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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 463 - 472 (10page)
- DOI
- 10.3795/KSME-B.2022.46.9.463
이용수
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본 연구에서는 R410A 냉매가 사용된 가정용 히트펌프를 냉방운전으로 가동할 때 단일 고장모드별 성능을 분석하였다. 대상시스템은 정속압축기와 열팽창밸브(TXV)가 설치된 히트펌프로, 흔히 발생하는 6종의 단일 고장인 압축기 누설, 응축기 오염, 증발기 오염, 액체냉매관 막힘, 냉매 과충전, 냉매 누설에 대해 성능실험을 수행하였다. 기존 연구에서는 고장종류별, 수준별 실험은 다수 보고되었지만, 운전조건에 따른 고장운전 성능변화에 대한 분석은 제한적이다. 본 논문에서는 히트펌프의 냉방운전 모드에서 고장에 따른 시스템의 변화를 실내온도 21.1, 26.7°C와 실외온도 27.8, 37.8°C의 네 조건의 조합으로 분석하였다. 대상변수는 응축용량, 증발용량, 성능계수(COP)이며, 운전조건 변화에 따른 고장 성능변화를 파악하고 원인을 분석하였다. 본 연구를 통하여 같은 고장수준이라도 운전조건에 따라 성능변화가 크게 나타남을 알 수 있었다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 고장 성능실험
3. 고장실험 분석
4. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Rossi, T. M. and Braun, J. E., 1997, “A Statistical, Rule-based Fault Detection and Diagnosis Method for Vapor Compression Air Conditioners,” HVAC&R Research, Vol. 3, No. 1, pp. 19~37.
Kim, M., Yoon, S. H., Payne, W. V. and Domanski, P. A., 2008, Cooling Mode Fault Detection and Diagnosis Method for a Residential Heat Pump, NIST Special Publication (NISTSP) 1087, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg.
Castro, N. S., 2002, “Performance Evaluation of a Reciprocating Chiller Using Experimental Data and Model Predictions for Fault Detection and Diagnosis,” ASHRAE Transactions, Vol. 108, pp. 889~903.
Eom, Y. H., Yoo, J. W., Hong, S. B. and Kim, M. S., 2019, “Refrigerant Charge Fault Detection Method of Air Source Heat Pump System Using Convolutional Neural Network for Energy Saving,” Energy, Vol. 187, Article 115877.
Taheri, S., Ahmadi, A., Mohammadi-Ivatloo, B. and Asadi, S., 2021, “Fault Detection Diagnostic for HVAC Systems via Deep Learning Algorithms,” Energy & Buildings, Vol. 250, Article 111275.
Kim, M., Yoon, S. H., Payne, W. V. and Domanski, P. A., 2008, Cooling Mode Fault Detection and Diagnosis Method for a Residential Heat Pump, NIST Special Publication (NISTSP) 1087, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg.
Castro, N. S., 2002, “Performance Evaluation of a Reciprocating Chiller Using Experimental Data and Model Predictions for Fault Detection and Diagnosis,” ASHRAE Transactions, Vol. 108, pp. 889~903.
Eom, Y. H., Yoo, J. W., Hong, S. B. and Kim, M. S., 2019, “Refrigerant Charge Fault Detection Method of Air Source Heat Pump System Using Convolutional Neural Network for Energy Saving,” Energy, Vol. 187, Article 115877.
Taheri, S., Ahmadi, A., Mohammadi-Ivatloo, B. and Asadi, S., 2021, “Fault Detection Diagnostic for HVAC Systems via Deep Learning Algorithms,” Energy & Buildings, Vol. 250, Article 111275.
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