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一、冷水机有哪几种分类方式选型时需要考虑的冰水机参数有哪些

冷水机作为一种提供恒温冷却水的设备，在各行各业中都有广泛应用。其种类繁多，具体分类方式包括：按压缩机形式分为活塞式、螺杆式和离心式；按冷凝器冷却方式分为水冷式、风冷式和蒸发冷却式；按能量利用方式分为单冷型、热泵型、热回收型单冷、冰蓄冷双功能型等；按密封方式分为全封闭式、半封闭式和开启式；按能量补偿分为压缩式和吸收式两种。

在选择冷水机时，需要考虑的参数主要有运行参数和性能参数两方面。运行参数包括电压、电流、功率、温度、压力、流量、液位和浓度等，如我国冷水机组采用220V（单相）和380V（三相）两种电压，供电电压必须与设备用电电压相符；电流包括额定电流和实际电流；功率指工业冷水机的运行耗电功率；温度包括蒸发器温度、冷凝温度、压缩机吸气温度、压缩机排气温度、中间温度、节流阀前制冷剂的过冷温度、曲轴箱内压缩机油温度、冷却水温度、冷冻水温度等；压力包括蒸发压力、冷凝压力、中间压力、冷却水压力、冷冻水压力、润滑油压力等；流量包括制冷剂流量、冷却水流量、冷冻水流量等；液位主要指曲轴箱内油液位和制冷剂液位；浓度指制冷剂浓度。

二、活塞式冷水机组的主要技术指标和设计参数有哪些?

以R22为制冷剂国产活塞式冷水机组的主要技术指标和设计参数有以下几个方面：

（1）名义工况的主要技术参数

①冷水出水温度为7℃，进、出水温差为5℃，使用范围为5～12℃。

②冷却水进水温度为32℃，进、出水温差为5℃，使用范围为32～37℃。

③单位制冷量的冷水流量为0.172m3/kW。

④单位制冷量的冷却水流量为0.215m3/kW。

⑤机组名义制冷量的允许误差为：不小于35kW的7%，不大于35kW的5%。

⑥机组使用的冷却水必须经过过滤处理（其水质要求在水处理部分有说明）。

（2）最大负荷工况、低温工况的技术参数

①最大负荷工况：冷水出水温度为12℃，冷却水进水温度为33℃。

②低温工况：冷水出水温度为5℃，冷却水进水温度为20℃。

（3）在名义工况下的其他几项技术参数

①冷凝器和蒸发器水侧阻力应在0.23MPa以下。

②噪声值（声压级），主机采用半封闭式压缩机的噪声值应大于80dB；主机采用开启式压缩机的噪声值应不大于85dB。

③机组所需电源电压为220V±10%。

④机组的振动，应在压缩机运转时，其机座处的最大振幅不超过0.03mm。

冷水机组非侵入式故障诊断模型研究

【摘要】本文在对冷水机组典型软故障类型及其影响因子分析的基础上，提出了适合现场应用的故障表征因子，并借鉴Comstock和Braun的研究，整理出相应的故障分类规则表。之后，本文提出了一种新型的冷水机组故障诊断模型，其主要包括机组四大部件模型和制冷剂热力计算模块，并使用粒子群优化算法进行求解。结果表明，该模型对于压缩机功耗及COP的计算平均绝对误差均在2%以内，而且计算出的过冷度、排气过热度与吸气过热度也在合理范围之内，进而证明该模型用于冷水机组故障诊断的可行性。

【关键字】故障诊断、冷水机组、表征因子、外在参数

Abstract:Basedontheanalysisofthetypicalsoftfaulttypesandtheirinfluencefactorsofchillers，thispaperproposesthefaultcharacterizationfactorssuitableforfieldapplications，anddrawsontheresearchofComstockandBrauntoorganizethecorrespondingfaultclassificationruletables.Afterwards，thispaperpresentsanewtypeofchillerfaultdiagnosismodel，whichmainlyincludesthefourpartsmodelofthechillerandthethermalcalculationmoduleoftherefrigerant，andusestheparticleswarmoptimizationalgorithmtosolve.TheresultoftheexampleverificationshowsthatthecalculatedaverageabsoluteerrorofcompressorpowerconsumptionandCOPcalculatedbythismodeliswithin2%.Andtheundercoolingdegree，exhaustsuperheatdegreeandsuctionsuperheatdegreecalculatedbyusingthismodelarewithinareasonablerange，sothemodelcanbeusedfortheresearchofchillerfaultdiagnosis.Keywords:Faultdiagnosis，Chiller，Characterizationfactor，Externalparameters

