基于大数据技术的暖通空调系统软故障预诊

李奕序

（太原学院环工系 山西 太原 030032）

1 大数据技术概述

根据我国现有的大数据技术来看，主要是针对庞大的数据所进行的有效分析及全面统计，从而根据分析结果对系统在之后运行过程中所有可能发生的故障问题进行判断与预测。基于大数据技术预诊系统的故障问题，主要是由纵向和横向数据的两种分析方法。纵向数据分析法，主要是将规模较为庞大的历史数据重新进行严密筛选以及合理的归纳划分，合理有效地得出问题故障发生之前的一些检测数据上的表现情况，然后再利用当前的监测数据与此表现状况进行相互之间的对比，从而判断与预测后期可能发生的问题故障；而横向数据分析法，主要是利用当前监测的数据进行横向对比，并通过与监测数据中较为异常的数据进行对比，判断系统后期可能会出现的故障。纵向数据分析法主要是以历史数据为依据进行分析对比，需要大量的历史数据作支撑，若数据量不足，分析结果会缺乏准确性与有效性；横向数据分析法则是通过当前多台设备同时监测出的数据进行分析对比[1]。基于大数据技术的这两种系统预诊方法优缺点不同，可根据实际情况进行使用。

2 暖通空调系统的故障及其分类

暖通空调系统目前已经普遍使用。但在使用过程中往往会出现各种故障问题，这些故障不仅会影响空调的正常使用，而且可能会引发极其严重的后果。一般而言，暖通空调故障根据诱发原因与分类方法的不同，可以将其类型分为很多种，为了合理有效地规避和应对这种可能发生的故障，有必要对暖通空调系统的故障进行分析。……