隨著城市化進程的加快，建筑越來越傾向智能化，因此在建筑中使用的空調系統以及相關設備，不僅規模比較大，而且設備相對比較復雜，一旦出現故障，難于解決，影響生產生活。空調的日常使用給人們帶來了極大的便利和舒適感，開展狀態檢測與故障維修工程，有利于減少空調管理和空調更新的成本，對用戶和企業都是一舉兩得的事情。因此，以下是暖通空調系統設備管理和故障問題維護的建議。

一、暖通空調設備智能檢測和設備管理相關分析

隨著科學技術的發展，智能建筑出現在人們的生活中，對智能設備進行風險預測和維護需要積極的智能管理。現階段，集成網絡能夠出示多種多樣技術性，便捷地傳送一些數據信息，隨后在數據網絡和控制網絡中間出示屏幕，這種工作中主要是運用數據的收集和剖析來控制設備，適用于一些智能化設備的管理。智能管理是在當前信系統中協商服務的內容，有效實現節點間通信，簡化智能設備系統。在標準協議節點中，可以讓不一樣的系統和不一樣的產品實現關聯，新的廠房公交組成能夠為分散化的建筑設備出示一些開放式的控制網絡。

遠程診斷暖通空調是比較高級的管理模式，根據設備的異常狀況和設備在運轉中所具有的特性，通過計算機對數據的分析，根據設備的運轉跡象，定義設備的特定性故障，制定相關問題的解決對策、修理計劃時間表和修理的具體執行方案等。系統整合是暖通空調故障分布式管理的關鍵。管理暖通空調設備需要建立多維立體的信息處理能力模型，促進人與人之間事件處理能力的提高。利用電腦神經智能系統檢測設備故障，為用戶提供優質的對策和建議，解決實際問題，解決機械故障，提高服務水平[1]。

二、暖通空調設備故障檢測的應用

(1)故障參數的分析。暖通空調一旦出現故障，那么在解決故障的時候就需要提供一定的參數，參數越多，越有利于解決故障。從以往的研究成果來看，如果能夠篩選出故障模型的參數組，在掌握了這些參數之后，可以用這個數據制作故障模型，更好地預測暖氣空調的故障[2]。

(2)參數運行數據的收錄。空調系統在工作中，每個參數都會發生變化。但是，正常范圍內的變動不會影響空調的正常使用，超過正常的變動范圍會引起空調的故障。在這種情況下，有必要找出故障的相關參數，集中分析，建立空調故障數據模型。一般來說，如果是單純的空調故障模型，那么建立比較簡單，如果是多種故障，則建立就非常困難和復雜，多種故障模型需要利用仿真技術在實驗室中進行。此外，您還可以從暖通空調的真實系統中獲取相關數據，并且您還可以通過以往事故的原因檢查獲取數據。數據系統將記錄的數據與正常數據進行比較，如果是正常范圍內的數據，則可以繼續在該系統中進行數據的收錄，如果這些數據有異常，則分析、分類、規定數據，在診斷空調故障時使用該數據。

(3)識別系統的構建。暖通空調數據模型數據庫建立成功后，結合故障模型和收錄的數據模型，判斷兩者的接近度，確立故障名稱。在故障識別方面，涉及數據的分類方法，常用的方法有理論選擇法、人工形式的神經網絡分析法、BAYS法等。每種方法都有自己的特的特征，所以在選擇過程中必須根據現實狀況和識別的正確性進行識別。

(4)數據庫的改進。暖通空調故障分析需要制作具有學習功能的空調設備軟件系統，進行系統技能訓練，逐漸提高系統故障的識別和反應能力，達到預期的效果。例如，在對暖通空調進行預防性維護的工作中，統能夠獲得故障數據和故障前兆，則可以及時提醒員工檢查故障，大大降低空調故障給用戶帶來的損失。開發應用程序時，要注意暖通空調系統數據庫的建立和完善，做好準備，做好各方面的準備。

(5)故障方法的應用。在空調系統的正常工作過程中，可能會遇到停機、重啟和穩定的情況。由于系統參數的變動范圍不同，故障發生的時間段和故障程度也不同，因此暖氣空調故障的檢查需要多種模型。本文研究的是停機模型、啟動模型和機械運行穩定模型。停機模型主要用于空調停機時，一般用于檢查傳感器是否正常、電壓穩定性、空調主機位置的壓力和油溫、油位置是否異常。這也可以認為是停工后的檢查和機器啟動前的復查，如果發現故障問題，需要立即排除。啟動模式主要應用于空調的工作狀態，在空調系統啟動約15分鐘的時間段內檢查空調的制冷劑等。

三、結語

綜上所述，本文對暖通空調故障及排除方法進行了分析和研究。在現代設備管理過程中，故障是影響機器運行效果的最大因素，因此必須預測和排除故障，促進各項工作的順利進行。