1前言

根据研究表明，通过故障诊断（FDD）技术优化诊断空调系统的运行状态，可以降低10~40%的空调能耗和20~30%的建筑能耗。在大型商业建筑中，冷水机组能耗占空调系统能耗的一半以上[1]。因此，寻求高效、可靠、准确的冷水机组故障诊断模型，及时地检测与诊断冷水机组故障，是保证冷水机组高效运行的关键，也是降低空调系统和建筑物能耗的有效途径之一。由于基于物理模型的FDD方法可以对系统输出进行最准确的估计，所以许多学者就冷水机组故障诊断模型展开研究。Bendapudi建立的离心式冷水机组动态模型能够模拟机组的典型故障，但模型中许多不易获取的参数需要根据新机组进行调整。Bourdouxhe等人[2]，Mcintosh等人[3]分别针对冷水机组构建了一些简化的物理模型，这些模型虽然可以被应用到冷水机组FDD中，但模型只在某些特定的运行工况才有较好的精度。在冷水机组的故障诊断的研究中，目前虽然有许多FDD方法和故障诊断新模型被提出，但由于大多数已有研究中故障表征因子的选择均以诊断性能最佳为原则，但并不是所有被选择的特征在现场都普遍存在，故导致这些方法或模型并未被广泛地应用在实际的冷水机组现场中。本文通过对冷水机组典型故障及影响每种故障的热力学参数进行分析，提出了适合现场实际应用的故障表征因子及故障分类规则表。最后结合所选择的故障表征因子提出一种适用于冷水机组现场故障诊断的新模型。

2冷水机组典型故障研究

2.1故障类型及其影响因子分析

根据Comstock和Braun[4]对冷水机组故障发生频率的调研报告，发生频率较高的软故障总共有7种，这些典型故障均能影响冷水机组的热力学状态。一般而言，故障敏感的热力学状态参数主要包括：冷凝压力/温度、蒸发压力/温度、压缩机吸气压力/温度及吸气过热度、压缩机排气压力/温度及排气过热度、制冷剂的过冷度、压缩机的耗功率、制冷量、油箱内油温、供油压力、蒸发器进出口水温差和冷凝器进出口水温差等[5]，各种典型故障与状态参数的对应关系如图1所示。

当各种典型故障发生时，与故障紧密相关的热力学状态参数均会偏离正常工况，且各参数的偏离方向均有差别，故可通过监测冷水机组的热力学状态参数来检测和诊断这些故障。

2.2冷水机组故障表征因子选择

在构建冷水机组故障诊断模型之前，需要从实际调研情况确定现场冷水机组可获得的测量状态参数，并从经济性和实用性两个角度在故障影响参数中挑选出表征冷水机组故障的特征因子，最后综合考虑可测参数与表征因子的关联关系构建冷水机组的故障诊断模型。根据Zhao[6]等人以及本文的现场调研情况，现场冷水机组可获得的特征因子主要分为厂家样本参数和机组运行参数，如表1、表2所示。

比较表1和表2可知，流量传感器由于成本过高在现场应用中并不普遍，故现在FDD研究方法[1]中使用冷冻水/冷却水流量作为故障表征因子显然是不准确的。

比较图2和表2可知，与冷水机组故障相关的状态参数中较难获取的有：过冷度、吸气过热度、排气过热度、排气温度、压缩机功耗、供油压力与油箱内油温。由于在7种常见的典型软故障中，过量的润滑油（eo）通常只发生在润滑油充注服务的过程中，并且对于这类故障的检测可以通过增补成本较低的温度/压力传感器进行测量，故本文所建模型主要针对图2所示的前6种故障，其故障表征因子的物理意义及计算公式如表3所示。

综上所述，若能构建一个利用可测参数间接求取故障表征因子的数学模型，即可将其带入故障分类规则表中（如表4）所示[5]，进行冷水机组的故障诊断。

注：“▲”和“▼”代表发生某种典型故障时，对应的故障表征因子会增大和减小，个数越大代表变化程度越大；“?”代表发生某种典型故障时，对应的故障表征因子没有明显的变化。

