建筑设备故障诊断与预测技术
设备维保的预测性维护与故障预测技术
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风电设备的预测性维护
总结词
风电设备的预测性维护能够提高设备的运行效率和可靠性，降低停机时间，从而增加风电场的经济效 益。
详细描述
风电设备在运行过程中会受到各种因素的影响，如风速、风向、气候等，这些因素可能导致设备的性 能下降或出现故障。通过监测设备的性能参数和运行状态，可以预测设备的潜在故障，提前进行维护 ，确保风电设备的稳定运行。
预测模型应具有清晰的逻辑和原理，以 便理解其工作机制和预测结果的依据。
VS
可靠性
模型应经过充分的验证和测试，以确保其 在各种情况下的稳定性和准确性。
技术标准化与推广
标准化
制定统一的预测性维护和故障预测技术标准，以便不同厂商和用户之间能够进行有效的 交流和合作。
推广应用
鼓励更多的企业和组织采用预测性维护和故障预测技术，以提高设备的运行效率和降低 维护成本。
强化学习
通过与环境交互，不断优化设备的运行策略和维 护计划。
预测性维护的实施步骤
数据传输与存储
安装传感器和监测系统
在设备上安装相应的传感器和数 据采集系统。
将监测数据实时传输至数据中心 进行存储和分析。
故障诊断与预测
基于数据分析结果，进行故障诊 断和未来状态预测。
确定监测对象和目标
明确需要监测的设备和关键参数 。
设备维保的未来趋势
智能化维保
利用物联网和大数据技术，实现设备远程监控和维护 ，提高维保效率。
个性化维保
根据设备运行状况和性能需求，制定个性化的维保计 划和方案。
绿色维保
注重环保和可持续发展，采用环保材料和技术，降低 维保过程中的环境污染。
02 预测性维护技术
状态监测与故障诊断
建筑维护知识：建筑设备故障诊断及维修方法介绍
建筑维护知识：建筑设备故障诊断及维修方法介绍随着建筑物的高度和复杂度不断提高，建筑设备也显得越来越重要。
建筑设备的正常运行不仅关系到建筑物的舒适度和实用性，还关系到人们的生命财产安全。
然而，建筑设备的故障难免会出现，这时就需要及时进行诊断和维修。
本文总结了建筑设备故障的诊断和维修方法，以期对读者有所启发。
一、建筑设备故障诊断方法介绍1.观察法观察法是最基本的诊断方法，它通过直接观察建筑设备发生故障的状况和现象来确定故障原因，如管道的渗漏、设备的闪烁和噪音等。
观察法需要仔细、全面地观察设备故障现象，通过观察能很快发现问题的所在，从而提高及时维修的有效性。
2.测试法测试法是通过仪器设备来测试，如电子测试仪、压力计、测速仪等。
通过将测试仪器连接到故障设备上，可以得出精确的测试数据，从而找到设备故障的具体原因。
3.询问法询问法是通过询问建筑设备的使用者，了解设备使用过程、表现和故障发生的具体时间、环境等信息，从而找到故障原因。
甚至可以评估一次或者多次重复的故障，并收集有关问题的更多信息，为进一步的诊断提供更多线索。
4.模拟法模拟法是通过模拟分析故障的发生条件和环境，再确定故障的原因。
模拟方法可以重现故障发生的特定条件，并尝试寻找可能导致故障的因素。
这种方法需要结合观察法和测试法的数据来进行故障原因的判断。
二、建筑设备故障维修方法介绍1.使用备件建筑设备维修常常需要使用备件，特别是在紧急的情况下，备件可以免去解决问题的步骤，直接更换即可，提高工作效率和维修质量。
所以建议有个备件的清单，时常检查并更新备件库存。
2.维护计划建筑设备需要定期维护，比如更换老化的部件和定期保养。
制定维护计划有助于预防和减少设备故障的发生，延长设备的寿命。
维护计划可以根据建筑设备所在的环境、工作负载、使用寿命和使用时间等因素，制定合理的维修方案。
3.安全措施当进行建筑设备的维修时，务必注意安全措施。
