨论的暖通空调系统示例中，您必须存储建筑运行的不同条件下和建筑运行的不同时间的不同温度、冷水流量、冷水机耗电量和其他变量的值。每当您看到传感器读数与统计模型中预期读数的偏差时，就可能表明传感器有问题。

这种方法也有困难。因为比较的是现在和过去的数据，所以所有其他变量必须非常相似。在本例中，冷水流量、功耗和环境温度必须相同。

[欲了解更多有关下一代建筑的资料，请浏览网页VERGE SF 2014, 10月27-30日)

复制类似的操作模式需要大量的数据集。由于建筑物中有太多的东西会发生变化，所以如果存储的数据集中没有完全相同的操作条件，这种统计方法就会对比较的可靠性提出挑战。

3.在线传感器故障检测和诊断

最后一种方法，简称传感器FDD，建立在统计方法的基础上。这包括两个步骤:对感知到的值建模，并评估预期行为和实际行为之间的差异，以识别故障。

为了模拟预期的传感器输出，我们依赖于传感器操作的物理学。这涉及到创建复杂的算法，以预测基于其设计的各种操作场景下的传感器输出。要做到这一点，一个人需要对传感器工作背后的科学有深刻的理解，以及先进的统计和编程技术。然后，我们从BMS监视实际的传感器值，这很容易。传感器输出的建模值和监测值之间的差异通常称为“残差”。剩余价值会导致您潜在的异常情况。

这种方法可能更可靠，但您需要使用正确的先进传感器FDD引擎来补充您的BMS。这是一个非常专业的技术领域你需要小心你的选择。

随着物联网和符合物联网理念的设备的迅速普及，我们将看到更多具有内置故障感知能力的传感设备。在大多数情况下，成本仍是一个问题，但预计将在相对较短的时间内达到负担得起的水平。

还有一些早期的探索计划，以调查是否有任何替代代理可以用于传统的传感设备。例如，我们是否可以使用手机来实现许多传感功能?随着人们对感知物理和环境现象的重要性越来越关注，我们可以期待在未来看到更多创新的方法出现。

哪个是最好的呢?

最后，选择哪种方法并不重要。所有这些都是有效的，可以帮助你达到更好的效果，节约能源，提高建筑的可持续性。必威体育2018重要的是，你们要关注这个至关重要的话题，以推动你们的可持续发展计划。必威体育2018

我们看到许多监管机构和节点机构变得活跃起来，以推动构建环境中的传感器精度。新加坡建筑管理局,ASHRAE这样许多其他咨询公司正在为传感器性能制定标准和指导方针。

你有机会走在曲线的前面，并尽早获得收益。

顶部恒温器图像byDanylo Samiylenko通过上面。