3、冷水机组故障诊断新模型

3.1部件模型的构建

3.1.1换热器模型

（1）蒸发器模型

本文中，蒸发器采用集总参数法进行建模，且假设制冷剂侧温度不变。对于冷却液体载冷剂的卧式壳管式蒸发器，蒸发温度Te可以下式进行计算：

式中：θe为蒸发器中平均传热温差，对氨蒸发器可取4~6℃，对于氟利昂蒸发器可取6~8℃。

当制冷剂处于稳态时，蒸发器的负荷与能量平衡式可以用下式进行表示：

式中：AUe为蒸发器传热系数；Δtme为蒸发器的对数平均传热温差。

式中：C1，C2，C3为拟合系数；Me为冷冻水的流量；Qe为制冷量。

式中：tei为冷冻水进口温度；te为蒸发温度；teo为冷冻水出口温度。

若使用ε-NTU传热单元数法，则传热守恒方程式也可用下式表示：

式中：εe为蒸发器的传热效率，εe=1-e-NTUe；NTUe为蒸发器的传热单元数，NTUe=AUe/(MeCpw)；Cpw为水的比热。

则通过蒸发器的制冷剂质量流量可用下式进行计算：

式中：qme为蒸发器中制冷剂的质量流量，kg/s；h1为蒸发器入口制冷剂的焓值，kJ/kg；h6为蒸发器出口制冷剂的焓值，kJ/kg。

（2）冷凝器模型

同理，可用上述方法建立冷凝器的集总参数模型。

且通过冷凝器的制冷剂质量流量可用下式进行计算：

Qk=W+Qe=qmc(h2-h5)（7）

式中：W为压缩机功耗，kW；Qk为机组冷凝热，kW；h2为压缩机出口制冷剂的焓值，kJ/kg；h5为冷凝器出口制冷剂的焓值kJ/kg。

3.1.2压缩机模型

（1）制冷剂流量模型

本文在借鉴已有的压缩机流量计算公式的基础上构建制冷剂流量模型，并将公式中的输气系数以丁国良等人[7]研究的经验公式进行替代可以得到下面的式子：

式中：Vth为压缩机的理论容积输气量；vsuc为开式压缩机环节吸气口的制冷剂气体比容；λ为输气系数；k为圧缩过程的多变指数，可取为一个常数；p2为压缩机排气压力，Pa；p1为压缩机吸气压力，Pa；a1，a2为拟合系数。

将式（6）进一步简化可得：

式中：b1、b2为拟合系数。

（2）压缩机功耗模型

式中：mcom为制冷剂流量；机电效率ηs为98%；h2s为压缩机出口的焓值；h1为压缩机入口的焓值。

3.1.3膨胀阀模型

热力膨胀阀是利用蒸发器出口制冷剂过热度的变化来调节供液量的，根据水力学公式得到膨胀阀的流量为：

式中：mr为制冷剂的质量流量，kg/s；CD为流量系数；ρ5为制冷剂液体进口密度，kg/m3；p5，p6为制冷剂进出口压力，Pa；A为阀的流通面积，A=aQ2e+bQe+c，其中a，b，c为常数。

流量系数可以采用美国Detroit公司研究的经验公式为：

式中：v6为膨胀阀出口制冷剂的比容，m3/kg。

3.2系统模型的构建及求解流程

本文采用Martin-Hou方程与Cleland简化计算公式相结合的方法构建了制冷热力计算模块，将该模块封装后与上文构建的四个部件模型相关联即可得到冷水机组故障诊断模型。

整个模型求解主要包括载冷剂状态参数求解和制冷剂状态参数求解两部分。前者求取中首先将厂家性能参数集代入蒸发器和冷凝器模型，拟合换热系数公式AUe，AUc，之后将机组运行数据代入两个拟合公式，分别求取冷冻水流量和冷却水流量。后者求取中需要通过假设压缩机入口的制冷剂焓值，通过粒子群智能优化算法进行寻优求解。

