УДК 004.855.5:697.9
DOI: 10.36871/2618­-9976.2026.05.002

Авторы

Айрат Линарович Осипов,
Доцент, ФГБОУ ВО Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия

Аннотация

В статье рассматривается задача раннего обнаружения и диагностирования неисправностей контуров отопления и кондиционирования  при  частичной  наблюдаемости  эксплуатационного  состояния.  Показано,  что  для  реальных  инженерных  систем  характерны  структурная  неполнота  измерений,  случайные пропуски  телеметрии,  дрейф  сенсоров, режимная нестационарность  и  слабая  разделимость  признаков  на  ранней  стадии  деградации.  Предлагается  теоретико­-методологическая схема интеллектуальной диагностики,  объединяющая  физически интерпретируемую модель термогидравлического  объекта,  регуляризованное  восстановление  пропущенных  наблюдений,  генерацию  многомерного  остаточного  вектора, накопительную  статистику  раннего  обнаружения  и  вероятностную локализацию причины дефекта.

Ключевые слова

интеллектуальная диагностика
контур отопления
контур кондиционирования
частичная наблюдаемость

Список литературы

[1] Bi J., Wang H., Yan E., Wang C., Yan K., Jiang L., Yang B. AI in HVAC Fault Detection and Diagnosis: A Systematic Review. Energy Reviews, 2024, vol. 3, no. 2, art. 100071. DOI: 10.1016/j.enrev.2024.100071.

[2] Chen J., Zhang L., Li Y., Shi Y., Gao X., Hu Y. A Review of Computing­Based Automated Fault Detection and Diagnosis of Heating, Ventilation and Air Conditioning Systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2022, vol. 161, art. 112395. DOI: 10.1016/j.rser. 2022.112395.

[3] Chen Z., O’Neill Z., Wen J., Pradhan O., Yang T., Lu X. et al. A Review of Data­Driven Fault Detection and Diagnostics for Building HVAC Systems. Applied Energy, 2023, vol. 339, art. 121030. DOI: 10.1016/j.apenergy.2023.121030.

[4] Li D., Zhou Y., Hu G., Spanos C. Handling Incomplete Sensor Measurements in Fault Detection and Diagnosis for Building HVAC Systems. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2020, vol. 17, no. 2, pp. 833–846. DOI: 10.1109/TASE.2019.2948101.

[5] Wang P., Chen D., Meng X., Liang R. Research on Collaborative Reconstruction Method of Missing Data and Abnormal Data in Air Handling Units System. Journal of Building Engineering, 2024, vol. 98, art. 111414. DOI: 10.1016/j.jobe.2024.111414.

[6] Wang Z., Qin Y., Kong Y., Wang L., Leng Q., Zhang C. Advanced Fault Detection, Diagnosis and Prognosis in HVAC Systems: Lifecycle Insight, Key Challenges, and Promising Approaches. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2025, vol. 219, art. 115867. DOI: 10.1016/j.rser.2025.115867.

[7] Zhang F., de Wilde P., Xie Y., Wang M. Deep Learning in Fault Detection and Diagnosis of Building HVAC Systems: A Systematic Review with Meta­Analysis. Energy and AI, 2023, vol. 12, art. 100235. DOI: 10.1016/j.egyai.2023.100235.

[8] Zhao T., Zhang B., Li M., Liu G., Wang P. Handling Fault Detection and Diagnosis in Incomplete Sensor Measurements for BAS Based HVAC System. Journal of Building Engineering, 2023, vol. 80, art. 108098. DOI: 10.1016/j.jobe.2023.108098.