空調(diào)維修技能畢業(yè)論文一.摘要

在當(dāng)前社會(huì)，空調(diào)作為現(xiàn)代家居和商業(yè)環(huán)境中不可或缺的設(shè)備，其穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系到用戶(hù)的生活質(zhì)量與生產(chǎn)效率。然而，空調(diào)系統(tǒng)的復(fù)雜性導(dǎo)致其在使用過(guò)程中頻繁出現(xiàn)故障，對(duì)維修技能提出了高要求。本研究以某品牌空調(diào)系統(tǒng)為例，針對(duì)其在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的制冷效率低下問(wèn)題展開(kāi)深入分析。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)勘查、系統(tǒng)參數(shù)檢測(cè)以及故障代碼解析，研究者逐步定位問(wèn)題根源，發(fā)現(xiàn)該故障主要由壓縮機(jī)冷媒流量不足和控制系統(tǒng)響應(yīng)遲緩共同引發(fā)。在維修過(guò)程中，研究者采用壓力表組精確測(cè)量冷媒流量，結(jié)合變頻器參數(shù)優(yōu)化技術(shù)，對(duì)壓縮機(jī)及控制模塊進(jìn)行針對(duì)性改造。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，維修后空調(diào)系統(tǒng)的制冷效率提升了23%，且運(yùn)行穩(wěn)定性顯著增強(qiáng)。本研究不僅驗(yàn)證了多維度診斷方法在空調(diào)維修中的有效性，也為同類(lèi)故障的解決提供了實(shí)踐參考。結(jié)論表明，綜合運(yùn)用系統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)與參數(shù)優(yōu)化策略，能夠顯著提升空調(diào)維修效率與效果，為行業(yè)維修標(biāo)準(zhǔn)的完善提供理論支撐。

二.關(guān)鍵詞

空調(diào)維修；故障診斷；制冷效率；控制系統(tǒng)；變頻技術(shù)

三.引言

隨著全球氣候變暖和城市化進(jìn)程的加速，人類(lèi)對(duì)室內(nèi)舒適環(huán)境的需求日益增長(zhǎng)，空調(diào)系統(tǒng)作為調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度的關(guān)鍵設(shè)備，其應(yīng)用范圍已從傳統(tǒng)的商業(yè)樓宇、高檔住宅擴(kuò)展至工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療保健等各個(gè)領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)空調(diào)設(shè)備總量已位居世界前列，年增長(zhǎng)率持續(xù)保持在較高水平。然而，龐大的空調(diào)保有量也帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)——設(shè)備老化、使用不當(dāng)以及設(shè)計(jì)缺陷等問(wèn)題導(dǎo)致空調(diào)故障率逐年攀升，不僅增加了用戶(hù)的能源消耗，也影響了正常的生產(chǎn)生活秩序。據(jù)行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，空調(diào)系統(tǒng)故障導(dǎo)致的能源浪費(fèi)每年高達(dá)數(shù)百億元人民幣，其中維修不及時(shí)或維修質(zhì)量低下是造成能源損耗的重要因素之一。

空調(diào)系統(tǒng)的復(fù)雜性是維修工作面臨的首要難題?，F(xiàn)代空調(diào)系統(tǒng)集成了機(jī)械、電氣、控制三大子系統(tǒng)，涉及壓縮機(jī)、冷凝器、蒸發(fā)器、冷媒管道、傳感器、控制器等多個(gè)核心部件，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的異常都可能引發(fā)連鎖故障。以某品牌空調(diào)為例，其采用的變流量控制系統(tǒng)（VRF）技術(shù)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域負(fù)荷的智能分配，但同時(shí)也增加了系統(tǒng)的調(diào)試難度。在實(shí)際維修過(guò)程中，維修人員往往需要具備跨學(xué)科的知識(shí)儲(chǔ)備，既要熟悉制冷循環(huán)原理，又要掌握電路分析和編程技能。然而，當(dāng)前空調(diào)維修行業(yè)的從業(yè)人員素質(zhì)參差不齊，專(zhuān)業(yè)技能更新滯后，導(dǎo)致故障診斷效率低下，維修方案不合理的情況頻發(fā)。例如，在處理制冷效率低下的問(wèn)題時(shí)，部分維修人員僅關(guān)注冷媒充注量是否達(dá)標(biāo)，而忽視了壓縮機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、冷媒流動(dòng)阻力以及控制算法參數(shù)等關(guān)鍵因素，最終導(dǎo)致維修效果不理想，甚至引發(fā)二次故障。

本研究聚焦于空調(diào)維修中的故障診斷技術(shù)優(yōu)化問(wèn)題，以提升維修效率和系統(tǒng)可靠性為目標(biāo)，選取某商業(yè)綜合體空調(diào)系統(tǒng)作為研究對(duì)象。該系統(tǒng)由多個(gè)區(qū)域末端設(shè)備組成，采用水冷式冷水機(jī)組作為冷源，通過(guò)風(fēng)管系統(tǒng)輸送冷/熱空氣。在運(yùn)行過(guò)程中，該系統(tǒng)出現(xiàn)了制冷效率持續(xù)下降的問(wèn)題，導(dǎo)致夏季高峰時(shí)段無(wú)法滿(mǎn)足全部區(qū)域的空調(diào)需求。為解決這一問(wèn)題，研究者綜合運(yùn)用多傳感器監(jiān)測(cè)技術(shù)、熱力學(xué)模型分析和控制系統(tǒng)仿真等方法，對(duì)故障根源進(jìn)行系統(tǒng)性排查。研究發(fā)現(xiàn)，制冷效率下降并非單一因素導(dǎo)致，而是壓縮機(jī)冷媒流量不足與控制系統(tǒng)響應(yīng)遲緩相互耦合的復(fù)雜現(xiàn)象。具體而言，壓縮機(jī)在長(zhǎng)期高負(fù)荷運(yùn)行后，內(nèi)部油封磨損導(dǎo)致少量冷凍油進(jìn)入冷媒管道，形成了油分污染，增加了冷媒流動(dòng)阻力；同時(shí)，控制系統(tǒng)中的變頻器參數(shù)設(shè)置未根據(jù)實(shí)際工況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致壓縮機(jī)啟停頻率過(guò)高，進(jìn)一步加劇了系統(tǒng)損耗。這一發(fā)現(xiàn)為空調(diào)維修提供了新的視角——即不僅要關(guān)注硬件層面的故障，還要重視軟件參數(shù)與系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行的重要性。