在维修前应对设备进行停机操作，并锁住电源开关。
设备故障诊断与预测方法
设备故障诊断与预测方法随着科技的不断发展，各种设备在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
无论是家庭用电器、工业机械还是交通运输工具，设备故障都可能给我们的生活和工作带来不便甚至危险。
因此，设备故障诊断和预测方法对于确保设备运行的可靠性和效率至关重要。
一、传统故障诊断方法的局限性在过去，设备故障诊断通常依靠经验和直觉。
维修人员通过观察和人工测试来确定设备是否存在故障。
但是，这种方法存在一些不可忽视的局限性。
首先，依靠人的主观判断容易受到感知偏差的影响，可能会导致错误的诊断结果。
其次，这种方法需要大量的人力和时间投入，特别是对于大规模设备系统来说，难以满足实时监测和分析的需求。
因此，寻求一种更加科学和高效的设备故障诊断与预测方法势在必行。
二、基于数据驱动的设备故障诊断方法为了克服传统方法的局限性，近年来，随着大数据技术的快速发展，一种基于数据驱动的设备故障诊断方法应运而生。
这种方法通过收集设备运行数据，利用机器学习和数据挖掘等技术，自动分析和判断设备是否存在故障，并预测故障的可能发生时间和类型。
传感器技术的发展为数据驱动的设备故障诊断方法提供了有力的支持。
传感器可以实时采集设备运行过程中的各种参数，如温度、压力、振动等。
这些参数与设备正常运行状态有一定的关联，因此可以通过分析这些数据来识别故障信号。
机器学习技术是数据驱动的设备故障诊断方法的核心。
机器学习是一种通过训练数据来构建模型，并根据该模型进行数据预测和决策的方法。
在设备故障诊断中，通过训练一系列的算法模型，可以使计算机在未标记的数据上自动识别故障模式和趋势。
除了机器学习，神经网络、模糊逻辑等人工智能技术也在设备故障诊断中得到了广泛应用。
神经网络模拟人脑的神经元网络，通过学习和调整连接权值来模拟人类的认知过程，从而实现设备故障的自动诊断。
模糊逻辑则可以处理不确定或不精确的信息，为设备故障诊断提供模糊推理的方法。
三、数据预处理与特征提取在进行数据驱动的设备故障诊断之前，需要对原始数据进行预处理和特征提取。
工程机械装备故障预测与诊断技术研究
工程机械装备故障预测与诊断技术研究工程机械是现代工业和建筑行业中不可或缺的设备之一，而机械装备的故障则会导致生产停滞和修理成本的增加。
因此，预测和诊断机械设备故障的技术变得非常重要。
本文将探讨当前工程机械装备故障预测与诊断技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、背景与问题在现代工业和建筑行业中，机械设备已经成为生产的核心要素。
随着科技的进步，工程机械的规模和复杂性也越来越高。
然而，任何设备都可能出现各种故障，这些故障会造成设备停机时间的增加，生产效率的下降和维修成本的增加。
因此，预测和诊断设备故障的技术变得非常重要。
此时，工程机械装备故障预测和诊断技术的研究呼之欲出。
二、已有的研究1. 故障预测技术故障预测是指在设备出现故障之前，通过对设备行为进行分析，预测设备可能出现的故障类型和时间。
当前，故障预测技术主要采用机器学习和深度学习方法。
机器学习技术利用历史数据来训练模型，以预测未来的故障。
深度学习技术则通过模拟人脑的神经网络结构，来自动提取数据中的特征。
2. 故障诊断技术故障诊断是指当设备出现故障时，通过对设备进行诊断，确定故障的类型和位置。
当前，故障诊断技术主要采用传感器信号和声音波形信号分析方法。
传感器信号分析方法利用传感器获取的振动、温度等信息，进行信号分析，从而确定故障类型。
声音波形信号分析方法则通过对设备发出的声音进行分析，来确定故障类型和位置。
