范波，丁云霄，纪轲，范雨强

（美的集团楼宇科技事业部，广东佛山 528000）

0 引言

多联机空调系统（Variable Refrigerant Flow，VRF）是通过控制压缩机改变制冷剂充注量和进入室内机的制冷剂流量，实时满足室内冷、热负荷要求的高效制冷剂空调系统[1]。多联机系统管路结构多变、组合形式多样，制冷剂在管路中流动路径复杂，导致系统管道设计的繁复性。在正常运行工况下，多联机系统管路压力远大于大气压力，容易引起制冷剂泄漏[2]。一旦发生制冷剂泄漏故障，不仅造成环境污染，还会使多联机系统能效降低，设备寿命缩短等[3]。正因为制冷剂泄漏故障的多发性和危害性，制冷剂泄漏故障诊断方法非常必要。

故障诊断可分为4个部分：故障检测、故障诊断、故障评价和故障决策。随着故障诊断技术的不断发展，国内外已有一些对制冷剂泄漏故障研究的论文。SUN等[4]提出了一种基于混合ICA-BPNN制冷剂泄漏故障诊断模型，正常数据用于训练独立主成分分析（Independent Component Analysis，ICA），将数据特征维度从12降低至4，同时应用反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）进行制冷剂泄漏的诊断，与BPNN比较，ICA-BPNN诊断正确率从82.7%提升至93.8%。ZHANG等[5]运用深度神经网络对压缩机进行故障诊断，对回液故障判断的准确率达到99.86%。SHI等[6]提出贝叶斯人工神经网络对多联机系统制冷剂泄漏进行故障诊断，同时运用ReliefF算法进行特征选择，减少了98.8%的模型训练时间。ZHANG等[7]提出了融合聚类的主元分析统计模型，提升了50%的检测效率。LIU等[8]结合指数加权移动平均法和主元分析法对VRF系统制冷机泄漏进行故障诊断，通过数据降维提升了大批量数据处理效率。……