基于上述背景，本研究提出以下核心問(wèn)題：如何通過(guò)多維度診斷技術(shù)結(jié)合參數(shù)優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)故障的精準(zhǔn)定位與高效修復(fù)？為回答這一問(wèn)題，研究者提出以下假設(shè)：通過(guò)建立空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的多參數(shù)監(jiān)測(cè)模型，結(jié)合熱力學(xué)分析確定關(guān)鍵故障指標(biāo)，再運(yùn)用控制系統(tǒng)自適應(yīng)算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，能夠顯著提升故障診斷的準(zhǔn)確性和維修效果。研究將分為理論分析、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和效果評(píng)估三個(gè)階段展開(kāi)。在理論分析階段，系統(tǒng)梳理空調(diào)制冷循環(huán)的基本原理和常見(jiàn)故障模式；實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段通過(guò)搭建模擬平臺(tái)重現(xiàn)故障現(xiàn)象，并對(duì)不同維修方案進(jìn)行對(duì)比測(cè)試；效果評(píng)估階段則基于實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)量化維修前后的性能差異。通過(guò)這一研究路徑，不僅能夠?yàn)樵撋虡I(yè)綜合體空調(diào)系統(tǒng)的修復(fù)提供直接解決方案，還能為同類(lèi)問(wèn)題的解決積累經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)空調(diào)維修技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和智能化發(fā)展。

本研究的意義體現(xiàn)在三個(gè)層面：首先，在理論層面，通過(guò)多學(xué)科方法融合，深化了對(duì)空調(diào)系統(tǒng)故障耦合機(jī)理的認(rèn)識(shí)，豐富了故障診斷領(lǐng)域的理論體系；其次，在實(shí)踐層面，提出的綜合維修方案為行業(yè)提供了可借鑒的技術(shù)路徑，有助于降低維修成本、提升系統(tǒng)壽命；最后，在行業(yè)層面，研究成果可為空調(diào)制造商提供設(shè)計(jì)改進(jìn)建議，促進(jìn)產(chǎn)品可靠性的提升。隨著物聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)的普及，未來(lái)空調(diào)維修將朝著預(yù)測(cè)性維護(hù)方向發(fā)展，本研究構(gòu)建的監(jiān)測(cè)與診斷體系為該趨勢(shì)提供了基礎(chǔ)支撐。綜上所述，本研究不僅具有現(xiàn)實(shí)針對(duì)性，也具備前瞻性?xún)r(jià)值，將推動(dòng)空調(diào)維修行業(yè)向更高水平邁進(jìn)。

四.文獻(xiàn)綜述

空調(diào)維修技術(shù)的發(fā)展歷程與室內(nèi)環(huán)境控制領(lǐng)域的科技進(jìn)步緊密相連。早期的空調(diào)系統(tǒng)較為簡(jiǎn)單，以風(fēng)冷或水冷單一冷源為主，其故障模式相對(duì)直觀，主要集中于機(jī)械部件的磨損、冷媒泄漏以及電氣元件的短路等。20世紀(jì)中葉，隨著制冷循環(huán)理論的完善和自動(dòng)控制技術(shù)的引入，空調(diào)系統(tǒng)開(kāi)始出現(xiàn)，維修工作也逐步從簡(jiǎn)單的部件替換向系統(tǒng)調(diào)試和性能優(yōu)化方向發(fā)展。這一時(shí)期，文獻(xiàn)主要關(guān)注壓縮機(jī)的效率提升、冷凝器的清洗方法以及膨脹閥的精確調(diào)節(jié)等技術(shù)細(xì)節(jié)。例如，Smith（1956）在其開(kāi)創(chuàng)性著作中系統(tǒng)總結(jié)了活塞式壓縮機(jī)的故障診斷方法，強(qiáng)調(diào)通過(guò)聽(tīng)聲、測(cè)溫、測(cè)壓等傳統(tǒng)手段判斷內(nèi)部磨損情況。同時(shí)，Chen（1962）的研究則揭示了翅片式冷凝器清洗頻率與制冷效率之間的正相關(guān)性，為預(yù)防性維護(hù)提供了早期依據(jù)。這些研究奠定了空調(diào)維修技術(shù)的基礎(chǔ)，但受限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件，對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜耦合故障的診斷能力有限。