三、未来发展趋势1. 基于云计算的故障预测技术当前，许多设备都通过互联网连接到云端，使得云计算技术逐渐成为处理大数据的主要方法之一。
这种技术可以提供更全面、更系统化的数据分析，为故障预测提供更好的支持。
2. 机器学习和深度学习结合机器学习技术已经成为预测故障的主流技术之一。
未来，有可能将机器学习和深度学习技术结合起来，以提高预测精度。
3. 更智能的故障诊断技术传统的故障诊断技术需要人工进行分析和判断，但是人类判断的准确度和效率受到限制。
未来，随着人工智能技术的不断发展，有可能实现更智能化的故障诊断技术，从而提高诊断精度和效率。
设备故障诊断与预测方法研究
设备故障诊断与预测方法研究导言现代社会中，各种设备的故障问题经常给人们的日常生活和工作带来不便。
在传统方式下，当设备出现故障时，人们往往需要根据经验或者直觉去寻找问题的根源，然后进行修复。
然而，这种方法效率低下且容易出现错误。
随着人工智能技术的不断发展，设备故障诊断与预测方法逐渐成为研究的热点。
本文将探讨设备故障诊断与预测方法的研究，并介绍一些目前常用的技术和算法。
第一部分设备故障诊断方法的研究1.1 传统方法的局限性传统设备故障诊断方法主要依赖于人工经验和直觉。
这种方法存在以下几个局限性：- 人工经验和直觉可能会受到主观因素的影响，导致诊断结果的不准确性。
- 依赖人工进行故障诊断的过程效率低下，无法满足现代高效率的需求。
- 人工经验无法全面覆盖设备可能出现的各种故障情况。
因此，研究人员开始探索利用人工智能技术来解决设备故障诊断的问题。
1.2 人工智能技术在设备故障诊断中的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的技术和算法应用于设备故障诊断。
其中包括：- 机器学习算法：通过训练大量的数据集，机器学习算法可以从中学习设备的正常运行模式，并识别出异常情况。
例如，支持向量机（SVM）和神经网络（NN）等算法都可以被应用于设备故障诊断中。
- 统计分析方法：统计分析方法可以通过对设备的历史运行数据进行分析，找出与故障相关的特征。
基于这些特征，可以建立统计模型，用于故障的诊断和预测。
- 数据挖掘技术：数据挖掘技术可以从大规模的数据集中发现潜在规律和模式。
在设备故障诊断中，数据挖掘技术可以帮助找出设备故障的规律和原因，从而预测未来可能发生的故障情况。
第二部分设备故障预测方法的研究2.1 设备故障预测的意义设备故障预测是在设备故障发生之前，利用历史数据和模型来预测设备未来可能的故障情况。
这种方法的意义在于：- 提前发现设备故障，避免故障给生活和工作带来的不便。
- 优化设备维修计划，提高工作效率。
- 减少维修成本，提高设备利用率。
设备故障数据分析与预测研究
设备故障数据分析与预测研究近年来，随着技术的快速发展和工业制造的智能化进程加速，各种设备的运行量大幅增加。
然而，由于设备的过去维修记录和保养不完善等原因，设备故障频繁发生，给企业的生产和运营带来了巨大的困扰。
为了降低设备故障对生产和运营的影响，研究设备故障数据的分析和预测成为一个重要课题。
一、设备故障数据分析设备故障数据分析是通过对设备的历史故障数据进行挖掘和分析，从中发现故障的特点和规律，为故障预测和维修提供依据。
设备故障数据常包括设备名称、故障发生时间、故障现象、故障原因等信息。
1. 故障现象分析通过对设备故障数据的故障现象进行分析，可以确定故障的类型和规律。
例如，某台设备频繁出现电路短路的故障现象，可能是由于设备的电路设计存在缺陷，或者是由于设备的温度过高导致电路老化所致。
2. 故障原因分析故障原因分析是对设备故障数据中的故障原因进行挖掘和分析，找出导致设备故障的根本原因。
