文献综述
一 、文献综述与调研报告：（阐述课题研究的现状及发展趋势，本课题研究的意义和价值、参考文献）
空调技术在发展的过程中能够提高建筑结构的整体性能，同时能够提升建筑使用的舒适性，更好地实现建筑的经济价值和社会价值。在我国目前发展的过程中十分重视暖通空调技术的发展，在研发的过程中和建筑设计进行了有机的结合，这样能够更好地降低建筑能耗，促进可持续发展。但是暖通空调技术在发展的过程中存在着故障问题，这会影响到空调的运行和控制。因此，在越来越复杂和庞大的系统中,针对会产生各种各样的故障,要快速及时地检测、鉴别出系统中出现的各种故障,这就使得故障检测与诊断系统的建立越来越成为必要。而在故障诊断和检测中，暖通空调系统故障检测有参数漂移，多模式转换、既有故障和渐进故障难以检测等难点问题。基于多元统计过程控制的故障诊断方法,是故障诊断领域研究的一个重要分支。近年来,不同形式的主元分析方法,在各领域的故障诊断中得到了广泛的应用,且取得了很好的效果。本文首先采用核主成分分析法对暖通空调系统传感器故障进行检测与诊断。核主成分分析法利用正常运行条件下的测量数据来建立系统的模型,从而避免了直接建立系统的解析模型。利用该方法建立系统的模型时,主元数的选取是一个关键问题。本文选用主元贡献率法来选取主成分数。下面就基于空调传感器的故障检测和诊断的现状和未来发展作出一些分析。
二、国内外空调传感器故障检测与诊断技术发展研究现状
2.1国内发展现状
1) 基于主元分析法与神经网络的空调系统传感器故障研究
王盛卫[1]及其团队主要基于主元分析法（principal component analysis，PCA）与神经网络对空调系统的制冷系统和空气侧进行故障诊断研究,并开发了相应的软件用于工程实践中。2007年徐新华[2-3]等人针对离心式制冷机系统提出了基于主元分析法的离心式制冷机传感器的故障诊断方法，该方法可以成功 地对传感器的偏差故障进行检测、诊断及故障重构。在此基础上又提出了基于小波变 换的主元分析法对传感器的故障进行检测主元分析法可以提高故障诊断水平。2008年肖赋[4]等人利用基于TRNSYS平台的仿真器，验证基于主元分析法的故障诊断方法对 VAV空调系统传感器进行故障诊断的性能，结果证明主元分析法能有效地检测和分离传感器的故障。2009年吕震宙[5]等人提出了基于模糊建模和人工神经网络技术的离心式冷水机组故障检测与诊断策略。该策略根据故障状态与正常状态性能指标的灵敏度分析建立故障诊断分类器。
2）基于数理统计的在线故障诊断方法的空调系统传感器故障研究