4、案例分析

4.1案例简介

该模型的验证数据来源于TOPSS（TraneOfficialProductSelectionSystem）软件，避免模型只适用于特定工况，本文使用正交试验设计方法从软件共获取7种不同工况下的数据，结果分析证明该模型的拟合效果很好。其中一种典型工况的详细运行参数如表5所示。

表5离心式冷水机组验证工况的参数汇总表

4.2结果分析

4.2.1样本数据拟合

运用本文提出的换热器、膨胀阀流通面积以及压缩机功耗模型，将43个样本数据代入模型中进行拟合，拟合结果如式（11~13）及表6~8所示。

（1）换热器拟合结果分析（以蒸发器为例）

（2）膨胀阀流通面积拟合结果分析

（3）功耗模型拟合结果分析

由表6~8可知，本文提出的三种模型的拟合优度R2均接近于1，F统计量的值均大于150，显著性水平sig.和误差方差估计eev的值均小于0.05，故证明上述三个模型的回归拟合效果很好，且回归模型成立。

4.2.2运行数据的结果分析

采用该工况下的33个数据进行验证，通过代入系统模型并采用粒子群优化智能算法，最终可以得到以下状态参数：制冷机组的压缩机功耗W、性能系数COP、过冷度gld、排气过热度pgrd以及吸气过热度xgrd，从而可以得到本文中表3中冷水机组的故障表征因子，并使用如表4所示的故障规则分类表对机组进行故障诊断。各状态参数的预测值图2~4所示，由于本文中正常工况的运行数据并没有后四个参数的实测值，故图4只给出这三个参数的预测值，以证明模型可行性。

由图2、3所示，该模型计算出冷压缩机功耗及COP的值，两者的预测平均绝对误差均在2%以内，满足工程误差允许范围；由图4可知，过冷度、排气过热度与吸气过热度平均值分别为4.72℃、7.28℃和4.69℃，符合一般机组的过冷度与过热度设定值，但计算结果的准确性还需进一步验证。

5、结论

本文从实际工程出发，在对冷水机组典型的软故障类型及其影响因子分析基础上，提出了更贴合实际的故障表征因子及其故障分类规则表。针对故障表征因子的求解，本文提出了一种新型的冷水机组故障诊断新模型，并使用TOPSS软件中的样本数据进行了验证。实验结果表明，该模型对于压缩机功耗及COP的计算平均绝对误差均在2%以内，而且计算出的过冷度、排气过热度与吸气过热度也在合理范围之内，进而证明该模型用于冷水机组故障诊断的可行性。

参考文献

[1]YangZhao，ShengweiWang，FuXiao，etal.Asimplifiedphysicalmodel-basedfaultdetectionanddiagnosisstrategyanditscustomizedtoolforcentrifugalchillers[J].HvacRResearch，2013，19(3):283-294.[2]BourdouxheJPH，GrodentM，SilvaKL，etal.AtoolkitforprimaryHVACsystemenergycalculation.Part2:reciprocatingchillermodels[R].AmericanSocietyofHeating，RefrigeratingandAir-ConditioningEngineers，Inc.，Atlanta，GA(UnitedStates)，1994.[3]McintoshIB，MitchellJW，BeckmanWA.Faultdetectionanddiagnosisinchillers-PartI:Modeldevelopmentandapplication[J].ASHRAETransactions，2000，106(2):268-282.[4]ComstockMC，BraunJE.LiteratureReviewforApplicationofFaultDetectionandDiagnosticMethodstoVaporCompressionCoolingEquipment.ASHRAEResearchProject1043，1999，HL99-19，Report4036-2.[5]MathewC.Comstock，JamesE.Braun.DevelopmentofAnalysisToolsfortheEvaluationofFaultDetectionandDiagnosticsforChillers[R].ASHRAEResearchProject1043-RP，HL99-20，Report#4036-3，1999.[6]ZhaoX，YangM，LiH.Fieldimplementationandevaluationofadecoupling-basedfaultdetectionanddiagnosticmethodforchillers[J].EnergyandBuildings，2014，72:419-430.[7]丁国良，张春路.制冷空调装置仿真与优化[M].科学出版社，2001.

备注：本文收录于《建筑环境与能源》2018年10月刊总第15期（第21届暖通空调制冷学术年会文集）。版权归论文作者所有，任何形式转载请联系作者

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