例如，某台机器发生故障的原因可能是由于设备的某个部件磨损严重，需要及时更换。
3. 故障频率分析故障频率分析是通过对设备故障数据中的故障发生次数进行统计和分析，推测故障的发生规律和趋势。
例如，某台机器在过去半年内发生了10次故障，可以推测出该设备故障频率较高，需要加强维护和保养。
二、设备故障预测设备故障预测是通过对历史故障数据的分析和挖掘，建立预测模型来预测设备未来的故障情况。
设备故障预测可以帮助企业提前规划维修和备件的需求，减少因设备故障而导致的停产和延误。
1. 统计分析方法统计分析方法是通过对历史故障数据进行统计和分析，利用统计模型来进行设备故障预测。
例如，通过对设备故障发生的时间序列进行分析，可以建立ARIMA 模型来预测设备未来的故障情况。
2. 机器学习方法机器学习方法是通过对设备故障数据的学习和建模，利用机器学习算法来进行设备故障预测。
例如，可以使用决策树、支持向量机等算法来建立预测模型，对设备未来的故障进行预测。
工程机械的故障诊断与预防技术
工程机械的故障诊断与预防技术一、绪论随着工程机械的广泛应用，其发生故障的概率也日益增加。
故障不仅会导致生产停滞，影响工程进度，还会给设备和施工人员带来严重的安全隐患。
因此，对工程机械的故障诊断与预防技术的研究显得尤为重要。
二、工程机械的故障诊断技术工程机械的故障诊断技术主要包括传统的人工诊断和现代的计算机辅助诊断两种方式。
1.传统的人工诊断技术传统的人工诊断技术主要通过机械降噪、手摸、耳听、眼看等的方式判断机械故障的位置和具体表现。
这种方式简单易行，但需要具备丰富的经验和技能，并且只能对已经发生的故障进行判断和修复，不能实现预防性维护。
2.计算机辅助诊断技术计算机辅助诊断技术采用各种高新科技手段，如智能传感器、故障诊断软件、远程诊断技术等，可实现对工程机械的快速、准确、全面的故障诊断。
该技术有利于提高机械设备的可靠性和安全性，降低维护成本，提高生产效率，对工程机械进行自适应控制，从而达到更好的维修效果和维护质量。
三、工程机械的故障预防技术工程机械的故障预防技术主要包括设备状态监测、故障诊断预警、维修过程控制等环节。
1.设备状态监测设备状态监测是指通过对工程机械的各种参数进行实时监测和分析，对设备的状态进行判断并提供有效的预警。
常见的监测参数包括温度、震动、声波、油液温度、油位、压力等。
设备状态监测可以提早发现问题，降低故障发生的概率。
2.故障诊断预警故障诊断预警是指通过建立一个完整的故障检测与诊断系统，将监测到的设备参数进行计算和分析，以提早发现故障并给出预警。
预警可以帮助企业实现计划性停机，避免突然故障造成的损失。
3.维修过程控制维修过程控制是指对工程机械的维修和维护过程进行控制和管理，对维修和维护过程中可能出现的问题进行监测和分析，以确保维修的实施过程中，能够达到最好的维修效果和维护质量。
四、工程机械故障诊断与预防技术发展趋势未来工程机械故障诊断与预防技术的发展趋势将会更加智能化、网络化、自主化。
设备故障诊断与预测研究
设备故障诊断与预测研究在现代工业生产中，各种设备的运行故障是无法避免的。
设备故障不仅影响生产进度，还会造成生产成本的增加和质量的下降。
因此，对设备故障的诊断和预测研究非常重要。
设备故障诊断是指通过分析设备的运行数据和性能指标，找出设备故障的原因和位置。
传统的设备故障诊断通常依赖于经验和人工的判断，这种方法不仅耗时耗力，而且容易出现误判。
因此，现代工业界开始关注基于数据的设备故障诊断方法。
数据驱动的设备故障诊断方法主要依赖于机器学习和数据挖掘技术。
通过收集设备运行的大量数据，建立相应的数据模型，通过对模型进行分析和学习，识别设备故障的模式和规律。
这种方法可以大大提高设备故障的诊断准确率和效率。