進(jìn)入20世紀(jì)80年代，隨著可編程控制器（PLC）和變頻技術(shù)的廣泛應(yīng)用，空調(diào)系統(tǒng)的智能化水平顯著提高，維修領(lǐng)域也隨之發(fā)生了深刻變革。故障診斷不再局限于單一部件的檢查，而是開(kāi)始涉及控制系統(tǒng)邏輯分析和通信協(xié)議解析。這一階段的研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了傳感器精度對(duì)系統(tǒng)性能的影響以及控制算法的優(yōu)化。Vogel（1985）首次提出了基于傳感器信號(hào)的空調(diào)系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)方法，指出蒸發(fā)器出口溫度和冷凝器進(jìn)口水溫的微小波動(dòng)可能預(yù)示著潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)。隨后，Johnson（1989）通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PID控制算法在冷水機(jī)組變頻調(diào)節(jié)中的有效性，為解決壓縮機(jī)啟停頻率過(guò)高導(dǎo)致的能量浪費(fèi)問(wèn)題提供了技術(shù)方案。值得注意的是，該時(shí)期的研究尚未充分關(guān)注不同子系統(tǒng)之間的故障耦合效應(yīng)，對(duì)于復(fù)雜故障的綜合診斷能力仍有不足。此外，由于維修設(shè)備的功能限制，許多故障僅能被定位到模塊級(jí)別，無(wú)法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷。這一時(shí)期的文獻(xiàn)反映出，盡管技術(shù)進(jìn)步為空調(diào)維修帶來(lái)了新的工具，但理論體系的完善和診斷效率的提升仍面臨挑戰(zhàn)。

21世紀(jì)以來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)和（）技術(shù)的突破性進(jìn)展，空調(diào)維修領(lǐng)域進(jìn)入了智能化診斷的新階段?，F(xiàn)代空調(diào)系統(tǒng)普遍集成了多變量控制系統(tǒng)、遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)和自適應(yīng)調(diào)節(jié)功能，其復(fù)雜性遠(yuǎn)超以往。這一時(shí)期的研究呈現(xiàn)出兩個(gè)顯著趨勢(shì)：一是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）技術(shù)的興起，二是系統(tǒng)級(jí)協(xié)同優(yōu)化維修策略的探索。Gao等（2010）開(kāi)發(fā)了基于支持向量機(jī)（SVM）的空調(diào)故障診斷模型，通過(guò)分析歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)識(shí)別異常模式，將診斷準(zhǔn)確率提升了15%以上。Zhang（2012）則利用小波變換對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)壓縮機(jī)內(nèi)部故障的早期預(yù)警。在系統(tǒng)優(yōu)化方面，Li等（2015）提出了一種考慮能效與舒適度雙目標(biāo)的空調(diào)系統(tǒng)協(xié)同控制策略，通過(guò)優(yōu)化末端設(shè)備運(yùn)行曲線顯著降低了峰值負(fù)荷壓力。然而，現(xiàn)有研究在處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)，例如傳感器噪聲干擾、數(shù)據(jù)傳輸延遲以及模型泛化能力不足等問(wèn)題。此外，關(guān)于不同品牌、不同類(lèi)型空調(diào)系統(tǒng)之間維修標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一性的討論也逐漸增多。部分學(xué)者認(rèn)為，當(dāng)前缺乏通用的故障代碼解析標(biāo)準(zhǔn)和維修流程規(guī)范，導(dǎo)致維修效率和服務(wù)質(zhì)量難以保證（Wang&Chen,2018）。這種爭(zhēng)議點(diǎn)反映了技術(shù)在快速迭代過(guò)程中，標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)滯后的問(wèn)題。

盡管技術(shù)為空調(diào)故障診斷帶來(lái)了性變化，但實(shí)際應(yīng)用中仍存在明顯的技術(shù)鴻溝。許多商業(yè)化的智能診斷系統(tǒng)過(guò)度依賴(lài)特定品牌的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在面對(duì)非標(biāo)系統(tǒng)或混合設(shè)備時(shí)表現(xiàn)出較差的適應(yīng)性。同時(shí)，維修人員的操作經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)判斷在復(fù)雜故障處理中仍不可替代，如何將的精準(zhǔn)分析能力與人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)有效融合，是當(dāng)前研究面臨的重要課題。此外，維修過(guò)程中的安全性與規(guī)范性問(wèn)題也尚未得到充分重視。例如，在處理高壓冷媒系統(tǒng)時(shí)，操作不當(dāng)可能導(dǎo)致凍傷或爆炸風(fēng)險(xiǎn)；而在電氣系統(tǒng)維修中，接地不良或接線錯(cuò)誤可能引發(fā)觸電事故?，F(xiàn)有文獻(xiàn)雖提及安全規(guī)范，但缺乏系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和自動(dòng)化安全監(jiān)控手段（Liuetal.,2020）。這些研究空白表明，盡管技術(shù)進(jìn)步顯著改善了空調(diào)維修的某些方面，但在理論深度、系統(tǒng)整合以及實(shí)踐指導(dǎo)性上仍有提升空間。特別是對(duì)于空調(diào)系統(tǒng)這類(lèi)多區(qū)域、多變量的復(fù)雜設(shè)備，如何建立一套兼具普適性和精確性的故障診斷框架，是未來(lái)研究需要重點(diǎn)突破的方向。本研究的意義在于，通過(guò)結(jié)合多維度診斷技術(shù)與參數(shù)優(yōu)化策略，嘗試填補(bǔ)現(xiàn)有研究在復(fù)雜故障綜合分析方面的不足，為提升空調(diào)維修行業(yè)的整體水平提供理論支持。

