为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
根据研究表明，通过故障诊断（FDD）技术优化诊断空调系统的运行状态，可以降低10~40%的空调能耗和20~30%的建筑能耗。由于基于物理模型的FDD方法可以对系统输出进行最准确的估计，所以许多学者就冷水机组故障诊断模型展开研究。Bendapudi建立的离心式冷水机组动态模型能够模拟机组的典型故障，但模型中许多不易获取的参数需要根据新机组进行调整。Bourdouxhe等人，Mcintosh等人分别针对冷水机组构建了一些简化的物理模型，这些模型虽然可以被应用到冷水机组FDD中，但模型只在某些特定的运行工况才有较好的精度。在冷水机组的故障诊断的研究中，目前虽然有许多FDD方法和故障诊断新模型被提出，但由于大多数已有研究中故障表征因子的选择均以诊断性能最佳为原则，但并不是所有被选择的特征参数在现场都易于获取（如过冷度、过热度等），导致这些方法或模型实际工程给中并未被广泛应用。本次报告通过对冷水机组典型软故障类型及其影响因素剖析，编制冷水机组的故障表征因子及相应的故障分类规则表。故障表征因子计算过程中会涉及实际工程中难以获取的运行参数（如过冷/热度、压缩机功耗等），因此本次报告提出一种用于冷水机组故障诊断的机理模型对这些参数进行求解。该模型主要包括机组四大部件模型、制冷剂热力计算模型以及粒子群优化算法模块。选取冷水机组的正常工况下的运行数据做案例分析，结果表明，该模型对于压缩机功耗及COP的计算平均绝对误差均在2%以内，并且计算出的过冷度、排气过热度与吸气过热度均在合理范围之内，证明了该模型用于冷水机组故障诊断的可行性。