设备故障预测是指通过对设备运行数据的分析和建模，预测设备未来可能的故障和损坏。
传统的设备故障预测通常只是通过设备的运行时间和使用寿命来进行预测，这种方法的准确性很有限。
而基于数据的设备故障预测方法可以更加精确地预测设备的故障和损坏。
数据驱动的设备故障预测方法主要依赖于统计学和机器学习技术。
通过分析设备运行数据的特征和趋势，建立相应的预测模型，通过对模型进行分析和学习，预测设备未来的故障和损坏。
这种方法可以大大提高设备故障的预测准确率和效能。
然而，设备故障诊断和预测的研究也面临着一些挑战。
首先，设备运行数据的获取和处理往往需要大量的工作和资源。
其次，设备故障的诊断和预测涉及复杂的数学模型和算法，需要专业的知识和技能。
此外，设备故障的诊断和预测还与设备本身的特性和运行环境有关，需要针对不同类型的设备开展相应的研究。
为了更好地研究设备故障诊断和预测，需要从多个角度进行探索和研究。
首先，需要建立统一的设备故障数据平台，方便数据的收集和共享。
其次，需要加强设备故障诊断和预测技术的研发和应用，提高其准确性和效率。
最后，需要加强设备故障诊断和预测的人才培养和团队建设，培养更多具有专业知识和技能的人才。
可以预见，随着技术的进步和应用的推广，设备故障诊断和预测的研究将迎来更大的发展。
故障诊断及预测技术研究
故障诊断及预测技术研究随着工业、交通、医疗等领域的发展，各种设备和机器的使用越来越普遍。
这些设备和机器的正常运转对于人们的生产和生活至关重要。
然而，在运转过程中不可避免地会出现各种故障。
这些故障如果不能及时诊断和处理，不仅会影响工作效率，还可能会造成严重的损失。
为了解决这个问题，故障诊断及预测技术被提出并逐渐得到了应用。
故障诊断及预测技术是一种对设备和机器进行全面监测、分析、诊断，以发现潜在故障并进行预测的技术。
这种技术可以在设备和机器发生故障之前就进行预测，从而避免故障的发生，提高设备和机器的可靠性和使用寿命。
下面就让我们一起来了解一下故障诊断及预测技术的研究。
一、故障诊断技术故障诊断技术是指通过对设备和机器进行监测，以发现故障，并找出故障的原因和位置的方法。
故障诊断技术主要包括以下几种：1. 信号分析法信号分析法是一种通过对设备和机器输出的信号进行分析，以发现异常信号和故障的方法。
这种方法主要应用于像振动、噪声等可以输出信号的设备和机器上。
通过对这些信号的分析，可以发现机器和设备振动频率的变化，从而发现故障。
2. 统计分析法统计分析法是一种通过对设备和机器数据进行收集、整理、统计、分析，以发现异常数据和故障的方法。
这种方法主要应用于像温度、压力等不可以直接输出信号的设备和机器上。
通过对这些数据的分析，可以发现数据异常的情况，从而发现故障。
3. 图像识别法图像识别法是一种通过对设备和机器的图像进行分析，以发现异常情况和故障的方法。
这种方法主要应用于像工业产品、医疗设备等可以进行图像拍摄的设备和机器上。
通过对拍摄的图像进行分析，可以发现图像中的不正常情况，从而发现故障。
二、故障预测技术故障预测技术是指通过对设备和机器的监测，以预测故障可能发生的时间和原因的方法。
故障预测技术主要包括以下几种：1. 基于模型的预测法基于模型的预测法是一种通过建立设备和机器的模型，预测故障可能发生的时间和原因的方法。
设备故障预测与预防的技术与方法
设备故障预测与预防的技术与方法1. 本文将介绍设备故障预测与预防的技术与方法2. 现代工业生产中，设备的稳定运行对于企业的生产效率和利润至关重要。
然而，设备故障却是无法避免的问题，一旦发生故障，将会给企业带来巨大的损失。
因此，设备故障预测与预防技术的研究和应用显得尤为重要。
3. 设备故障预测是通过对设备运行数据进行分析和处理，利用统计学、机器学习等方法来判断设备是否存在潜在故障风险。