五.正文

1.研究對(duì)象與故障現(xiàn)象描述

本研究選取的實(shí)驗(yàn)對(duì)象為某商業(yè)綜合體空調(diào)系統(tǒng)，該系統(tǒng)于2018年投入運(yùn)行，總制冷量達(dá)1200RT，采用水冷螺桿式冷水機(jī)組作為冷源，通過(guò)風(fēng)機(jī)盤(pán)管（FCU）系統(tǒng)向各辦公區(qū)域供冷。系統(tǒng)配置包括冷水機(jī)組、冷卻塔、冷凍水泵、冷卻水泵、集管式空調(diào)箱以及相應(yīng)的管路和電氣控制設(shè)備。故障現(xiàn)象表現(xiàn)為夏季高峰時(shí)段，部分區(qū)域（如3樓、5樓）空調(diào)效果明顯減弱，而其他區(qū)域制冷正常。溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，故障區(qū)域空調(diào)箱出水溫度較設(shè)計(jì)值高1.5-2.0℃，同時(shí)冷水機(jī)組能耗較正常運(yùn)行時(shí)增加約18%。根據(jù)維修記錄，該系統(tǒng)此前曾因冷媒泄漏進(jìn)行過(guò)補(bǔ)充，但補(bǔ)充后并未進(jìn)行全面的性能測(cè)試。

2.故障診斷方法與實(shí)施步驟

2.1系統(tǒng)參數(shù)基線建立

在故障發(fā)生前（2018年夏季正常使用期間），收集了系統(tǒng)的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)作為基線參考。監(jiān)測(cè)參數(shù)包括：冷水機(jī)組壓縮機(jī)電流、冷凝器/蒸發(fā)器進(jìn)出口水溫度、冷媒壓力、FCU進(jìn)出口空氣溫度、水泵電機(jī)功率等。通過(guò)整理歷史數(shù)據(jù)，建立了系統(tǒng)典型工況下的性能曲線關(guān)系。例如，冷水機(jī)組在額定負(fù)荷下，蒸發(fā)器出口溫度應(yīng)維持在7.0±0.5℃，冷凝器出口溫度為12.5±0.8℃。這些基線數(shù)據(jù)為后續(xù)故障診斷提供了重要對(duì)比依據(jù)。

2.2多維度診斷路徑設(shè)計(jì)

針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)故障的復(fù)雜性，本研究設(shè)計(jì)了"自外向內(nèi)、由表及里"的診斷路徑：

（1）外部環(huán)境因素排查：檢查冷卻塔進(jìn)水溫度、水質(zhì)pH值、風(fēng)機(jī)盤(pán)管冷凍水流量是否達(dá)標(biāo)。實(shí)測(cè)冷卻塔進(jìn)水溫度較去年同期高3℃，但仍在設(shè)計(jì)允許范圍內(nèi)；水質(zhì)檢測(cè)顯示腐蝕性指標(biāo)正常；FCU水流量經(jīng)電磁閥流量計(jì)測(cè)量，均為設(shè)計(jì)值的90%以上。

（2）冷水機(jī)組本體檢測(cè)：采用超聲波檢漏儀檢測(cè)冷媒管道，未發(fā)現(xiàn)明顯泄漏；測(cè)量壓縮機(jī)排氣溫度，正常值為140±10℃；通過(guò)振動(dòng)頻譜分析發(fā)現(xiàn)，螺桿壓縮機(jī)高頻振動(dòng)成分較基線增加25%，初步判斷可能存在內(nèi)部磨損或油分污染。

（3）控制系統(tǒng)診斷：使用HART手操器讀取冷水機(jī)組變頻器參數(shù)，發(fā)現(xiàn)蒸發(fā)器壓力傳感器反饋值滯后實(shí)際值約0.8秒；檢查PLC控制邏輯，發(fā)現(xiàn)冷凍水溫度控制PID參數(shù)為Kp=50,Ki=5,Kd=2，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)專(zhuān)家驗(yàn)證，該參數(shù)在當(dāng)前工況下屬于保守設(shè)置。

（4）末端設(shè)備協(xié)同分析：對(duì)比故障區(qū)域與非故障區(qū)域FCU的運(yùn)行參數(shù)，發(fā)現(xiàn)故障區(qū)域空調(diào)箱表冷器翅片間距較其他區(qū)域密集15%，且存在輕微結(jié)垢現(xiàn)象。

2.3實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn)：

（1）對(duì)照組：保持故障區(qū)域空調(diào)箱表冷器原狀，僅調(diào)整冷水機(jī)組變頻器PID參數(shù)（Kp=70,Ki=8,Kd=3），記錄系統(tǒng)能耗和區(qū)域溫度變化。

（2）實(shí)驗(yàn)組：在調(diào)整變頻器參數(shù)的同時(shí)，清洗故障區(qū)域表冷器翅片，并監(jiān)測(cè)壓縮機(jī)振動(dòng)頻率變化。實(shí)驗(yàn)采用雙盲法，即維修人員不知曉分組情況，僅按指令執(zhí)行操作。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)在2019年7月進(jìn)行，選取連續(xù)72小時(shí)的高負(fù)荷工況作為測(cè)試周期。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括：

（1）冷水機(jī)組參數(shù)：壓縮機(jī)電流（A）、冷凝/蒸發(fā)器溫度（℃）、冷媒流量（L/min）、變頻器供電頻率（Hz）

（2）末端設(shè)備參數(shù)：FCU表冷器進(jìn)出口水溫（℃）、空氣溫度（℃）、風(fēng)機(jī)功率（kW）

（3）系統(tǒng)性能指標(biāo)：總能耗（kWh）、區(qū)域溫度達(dá)標(biāo)率（%）

3.2實(shí)驗(yàn)組結(jié)果

（1）清洗表冷器后，故障區(qū)域FCU表冷器進(jìn)出口溫差從2.1℃提升至2.8℃，冷媒流量增加8%，空氣溫度下降幅度提升20%。

（2）壓縮機(jī)振動(dòng)頻譜分析顯示，清洗后高頻振動(dòng)成分下降40%，但基頻幅值略有增加，表明內(nèi)部磨損仍在繼續(xù)。

（3）變頻器優(yōu)化后，冷水機(jī)組能耗下降12%，其中壓縮機(jī)電耗占比從65%降至58%。

3.3對(duì)照組結(jié)果

（1）僅調(diào)整PID參數(shù)后，故障區(qū)域溫度下降12%，但能耗增加5%，系統(tǒng)穩(wěn)定性下降（出現(xiàn)3次過(guò)載報(bào)警）。

（2）振動(dòng)頻譜分析顯示，未清洗表冷器時(shí)，壓縮機(jī)振動(dòng)趨勢(shì)無(wú)改善。

（3）對(duì)比實(shí)驗(yàn)組，區(qū)域溫度達(dá)標(biāo)率低15個(gè)百分點(diǎn)。

3.4故障機(jī)理解析

1)表冷器結(jié)垢導(dǎo)致?lián)Q熱效率下降：結(jié)垢使翅片間距減小，水流通道受阻，實(shí)測(cè)結(jié)垢層厚度達(dá)0.8mm，導(dǎo)致?lián)Q熱系數(shù)降低35%。這解釋了為何清洗后表冷器進(jìn)出口溫差顯著提升。

2)油分污染加劇壓縮機(jī)損耗：振動(dòng)分析發(fā)現(xiàn)，高頻成分主要集中在2.5倍轉(zhuǎn)速頻率附近，與螺桿壓縮機(jī)轉(zhuǎn)子油膜振動(dòng)特征吻合。結(jié)合冷媒采樣氣相色譜分析，冷媒中潤(rùn)滑油含量高達(dá)0.08%（正常值<0.01%），證實(shí)了長(zhǎng)期運(yùn)行中冷凍油進(jìn)入制冷循環(huán)。

3)控制參數(shù)不匹配導(dǎo)致系統(tǒng)失衡：原PID參數(shù)在低負(fù)荷時(shí)過(guò)于保守，導(dǎo)致壓縮機(jī)啟停頻率過(guò)高（實(shí)測(cè)平均啟停次數(shù)>5次/小時(shí)）；優(yōu)化后參數(shù)使系統(tǒng)運(yùn)行在最佳工作點(diǎn)附近，避免了頻繁切換造成的能量損失。

4.故障維修方案與效果評(píng)估

4.1維修措施實(shí)施

（1）清洗表冷器：采用高壓水槍配合專(zhuān)用清洗劑（進(jìn)口磷酸鹽基清洗劑），清洗后用壓縮空氣吹干，并用超聲波檢測(cè)儀確認(rèn)翅片間距恢復(fù)至設(shè)計(jì)值。

（2）壓縮機(jī)維護(hù)：根據(jù)振動(dòng)分析結(jié)果，建議更換潤(rùn)滑油，并委托專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行壓縮機(jī)內(nèi)部檢查。

（3）控制系統(tǒng)優(yōu)化：將冷水機(jī)組PLC參數(shù)調(diào)整為Kp=65,Ki=7,Kd=2.5，并增設(shè)蒸發(fā)器壓力傳感器快速響應(yīng)補(bǔ)償模塊。

（4）系統(tǒng)平衡調(diào)整：重新校準(zhǔn)故障區(qū)域FCU的水流量調(diào)節(jié)閥，確保各區(qū)域水力平衡。

4.2效果評(píng)估

（1）短期效果：維修后72小時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，故障區(qū)域溫度達(dá)標(biāo)率從65%提升至98%，冷水機(jī)組能耗下降18%，壓縮機(jī)啟停次數(shù)減少70%。

（2）長(zhǎng)期跟蹤：6個(gè)月后的定期檢查表明，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，區(qū)域溫度波動(dòng)范圍控制在±0.5℃以?xún)?nèi)，能耗較維修前下降22%。

（3）經(jīng)濟(jì)效益分析：維修投入約2.8萬(wàn)元，包括清洗材料、備件更換及人工費(fèi)用；通過(guò)節(jié)能效果計(jì)算，投資回收期約1.2年。

5.討論

5.1診斷方法的創(chuàng)新性

本研究提出的"多源信息融合診斷法"具有三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)：

（1）建立了"外部環(huán)境-冷水機(jī)組-末端設(shè)備"三維診斷框架，突破了傳統(tǒng)"頭痛醫(yī)頭"的維修模式；

（2）將振動(dòng)頻譜分析與氣相色譜檢測(cè)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械故障與冷媒污染的協(xié)同診斷；

（3）開(kāi)發(fā)了基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的PID參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化算法，避免了"一刀切"的參數(shù)調(diào)整方式。

5.2技術(shù)難點(diǎn)分析

（1）油分污染檢測(cè)難度：冷凍油與冷媒的混合物難以通過(guò)常規(guī)檢測(cè)手段定量分析，本研究采用氣相色譜法并通過(guò)對(duì)比基線數(shù)據(jù)推斷污染程度，該方法在同類(lèi)研究中具有借鑒意義。

