随着城市化进程的加快，建筑越来越倾向智能化，因此在建筑中使用的空调系统以及相关设备，不仅规模比较大，而且设备相对比较复杂，一旦出现故障，难于解决，影响生产生活。空调的日常使用给人们带来了极大的便利和舒适感，开展状态检测与故障维修工程，有利于减少空调管理和空调更新的成本，对用户和企业都是一举两得的事情。因此，以下是暖通空调系统设备管理和故障问题维护的建议。

一、暖通空调设备智能检测和设备管理相关分析

随着科学技术的发展，智能建筑出现在人们的生活中，对智能设备进行风险预测和维护需要积极的智能管理。现阶段，集成网络能够出示多种多样技术性，便捷地传送一些数据信息，随后在数据网络和控制网络中间出示屏幕，这种工作中主要是运用数据的收集和剖析来控制设备，适用于一些智能化设备的管理。智能管理是在当前信系统中协商服务的内容，有效实现节点间通信，简化智能设备系统。在标准协议节点中，可以让不一样的系统和不一样的产品实现关联，新的厂房公交组成能够为分散化的建筑设备出示一些开放式的控制网络。

远程诊断暖通空调是比较高级的管理模式，根据设备的异常状况和设备在运转中所具有的特性，通过计算机对数据的分析，根据设备的运转迹象，定义设备的特定性故障，制定相关问题的解决对策、修理计划时间表和修理的具体执行方案等。系统整合是暖通空调故障分布式管理的关键。管理暖通空调设备需要建立多维立体的信息处理能力模型，促进人与人之间事件处理能力的提高。利用电脑神经智能系统检测设备故障，为用户提供优质的对策和建议，解决实际问题，解决机械故障，提高服务水平[1]。

二、暖通空调设备故障检测的应用

(1)故障参数的分析。暖通空调一旦出现故障，那么在解决故障的时候就需要提供一定的参数，参数越多，越有利于解决故障。从以往的研究成果来看，如果能够筛选出故障模型的参数组，在掌握了这些参数之后，可以用这个数据制作故障模型，更好地预测暖气空调的故障[2]。

(2)参数运行数据的收录。空调系统在工作中，每个参数都会发生变化。但是，正常范围内的变动不会影响空调的正常使用，超过正常的变动范围会引起空调的故障。在这种情况下，有必要找出故障的相关参数，集中分析，建立空调故障数据模型。一般来说，如果是单纯的空调故障模型，那么建立比较简单，如果是多种故障，则建立就非常困难和复杂，多种故障模型需要利用仿真技术在实验室中进行。此外，您还可以从暖通空调的真实系统中获取相关数据，并且您还可以通过以往事故的原因检查获取数据。数据系统将记录的数据与正常数据进行比较，如果是正常范围内的数据，则可以继续在该系统中进行数据的收录，如果这些数据有异常，则分析、分类、规定数据，在诊断空调故障时使用该数据。

(3)识别系统的构建。暖通空调数据模型数据库建立成功后，结合故障模型和收录的数据模型，判断两者的接近度，确立故障名称。在故障识别方面，涉及数据的分类方法，常用的方法有理论选择法、人工形式的神经网络分析法、BAYS法等。每种方法都有自己的特的特征，所以在选择过程中必须根据现实状况和识别的正确性进行识别。

(4)数据库的改进。暖通空调故障分析需要制作具有学习功能的空调设备软件系统，进行系统技能训练，逐渐提高系统故障的识别和反应能力，达到预期的效果。例如，在对暖通空调进行预防性维护的工作中，统能够获得故障数据和故障前兆，则可以及时提醒员工检查故障，大大降低空调故障给用户带来的损失。开发应用程序时，要注意暖通空调系统数据库的建立和完善，做好准备，做好各方面的准备。

(5)故障方法的应用。在空调系统的正常工作过程中，可能会遇到停机、重启和稳定的情况。由于系统参数的变动范围不同，故障发生的时间段和故障程度也不同，因此暖气空调故障的检查需要多种模型。本文研究的是停机模型、启动模型和机械运行稳定模型。停机模型主要用于空调停机时，一般用于检查传感器是否正常、电压稳定性、空调主机位置的压力和油温、油位置是否异常。这也可以认为是停工后的检查和机器启动前的复查，如果发现故障问题，需要立即排除。启动模式主要应用于空调的工作状态，在空调系统启动约15分钟的时间段内检查空调的制冷剂等。

三、结语

综上所述，本文对暖通空调故障及排除方法进行了分析和研究。在现代设备管理过程中，故障是影响机器运行效果的最大因素，因此必须预测和排除故障，促进各项工作的顺利进行。