다변량 데이터 분석 방법 중 하나로서 주성분 분석(PCA)은 냉방 및 공조 시스템의 센서 고장 진단에 널리 사용된다. 본 논문에서는 먼저 열평형 원리와 다중 유닛 운전 제어 논리를 결합하여 시스템에서 자주 사용되는 18개의 센서 변수를 선별하여 다중 유닛(VRF) 센서 고장 분석(FDD) 모델을 구축하였다. 그 다음 주성분 분석 알고리즘 원리를 결합하여 Q 통계량과 Q 기여도를 검증 기준으로 하는 센서 고장 검출 및 진단 프로세스를 제시하였다. 이후 실측 데이터를 이용해 검증 작업을 수행하였으며, 다양한 유형과 정도의 센서 고장을 도입하여 다양한 고장 조건에서 고장 검출 및 진단 특성을 분석하였다. 결과는 전반적으로 주성분 분석이 다중 유닛 센서 고장 검출 및 진단 과정에 신뢰성이 있음을 나타내었다. 구체적인 특징은 다음과 같다: 다양한 센서 유형이 서로 다른 고장 유형 및 정도 조건에서 고장 검출 효과가 뚜렷하게 차이가 있음; 소규모 편차 고장 조건에서 주성분 분석 기반 센서 고장 검출 방법의 고장 검출 효율이 낮으며, 일부 개별 센서의 전체 고장 검출 효율도 낮음. 고장 진단은 고장 검출 결과를 기반으로 하므로 상기 고장 검출 방법이 FDD 과정에서 중요한 역할을 할 것이다.

주성분 분석;고장 검출 및 진단;Q 통계량;Q 기여도;센서;다중 유닛 공조 시스템