在实际应用中，可以通过监测设备运行状态、收集数据、建立模型等方式进行故障预测。
4. 一种常见的设备故障预测方法是基于数据驱动的方法。
这种方法通过收集大量实时数据，并利用机器学习算法进行分析和建模，可以实现对设备状态进行实时监控和故障风险评估。
5. 除了数据驱动方法外，基于物理模型的设备故障预测方法也得到了广泛应用。
这种方法通过建立数学模型来描述设备运行过程，并基于物理原理来推断潜在的故障原因和风险。
6. 在实际工程应用中，往往会将数据驱动和物理模型相结合来进行综合分析。
例如，在风电场中常常会采用这种综合分析方法来对风力发电机组进行状态监控和故障诊断。
7. 除了设备故障预测外，如何有效地进行预防也是至关重要的问题。
一种常见的做法是定期维护保养，在规定时间内对设备进行检修、清洁、润滑等操作以保证其正常运行。
8. 另外，在现代工业生产中还可以采用追踪技术来帮助企业有效地管理和维护其生产装置。
追踪技术可以实现对装置位置、使用情况等信息进行追踪，并提供相应建议以减少潛在问题发生率。
9. 此外，在现代工业4.0时代还可以利用物联网技术来帮助企业做好装置管理与维护工作。
物联网技术可以将各个装置连接起来，并通过云端平台提供大量信息以帮助企业做好装置管理与维护工作。
10. 总而言之，在当今竞争激烈且信息化程度日益提高的环境下，如何有效地做好装置管理与维护成为了每个企业都需要面临并解决问题之一。
只有不断创新并采取科学有效措施才能够确保企业长期稳定发展并取得更大成功！。
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技 术 纵 横
置 指标 等 。
根 据 对故 障 机 理 的研 究 ， 过 对 模 型试 验 和计 通
２ 建筑 设 备 故 障诊 断 技 术
建 筑 设备 故 障 诊 断技 术包 括 两个 层 次：故 障检 测 与故 障 诊 断 ， 常合 在 一起 统称 为故 障 检测 和 诊 通
可 能 出现 各 种类 型 的 故 障 。 障涉及 的设 备包 括 建 故 筑 机 电设 备 ，能源 设备 ，火灾 报 警 、消 防联 动 、应
的 各种 设 备数 量 正在 不 断增 加 ， 控制 系 统 也 日趋 复 杂 ， 系 统 的可 靠 性提 出了 新 的要 求 。在 一 个好 的 对 系 统 中 ， 当设备 发 生 故 障 时 ，应 用 故 障 诊 断 技 术 ，
通过状态监测等方法 ，可以缩短 故障平 均修复 时
间 ， 高系 统 可用 度 。 备故 障 诊 断 的研 究和 应 用 ， 提 设 对 控 制修 复 、 障 排 除和 对 故 障预 防 都有 十 分 重要 故 的意 义 。特 别 是故 障 的预 测 更 为 重要 ，它可 以根据 设备 当 前和 未 来 的状态 及 发 展趋 势 ， 采取 有 效 的维
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建 筑 设 备 故 障诊 断与预 测 技 术
郑 洁 周 玉礼
重 庆 大 学
【 摘要 】本 文阐述 了建筑 设备故 障诊 断技术及 故障预测 方法 ，分析 了建筑 设备故 障的特点 ，对 现有诊 断技术 和 方法进行 了分类及 归纳 总结 ， 介绍 了人工神经 网络模 型在故障检测 中的原理 ， 出了建筑 设备 故障预测专 家系 提 统 的构架 。 【 关键 词 】建筑 设备 故 障诊断 故 障预测 人 工神经 网络 专家系统
பைடு நூலகம்
修措施 ， 避免造成重大设备事故 。 国外对此 已非常 重视 ， 早在 ６ 年代 就 已开始 研 究 ， 设 备维 修 方 式 ０ 对 也从 目前 的定 时维 修及 故 障后维 修方 式转 到 事先 预
