徐强　梁治华　周松斌

基于支持向量机的空调外机故障检测方法*

徐强1梁治华1周松斌2

（1.珠海格力电器股份有限公司，广东 珠海 519000 2.广东省科学院智能制造研究所，广东 广州 510070）

针对目前空调外机检测主要采用的电参数定点阈值法无法达到最佳故障检测准确率的现状，提出一种基于支持向量机的空调外机故障检测方法。首先，利用主成分分析对时序列的电参数数据去噪；然后，采用差值法得到温度参数差值，并提取差值的区域特征；最后，将提取的区域特征输入支持向量机进行分类。该方法应用于空调外机的整机检测产线，有效降低检测误判率，提升产品质量。

空调外机；故障检测；支持向量机；主成分分析

0 引言

随着空调应用逐渐广泛，空调产量和类型也日益增加，这对空调质量提出更高的要求。相比于空调内机，空调外机结构更复杂，作用更重要。研究快速、准确、有效的空调外机故障检测方法具有重要意义[1]。

空调质检一般基于多种传感信号（如压力、温度等）进行融合判断。目前，相关研究主要集中于传感信号的特征提取和分类，通过对信号特征的分析，实现实时检测和诊断。刘润东等对中央空调系统常见的故障诊断方法分类和研究进展进行较全面地综述[2]。陆凤玲采用在线自适应主成分分析（principal compo- nent analysis, PCA）算法对制冷系统进行故障诊断，具有自适应强、计算速度快等特点[3]。吴振等将专家系统引入空调外机的商检测试系统，实现空调在线性能和故障自动判定，减少检验误判次数[4]。……