- Extension and optimization of an expert-based system for fault detection in air handling units: An ontology-based approach
Liebhold, Max; Müller, Matthias S. (Thesis advisor); Müller, Dirk (Thesis advisor); Terboven, Christian (Consultant); Wassermann, Christian (Consultant); Blechmann, Sebastian (Consultant)
Aachen : RWTH Aachen University (2026)
Bachelorarbeit
Bachelorarbeit, RWTH Aachen University, 2025
Kurzfassung
In einer vorausgegangenen Arbeit wurde ein regelbasiertes Fehlerdetektions und -diagnose (FDD)-System für raumlufttechnische (RLT)-Anlagen unter der Verwendung von Ontologien entwickelt. Das Ziel war es, ein generalisiertes und übertragbares FDD-System zu entwickeln, welches für Anlagen verschiedenster Hersteller mit verringertem Arbeitsaufwand anwendbar ist. Für das auf Expertenwissen beruhende FDD-System wurde das AHU Performance Assessment Rules (APAR)-Regelset verwendet und eine Implementierung in Python angefertigt. Dieses Programm wies jedoch sehr hohe Laufzeiten bis zu 26 Minuten auf, was einen Live-Betrieb in Anlagen erschweren könnte. Im Rahmen dieser Arbeit wird dieses Programm bezüglich Struktur und Laufzeit analysiert und infolgedessen erweitert und bezüglich der Laufzeit, der Wartbarkeit und Erweiterbarkeit optimiert. Mit Simulationsdaten werden verschiedene, entwickelte Ansätze zur Laufzeitverbesserung getestet, wie beispielsweise das Management von Datenbankverbindungen und die Verwendung lokaler Daten. Eine Erweiterung um neue Regeln und die Entwicklung von Funktionen zur Verbesserung der Robustheit des Programms werden vorgestellt. Die Laufzeit wird insgesamt um einen durchschnittlichen Faktor von 28,52 oder bis zu 59,61 beschleunigt und das Programm wird durch neue Funktionen und Module einfacher wartbar und erweiterbar. Das optimierte und erweiterte Programm ermöglicht es, Sensordaten von RLT-Anlagen mit einer deutlich geringeren Laufzeit auf Fehler zu prüfen. Damit wird das Testen und Weiterentwickeln des Programms insgesamt vereinfacht. Die Erweiterungen bieten darüber hinaus eine ausgedehnte Funktionalität und verbessern die Generalisierung des Ansatzes.
Einrichtungen
- Fakultät für Informatik [120000]
- Lehrstuhl für Hochleistungsrechnen (Informatik 12) [123010]