- AutorIn
- Erik Sewe
- Titel
- Automatisierte Fehlererkennung in Heizungsanlagen
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-332091
- Datum der Einreichung
- 27.02.2018
- Datum der Verteidigung
- 10.08.2018
- Abstract (DE)
- In komplexen Heizungsanlagen kommt es zu Betriebsfehlern, die den thermischen Komfort und die Energieeffizienz mindern sowie Kosten durch Verschleiss und Ausfälle verursachen. Häufige Betriebsfehler werden identifiziert und in einer Datenbank beschrieben. Es werden Methoden vorgestellt, mit denen der Nutzer auf fehlerhaften Anlagenbetrieb aufmerksam gemacht wird. Die Daten werden offline ausgewertet. Die signalgestützte Prüfung basiert auf der Definition von Regeln und Kennwerten. 17 Regeln werden vorgestellt. Mit Tensoren und Tensorzerlegung wird die Struktur der Betriebsdaten für die Analyse aufbereitet. In den Tensorfaktoren werden Betriebsfehler sichtbar. Bei der modellbasierten Prüfung wird das Nominalverhalten eines Systems mit dem realen Systemverhalten verglichen. Es werden multi-lineare Zustandsraummodelle definiert, deren Parameter in einer Tensorstruktur abgelegt werden. Durch eine Tensorzerlegung mit einem niedrigen Rank können bei ausreichender Datengrundlage die fehlenden Systemparameter bestimmt werden. Mit Paritätsgleichungen wird fehlerhafter Betrieb erkannt. Weiterhin wird die Modellbildung anhand von vereinfachten Energiebilanzen gezeigt. Ein Gebäudemodell wird zur Erkennung von Fehlern bei Einzelraumregelung genutzt.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Fehlererkennung, Heizungsanlage, Tensoren, signalbasiert, modellbasiert
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZI 8630
- GutachterIn
- Prof. Dr.-Ing. Clemens Felsmann
- Prof. Dr.-Ing. Bernd Sankol
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-332091
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 18.02.2019
- Dokumenttyp
- Dissertation
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis