太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法
专利汇可以提供太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于建筑能耗监测系统底层 传感器 数据处理 技术领域，提供了一种 太阳能 热 泵 系统中传感器并发故障的在线诊断方法，包括以下步骤：S1、基于太阳能热泵系统，建立模型和定义校准域；S2、建立输入变量、输出变量的多组稳态值；S3、基于贝叶斯定理，对太阳能热泵系统中 温度 、压 力 、流量传感器进行校准；S4、基于后验分布，得到传感器的偏移量，实现校准。本发明的有益之处在于基于数据和模型，诊断出太阳能热泵系统中多种类型传感器某一或者同时发生故障，极大地提升了诊断的准确性。，下面是太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法专利的具体信息内容。
1.一种太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法，其特征在于，步骤如下：
S1、定义太阳能热泵系统模型和校准区域：基于太阳能热泵系统，对其进行系统模型的建立和校准区域的划分，具体步骤如下：
S1.1、定义太阳能热泵系统模型：
太阳能热泵系统主要由蒸发器、压缩机、冷凝器和膨胀阀组成，压缩机进口温度、压力为Ty,in、Py,in，压缩机出口温度、压力为Ty,out、Py,out，冷凝器出口温度、压力为Tc,out、Pc,out，蒸发器进口温度、压力为Te,in、Pe,in，质量流量为 当其在夏季制冷时，低温低压的液态制冷剂在蒸发器内吸收热量变成过热的气态制冷剂，之后再经过压缩机压缩变成高温高压的气态制冷机，然后通过冷凝器向外释放热量变成低温的液态制冷剂，最后经过膨胀阀节流，低温低压的液态制冷剂流回蒸发器，完成一个制冷循环；根据上述太阳能热泵系统运行原理，分别建立压缩机、冷凝器、蒸发器的数学模型；
S1.2、定义模型中输入、输出变量：
根据步骤S1.1所建立的数学模型，确定太阳能热泵系统中的输入变量Ty,in、Py,in、Py,out，输出变量Ty,out、Tc,out、Pc,out、Pe,in、Te,in、
S1.3、定义校准区域：
根据步骤S1.1所建立的数学模型，将压缩机、冷凝器、蒸发器数学模型再一次划分为6个小的局部校准区域，使得每个校准区域内至多含有4个待校准的传感器，增大太阳能热泵系统中传感器校准的准确性；其中，Ty,in、Py,in、Py,out、Ty,out为第一个校准区域，Ty,in、Py,in、Py,out、 为第二个校准区域，Py,out、Tc,out为第三个校准区域，Py,out、Pc,out为第四个校准区域，Py,in、Pe,in为第五个校准区域， Pe,in、Te,in为第六个校准区域，对这6个校准区域分别依次进行校准；
S2、对太阳能热泵系统中的输入变量Ty,in、Py,in、Py,out，输出变量Ty,out、Tc,out、Pc,out、Pe,in、Te,in、 建立多组准稳态测量值，具体步骤如下：
S2.1、太阳能热泵系统结构复杂且包含多个传感器，首先要对太阳能热泵系统中传感器进行敏感性分析，确定对太阳能热泵系统影响最大的传感器；
S2.2、根据步骤S2.1的敏感性分析，对太阳能热泵系统中所有种类的传感器进行重要性排序，得到全部传感器校准顺序；
S2.3、对进行重要性排序完的所有种类传感器测量值进行稳态延迟性判断，把处于稳态、过渡态和瞬态数据分别处理，确定所需要的多组测量值Ty,in、Py,in、Py,out、Ty,out、Tc,out、Pc,out、Pe,in、Te,in、 处于稳定状态；
S2.4、对于处于稳定状态的所有测量值，运用聚类大数据分析方法对这些测量值进行分析和识别，保证具有相同状态的数据处于同一类；
S2.5、聚类后每一簇内依然有大量数据，选取每一簇内少量数据，要求传感器个数3倍以下，得到该方法所需要的多组准稳态数据；
S3、基于贝叶斯定理，根据能量守恒定律、热力学定律和质量守恒定律，对太阳能热泵系统中温度、压力、流量传感器进行校准，具体步骤如下：
S3.1、定义函数：定义太阳能热泵系统的修正函数、基准函数、距离函数：
修正函数：Yc＝g(M,x1,x2,…,xk) (1)
基准函数：Yb＝f(Yc,v1,Yc,v2,…,Yc,vr) (2)
距离函数：
式中：D(x)为校准问题的距离函数，x为偏移量，Yb为传感器的基准输出值，Yc为传感器的修正测量值，i为工作传感器的数量，N为在距离函数中基准输出的数量，M为传感器的实际测量值，g为工作传感器的修正函数，k为变量的数量，f为系统模型，v为相关变量的数量；
S3.2、代入数据：将步骤S2中的多组稳态测量值Ty,in、Py,in、Py,out、Ty,out、Tc,out、Pc,out、Pe,in、Te,in、 带入到距离函数中；
S3.3、基于贝叶斯定理进行校准：根据贝叶斯定理中变量的先验分布和似然函数，用马尔科夫链蒙特卡洛方法，从联合多变量分布中获得一系列随机样本，进而计算出偏移常量的后验分布；通过式(3)-(5)看出，当传感器的基准输出值和修正测量值的差别最小时，也就是说D(x)取得最小值时，后验分布取得最大值，从而得到概率最大的偏移变量，其公式为：
贝叶斯定理：
似然函数：
式中：x为偏移量，Yb为传感器的基准输出值，π(x)为偏移常量的先验分布，P(x|Yb)为偏移量的后验分布，P(Yb|x)为偏移量的似然函数，D(x)为校准问题的距离函数，P(Yb)为归一化常数，σ为标准差；
S4、将步骤S3得到的最大概率后验分布的均值μ定为传感器偏移量x，加上工作传感器的测量值，得到传感器的校正测量值；
Yc＝M+x (6)
式中：Yc为传感器的修正测量值，M为传感器的实际测量值，x为偏移量。
太阳能热泵系统中传感器并发故障的在线诊断方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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