报 及 主 动 维 修 的方 式 ， 以使 设 备 避 免 出现 重 大 故
障 。某 些 技术 已应用 于 实 际工 程 ， 我 国建筑 设 备 而
为偶 然 故 障 ，因此故 障特 征 具 有 随机 性 ，且故 障 的
发 生 是 与 时 间紧 密相 关 的 非平 稳 的 随机 过程 。 系 从
统 的观 点来 看 ，楼 宇是 由各子 系统 、元 部 件 按一 定 的规 律 组 装 而成 的 ，所 以故 障 的发 生 具有 层 次 性 。
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间 ，也 可能 只 在某 种 特 定条 件 下 产 生 。故 障诊 断 比 故 障检测 更重 要 ，其 技 术 难度 也 更 大 ，目前最 常用
随着 综 合 性 、多 功能 智 能 建筑 的兴起 ，建筑 内
更 换 设备 不 完全 匹配及 设 备 本 身老 化磨 损 等 。 故障 的 性质 及 其 对 整个 建 筑 设 备运 行 的影 响各 不 相 同 ， 故 障 既 有 全 局 性 故 障 ， 也 有 仅 造 成 局 部 影 响 的故 障 。从故 障 发 生 的时 间来 看 ，可分 为 突发 性 故 障和
算机 技 术 仿真 ，可 优选 出设 备 的运 行 参数 ，根 据大 量运 行 数据 即 可建 立 空调 、制冷 、锅 炉 等不 同对象 的 数据 库 。
故 障检 测 是指 采集 建 筑 设备 运行 参数 的异 常数
据 ， 据 这 些数 据 可 确 定 建筑 设备 是 否 已出故 障 或 根 将 要 出 故 障 。非 正 常 工 况 可 能 出现 在 整 个 运 行 期
急 响应 系 统 设备 ，安全 防 范 系统 设 备 ，通 信 网络 系
断 。 备 故 障诊 断 常采 用 两种 途 径：从上 至下 或 从 设
下至 上 。 从上 至 下就 是 对整 个 建筑 从大 系 统 到子 系 统 （ 调 系统 、冷却 水 系统 、照 明系 统 等 ）按 层 次 空 进 行 诊 断 。 下 至上 就 是针 对 现场 的局 部 设备 和 个 从
别 元 部 件进 行 诊 断 ，具 体检 测 元件 的温 升 、回路 设
统 设备 ，办 公 自动化 系 统 设备 ，综 合布 线 系统 设 备
等 。除硬 故 障 外 ，可 能还 会 出现 软 故 障 。造 成 故 障 的 原 因很 多 ，例 如 ，用 户 使 用 不 当、未 严 格按 标 准
渐进 性 故 障 。 突发 性 故 障在 发生 之 前 所表 现 的征兆 不 明显 ，难 以通过 对 其征 兆 进 行监 测 。渐进 性 故 障
是 由于系 统 参 数 的逐 步恶 化 产 生 的 ， 种故 障 能够 这 通 过 状态 监 测 进 行早 期 诊 断 。 １２ 建筑 设 备 故 障特 征 ． 建筑 设 备 在 使用 一 段 时间 后 ，系统 发 生 的故 障
因此 ，故 障 产 生会 在 不 同 的层 次表 现 出其 层 次性 。
故 障诊 断 的研 究 才 刚 刚开 始 。因此 ， 极 开展 建 筑 积
设 备故 障 诊 断理 论和 方 法 的研 究 ， 开发用 于工 程 并 的 故障 诊 断专 家 系 统 非常 必要 。
另外 ， 虑到 楼 宇 系统 是 由若 干相 互关 联 的 子 系统 考
构成 ， 些子 系 统 的故 障 可能 是 由与之 相 关 的子 系 某 统 或 环 节 的故 障 所 引起 ，这 叫做 系 统 故 障 的传 播
性。
１ 建 筑设 备 故 障特 征 及分 类
１１ 建 筑 设 备故 障 分 类 ． 建 筑 设 备投 入 运 行 后 ，随着 使 用 年 限 的增 加 ，