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Enregistrement W4389191781 · doi:10.22215/etd/2023-15820

Fault Detection and Diagnostics in Single-Duct Multiple-Zone Variable Air Volume Air Handling Unit Systems

2023· dissertation· en· W4389191781 sur OpenAlexafffund
Narges Torabi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVariable air volumeSetpointHVACFault detection and isolationEngineeringActuatorControl engineeringThermostatAir conditioningReliability engineeringReal-time computingComputer scienceArtificial intelligenceMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variable air volume (VAV) air handling unit (AHU) systems are the most common heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) configuration in North America's commercial buildings.They account for a large fraction of sensors and actuators and are prone to faults due to their control systems' complexity.This research fills the gap in VAV AHU fault detection and diagnostics (FDD) through four parts.First, inverse model-based virtual sensors are developed to detect actuator faults in AHUs.Three algorithms are explored to compensate for the lack of reliable intermediate sensor data for five AHUs.Results indicate that although generated models can act as virtual sensors to identify hard faults, they cannot isolate faults' root causes.To address this uncertainty, the second part introduces a holistic sequential hierarchical FDD framework considering the significance of zone-to-system hard and sequencing logic fault interactions in AHUs and VAVs.The proposed framework follows this fault-checking order: AHU hard faults, VAV hard faults, AHU sequencing logic faults, and VAV sequencing logic faults.Faults are detected by visualizing the discrepancies between the expected and measured operational behaviour.The third part focuses on VAV AHU control systems (sensors, actuators, and sequencing logic), studying human errors during design, installation, and operation.Human errors are identified through a literature review and interviews with control specialists.The most common errors are classified, and interview examples are listed for different building life cycle phases.Since a commonly reported error by interviewees is thermostat misplacement, resulting in negative impacts on AHU supply air temperature (SAT) setpoint, the last step of this research investigates the robustness of sequences of operation to such errors.Fault tolerance of the most vulnerable sequences: SAT setpoint, duct static pressure (DSP)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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