Quá trình phát hiện và chẩn đoán lỗi dựa trên mô hình song sinh kỹ thuật số cho hệ thống HVAC trong tòa nhà
Digital twin enabled fault detection and diagnosis process for building HVAC systems
Tác giả: Xiang Xie, Jorge Merino, Nicola Moretti, Pieter Pauwels, Janet Yoon Chang, Ajith Parlikad
Ngày đăng tải: 02/2023
DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104695
Nghiên cứu này trình bày một hướng tiếp cận dựa trên bản sao kỹ thuật số để tự động xác định và chọn lọc dữ liệu có giá trị nhằm hỗ trợ quản lý tài sản năng động. Khái niệm mới nổi về bản sao kỹ thuật số vạch ra con đường hướng tới các tòa nhà thông minh. Mặc dù dữ liệu phong phú của tòa nhà chứa đựng một lượng thông tin khổng lồ, nhưng nếu không được khai thác tốt, các kích thước dữ liệu dư thừa và không liên quan sẽ dẫn đến vấn đề quá tải và khối lượng tính toán nặng. Lấy quá trình phát hiện và chẩn đoán lỗi cho hệ thống HVAC của tòa nhà làm ví dụ, bài báo sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo biểu tượng để xác định các kích thước cảm biến có giá trị thông tin cho các lỗi cụ thể của tòa nhà bằng cách khám phá biểu diễn biểu tượng của chuỗi thời gian được gắn nhãn. Để bảo vệ kiến thức thời gian ad-hoc này trong hệ sinh thái bản sao kỹ thuật số, các thẻ lỗi có thể đọc được bằng máy được định nghĩa để gắn nhãn cho các thực thể cảm biến tương ứng. Một nền tảng dữ liệu bản sao kỹ thuật số được phát triển để chú thích dữ liệu thời gian thực với các thẻ lỗi và tạo ra các luồng dữ liệu trễ thấp được lọc liên quan đến một thẻ cụ thể để tự động hóa quy trình này.
Link: ScienceDirect