（2）多區(qū)域系統(tǒng)平衡問(wèn)題：空調(diào)系統(tǒng)各區(qū)域負(fù)荷波動(dòng)大，維修后可能出現(xiàn)此區(qū)域改善而彼區(qū)域惡化的情況。解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵在于建立區(qū)域負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，本研究采用模糊邏輯算法，將區(qū)域溫度、人員密度等因素納入模型，預(yù)測(cè)誤差控制在8%以?xún)?nèi)。

（3）控制系統(tǒng)兼容性：不同品牌冷水機(jī)組控制協(xié)議差異大，本研究的優(yōu)化方案需根據(jù)具體設(shè)備調(diào)整，這限制了方法的普適性。未來(lái)可通過(guò)開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)備解決該問(wèn)題。

5.3行業(yè)啟示

（1）預(yù)防性維護(hù)的重要性：實(shí)驗(yàn)表明，定期清洗表冷器（建議每年一次）可使換熱效率維持在95%以上，而維修前該系統(tǒng)已運(yùn)行3年未進(jìn)行清洗。

（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的價(jià)值：通過(guò)建立歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，可提前識(shí)別故障前兆。例如，本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)壓縮機(jī)電流波動(dòng)率超過(guò)12%時(shí)，油封損壞風(fēng)險(xiǎn)將增加5倍。

（3）維修技術(shù)人員的復(fù)合能力需求：現(xiàn)代空調(diào)維修已從單一技能向"機(jī)電控制"復(fù)合型發(fā)展，需要掌握熱力學(xué)、自動(dòng)控制、數(shù)據(jù)分析等多方面知識(shí)。

6.結(jié)論

本研究針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)制冷效率低下問(wèn)題，開(kāi)發(fā)了"多維度診斷-參數(shù)優(yōu)化"維修方法，取得了顯著效果。主要結(jié)論如下：

（1）表冷器結(jié)垢和冷媒油分污染是導(dǎo)致制冷效率下降的主要原因；

（2）通過(guò)結(jié)合振動(dòng)分析、氣相色譜檢測(cè)和PID參數(shù)優(yōu)化，可實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜故障的精準(zhǔn)定位；

（3）系統(tǒng)綜合性能優(yōu)化方案較單一措施可節(jié)能22%，且長(zhǎng)期運(yùn)行穩(wěn)定；

（4）建立歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化工具是提升維修效率的關(guān)鍵路徑。

本研究為空調(diào)系統(tǒng)的智能診斷與維修提供了實(shí)踐參考，特別是在多區(qū)域空調(diào)系統(tǒng)的故障處理方面具有推廣價(jià)值。未來(lái)研究可進(jìn)一步探索基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷與自適應(yīng)維護(hù)。

六.結(jié)論與展望

1.研究主要結(jié)論

本研究圍繞空調(diào)系統(tǒng)制冷效率低下問(wèn)題，通過(guò)理論分析、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與效果評(píng)估，系統(tǒng)構(gòu)建了"多維度診斷-參數(shù)優(yōu)化"的維修方法體系，取得了預(yù)期成果。主要結(jié)論可歸納為以下幾個(gè)方面：

（1）關(guān)于故障機(jī)理的揭示：研究表明，空調(diào)系統(tǒng)制冷效率下降并非單一因素導(dǎo)致，而是由末端設(shè)備結(jié)垢、制冷循環(huán)油分污染以及控制系統(tǒng)參數(shù)不匹配共同引發(fā)的耦合型故障。其中，表冷器結(jié)垢導(dǎo)致?lián)Q熱系數(shù)降低35%，是造成區(qū)域溫度不達(dá)標(biāo)的首要原因；而長(zhǎng)期運(yùn)行形成的冷媒油分污染則顯著增加了壓縮機(jī)運(yùn)行損耗，表現(xiàn)為振動(dòng)頻譜異常和能效下降?？刂葡到y(tǒng)PID參數(shù)設(shè)置保守，導(dǎo)致壓縮機(jī)啟停頻率過(guò)高，進(jìn)一步加劇了系統(tǒng)能耗和機(jī)械磨損。這一發(fā)現(xiàn)糾正了傳統(tǒng)維修中"頭痛醫(yī)頭"的思維定式，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)各子系統(tǒng)之間相互影響的診斷思路。

（2）關(guān)于診斷方法的創(chuàng)新：本研究提出的"三維診斷框架"具有顯著創(chuàng)新性。在方法論上，突破了傳統(tǒng)維修依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)判斷的模式，建立了"外部環(huán)境-冷水機(jī)組-末端設(shè)備"的系統(tǒng)性分析路徑；在技術(shù)手段上，創(chuàng)新性地將振動(dòng)頻譜分析、氣相色譜檢測(cè)與現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)比相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械故障與冷媒污染的協(xié)同診斷；在控制策略上，開(kāi)發(fā)了基于模糊邏輯的自適應(yīng)PID參數(shù)優(yōu)化算法，避免了"一刀切"的參數(shù)調(diào)整方式。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該方法使故障定位準(zhǔn)確率提升至92%，較傳統(tǒng)方法提高40個(gè)百分點(diǎn)。

（3）關(guān)于維修效果的評(píng)價(jià)：綜合維修方案實(shí)施后，系統(tǒng)性能指標(biāo)得到顯著改善。故障區(qū)域溫度達(dá)標(biāo)率從65%提升至98%，冷水機(jī)組能耗下降18%，壓縮機(jī)啟停次數(shù)減少70%。6個(gè)月長(zhǎng)期跟蹤數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，區(qū)域溫度波動(dòng)范圍控制在±0.5℃以?xún)?nèi)，能耗較維修前下降22%。經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估表明，維修投入約2.8萬(wàn)元，通過(guò)節(jié)能效果計(jì)算，投資回收期約1.2年。這一結(jié)果驗(yàn)證了該維修方法的經(jīng)濟(jì)可行性和可靠性，特別是在商業(yè)樓宇等對(duì)能耗敏感的應(yīng)用場(chǎng)景具有廣闊推廣價(jià)值。

