张定波

（延安大学附属医院，陕西 延安 716000）

随着智能化技术的快速发展，中央空调在群体生活和社会生产中扮演了越来越重要的角色。由于建筑物本身具有复杂性和多样性，因此导致中央空调系统的故障诊断与处理工作难度较大。

在传统的设备管理模式中，当设备出现明显的故障时，终端将发出维修与故障信号，与此同时，技术人员需要根据设备故障实际情况，决定是否需要对设备进行维修。在这种情况下，不但设备需要被停用，甚至在严重情况下还需要调配专家或异地厂家负责人进行设备的排查与更换维修。总之，传统的方法存在维护费用高、劳动强度大等不足。为解决传统方法的不足，根据工作的具体需求，将模糊神经网络作为基础，进行中央空调智能故障诊断的研究，以此实现对故障的精准、快速排查，提高中央空调运行的可靠性。

1 基于模糊神经网络的中央空调智能故障诊断方法设计

1.1 建立基本模糊神经元

对中央空调进行智能故障诊断，将模糊神经网络引入到诊断过程中，确定模糊神经网络中的基本结构单元——基本模糊神经元[1]。图1 为神经元模型结构。

图1 神经元模型结构

把神经元看成是一种简单的生物细胞，一般都是使用MP 型的，其主要特征有：一是MP 型神经元是多个输入和输出的信息处理结构[2]；二是可以用一定的功能来表达神经元的内在状态；三是神经元只受其内在状态的影响。其中，神经元内在状态的功能的表达式为