采暖、通风和空调（HVAC）系统是智能建筑物中最大的能源消耗者。对于智能建筑，已经开发出可以提高HVAC系统能效的技术，但是经常会发生故障，由于建筑物中使用的大型HVAC系统的复杂性，诊断这些故障可能具有挑战性。
5月20日消息，塞浦路斯KIOS研究与创新卓越中心主任Marios Polycarpou教授领导的一组研究人员开发了一种分布式传感器故障诊断算法，该算法是一系列定义明确的计算机可实现指令，用于智能建筑中大型暖通空调系统中检测和隔离多个传感器故障。研究小组在IEEE/CAA《中国自动化杂志》上发表了他们的发现。
在我们的房屋、工作空间和公共室内空间中的供暖、通风和空调（HVAC）系统的运行都是基于传感设备的反馈测量值进行的，以进行调整以维持所需的温度。存在错误的测量值会使系统混乱，并可能导致不舒适的室内条件和/或大量浪费能源。”
因此，这项研究提出了一种算法方法，该方法可以应用于现有的建筑物管理系统或插入式物联网（IoT）（通过网络互连以收集和共享数据的物理计算机设备系统）来通知建筑物的用户和操作员关于是否存在错误的测量值以及任何错误的传感器的位置的信息。
在这项研究中，作者将由83个建筑区域组成的大型HVAC系统建模为较小的互连子系统网络，而不是使用描述整个建筑HVAC系统的全局模型。这种简化的方法不仅使基于模型的故障诊断的设计更加可行，而且还具有可扩展性，允许使用即插即用方法将建筑物的其他部分合并到网络中。
根据Polycarpou的说法，利用HVAC设备和建筑区域中温度变化的热模型，以及在多主体框架中实现的诊断算法的设计，该框架是一个由几个与之交互的智能主体组成的自组织系统彼此解决难以单独解决的复杂问题，从而使得能够开发出先进的方法来检测和隔离传感器故障。在此框架中，无线智能传感器可以与其相邻的传感器进行通信，以增强故障诊断过程在可靠性，鲁棒性，灵敏度和可扩展性方面。
Polycarpou说：“我们的最终目标是为智能建筑开发终生诊断系统，该系统能够在建筑物的整个生命周期中持续监视其运行情况，以检测，诊断和自我修复任何故障行为，并能够从其先前的经验中学习经验，以及其他智能建筑诊断系统的经验。”
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