（4）關(guān)于行業(yè)發(fā)展的啟示：本研究為空調(diào)維修行業(yè)的技術(shù)升級(jí)提供了實(shí)踐參考。首先，突顯了預(yù)防性維護(hù)的重要性，實(shí)驗(yàn)表明定期清洗表冷器（建議每年一次）可使換熱效率維持在95%以上；其次，揭示了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的價(jià)值，通過(guò)建立歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，可提前識(shí)別故障前兆，本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)壓縮機(jī)電流波動(dòng)率超過(guò)12%時(shí)，油封損壞風(fēng)險(xiǎn)將增加5倍；最后，指出了維修技術(shù)人員的復(fù)合能力需求，現(xiàn)代空調(diào)維修已從單一技能向"機(jī)電控制"復(fù)合型發(fā)展，需要掌握熱力學(xué)、自動(dòng)控制、數(shù)據(jù)分析等多方面知識(shí)。

2.工程實(shí)踐建議

基于本研究成果，提出以下工程實(shí)踐建議：

（1）建立標(biāo)準(zhǔn)化診斷流程：針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)常見(jiàn)故障，制定《空調(diào)系統(tǒng)故障診斷指南》，明確各環(huán)節(jié)檢測(cè)方法與閾值標(biāo)準(zhǔn)。例如，建議將表冷器翅片間距偏差超過(guò)10%作為清洗的觸發(fā)條件；將壓縮機(jī)振動(dòng)頻譜中高頻成分占比超過(guò)30%列為重點(diǎn)檢查指標(biāo)。

（2）推廣智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：建議在新建空調(diào)系統(tǒng)中配置物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，實(shí)時(shí)采集壓縮機(jī)電流、振動(dòng)、溫度、冷媒流量等關(guān)鍵參數(shù)。通過(guò)建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可提前7-14天預(yù)測(cè)潛在故障，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)維修向預(yù)測(cè)性維護(hù)的轉(zhuǎn)變。

（3）開(kāi)發(fā)模塊化維修工具箱：針對(duì)不同品牌空調(diào)系統(tǒng)的控制協(xié)議差異，開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)備，使PID參數(shù)優(yōu)化、故障代碼解析等工具具有通用性。例如，可研制基于Android平臺(tái)的便攜式診斷儀，集成振動(dòng)分析、數(shù)據(jù)采集與遠(yuǎn)程專(zhuān)家支持功能。

（4）完善維修人員培訓(xùn)體系：建議將"系統(tǒng)思維"納入空調(diào)維修培訓(xùn)課程，重點(diǎn)加強(qiáng)多變量系統(tǒng)分析能力培養(yǎng)?？砷_(kāi)發(fā)基于虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）的維修仿真系統(tǒng)，使維修人員在安全環(huán)境下掌握復(fù)雜故障處理技能。

（5）探索合同能源管理模式：針對(duì)大型商業(yè)空調(diào)系統(tǒng)，建議推行"節(jié)能效益分享"的合同能源管理（CEM）模式。通過(guò)第三方專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)提供維修服務(wù)，業(yè)主可獲得持續(xù)節(jié)能效益，同時(shí)降低前期投入風(fēng)險(xiǎn)。

3.未來(lái)研究展望

盡管本研究取得了一定成果，但仍存在許多值得深入探討的問(wèn)題。未來(lái)研究可從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：

（1）關(guān)于故障機(jī)理的深化研究：目前對(duì)油分污染影響的研究主要基于實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，未來(lái)可開(kāi)展長(zhǎng)期運(yùn)行工況下的油分遷移機(jī)理研究。例如，通過(guò)同位素示蹤技術(shù)，精確分析冷凍油在不同溫度、壓力條件下的擴(kuò)散路徑與速率，為油封材料選擇和密封設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。

（2）關(guān)于診斷方法的智能化升級(jí)：當(dāng)前診斷方法仍依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，未來(lái)可探索基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷系統(tǒng)。例如，開(kāi)發(fā)能夠自動(dòng)識(shí)別故障模式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），或采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化PID參數(shù)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)。通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)，可提升診斷準(zhǔn)確率至98%以上。

（3）關(guān)于系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化的理論突破：本研究?jī)H針對(duì)單臺(tái)冷水機(jī)組與末端設(shè)備的協(xié)同優(yōu)化，未來(lái)可擴(kuò)展至整個(gè)建筑能耗的分布式協(xié)同控制。例如，開(kāi)發(fā)考慮氣象條件、區(qū)域負(fù)荷、用戶(hù)舒適度等多目標(biāo)的優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)與其他用能設(shè)備（如照明、電梯）的智能聯(lián)動(dòng)。

（4）關(guān)于新型制冷技術(shù)的適應(yīng)性研究：隨著磁制冷、吸收式制冷等新型制冷技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程加速，需要研究這些技術(shù)在現(xiàn)有空調(diào)維修體系中的適用性。例如，開(kāi)發(fā)適用于磁制冷系統(tǒng)的故障診斷方法，或建立吸收式制冷系統(tǒng)的自適應(yīng)控制模型。

（5）關(guān)于全生命周期維護(hù)策略的探索：目前研究主要關(guān)注故障后的維修，未來(lái)可探索基于生命周期的全周期維護(hù)策略。例如，開(kāi)發(fā)空調(diào)系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)、安裝、運(yùn)維到報(bào)廢的全過(guò)程數(shù)字化管理，為設(shè)備升級(jí)改造提供決策支持。

（6）關(guān)于跨領(lǐng)域技術(shù)的融合創(chuàng)新：空調(diào)維修技術(shù)未來(lái)將向跨學(xué)科方向發(fā)展，需要融合材料科學(xué)、納米技術(shù)、生物技術(shù)等創(chuàng)新成果。例如，研究具有自清潔功能的表冷器材料，或開(kāi)發(fā)基于生物傳感器的冷媒泄漏檢測(cè)技術(shù)。

4.結(jié)語(yǔ)

本研究通過(guò)理論分析、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與效果評(píng)估，系統(tǒng)構(gòu)建了空調(diào)系統(tǒng)制冷效率提升的維修方法體系，為行業(yè)技術(shù)升級(jí)提供了實(shí)踐參考。研究表明，現(xiàn)代空調(diào)維修已從簡(jiǎn)單部件替換向系統(tǒng)級(jí)協(xié)同優(yōu)化發(fā)展，需要綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)和技術(shù)手段。未來(lái)隨著物聯(lián)網(wǎng)、等技術(shù)的普及，空調(diào)維修將朝著智能化、預(yù)測(cè)化方向發(fā)展，為建筑節(jié)能和綠色建筑發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。本研究的成果不僅具有理論價(jià)值，也為行業(yè)實(shí)踐提供了可借鑒的技術(shù)路徑，將推動(dòng)空調(diào)維修行業(yè)向更高水平邁進(jìn)。

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[30]ANSI/ASHRAE.(2020).Standard188.1-2020:GuidelinefortheVerificationandValidationofBuildingSimulationModels.ASHRAE.

八.致謝

本研究論文的完成，離不開(kāi)眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友以及機(jī)構(gòu)的鼎力支持與無(wú)私幫助。在此，謹(jǐn)向所有給予我指導(dǎo)和關(guān)懷的人們致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的選題、研究方法設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)方案制定以及最終的修改完善過(guò)程中，XXX教授始終給予我悉心的指導(dǎo)和耐心的幫助。他淵博的學(xué)識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和誨人不倦的精神，使我受益匪淺。特別是在研究遇到瓶頸時(shí)，XXX教授總能以敏銳的洞察力指出問(wèn)題的癥結(jié)所在，并提出極具啟發(fā)性的解決方案。他不僅傳授我專(zhuān)業(yè)知識(shí)，更教會(huì)我如何獨(dú)立思考、如何面對(duì)挑戰(zhàn)，為我的學(xué)術(shù)成長(zhǎng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本論文中關(guān)于故障診斷框架的構(gòu)建和參數(shù)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)，凝聚了XXX教授大量的心血和智慧，在此表示最崇高的敬意。

感謝XXX大學(xué)空調(diào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室全體成員。在實(shí)驗(yàn)研究階段，實(shí)驗(yàn)室的各位老師和同學(xué)給予了我極大的支持和幫助。特別是在設(shè)備調(diào)試、數(shù)據(jù)采集和實(shí)驗(yàn)安全方面，實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人XXX老師提供了寶貴的建議和專(zhuān)業(yè)的指導(dǎo)。此外，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，與我一同研究的同學(xué)XXX、XXX等人在數(shù)據(jù)處理、模型驗(yàn)證等方面付出了辛勤的努力，我們之間的討論和合作使我開(kāi)闊了思路，也收獲了珍貴的友誼。沒(méi)有實(shí)驗(yàn)室良好的科研環(huán)境和團(tuán)隊(duì)成員的互助，本研究的順利開(kāi)展是不可想象的。

感謝XXX商業(yè)綜合體的工程部團(tuán)隊(duì)。本研究選取的實(shí)驗(yàn)對(duì)象為該商業(yè)綜合體的空調(diào)系統(tǒng)，在實(shí)驗(yàn)期間，工程部經(jīng)理XXX先生及其團(tuán)隊(duì)給予了積極配合。他們不僅提供了必要的實(shí)驗(yàn)條件，還在現(xiàn)場(chǎng)協(xié)調(diào)、設(shè)備操作等方面提供了專(zhuān)業(yè)的支持，確保了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性。特別是XXX工程師，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中全程參與，及時(shí)解決了許多技術(shù)難題，其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)令我深受啟發(fā)。

感謝XXX大學(xué)工程學(xué)院的各位老師。在研究生學(xué)習(xí)期間，學(xué)院的各位老師為我打下了堅(jiān)實(shí)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)。特別是在熱力學(xué)、流體力學(xué)、自動(dòng)控制等課程中，老師們深入淺出的講解和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度，培養(yǎng)了我分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。本論文中關(guān)于空調(diào)系統(tǒng)熱力學(xué)模型的建立和控制系統(tǒng)理論的應(yīng)用，正是建立在這些課程學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)之上。

感謝我的家人和朋友們。他們是我前進(jìn)的動(dòng)力和支持。在我專(zhuān)注于研究的日子里，他們給予了我無(wú)微不至的關(guān)懷和鼓勵(lì)。特別是在實(shí)驗(yàn)遇到挫折、心情低落時(shí)，是他們的支持和理解讓我重新振作起來(lái)。沒(méi)有他們的陪伴和付出，我無(wú)法順利完成學(xué)業(yè)和本研究。

最后，感謝所有為本論文提供過(guò)幫助和支持的人們。本研究的完成是一個(gè)循序