En tant que l'une des méthodes d'analyse de données multidimensionnelles, l'analyse en composantes principales (ACP) est largement utilisée pour le diagnostic des défaillances des capteurs dans les systèmes de climatisation et de réfrigération. Cet article combine d'abord le principe d'équilibre thermique et la logique de contrôle des systèmes multi-unités pour sélectionner 18 variables courantes de capteurs dans le système afin de construire un modèle de diagnostic des défaillances (FDD) des capteurs multi-unités (VRF). Ensuite, en combinant les principes algorithmiques de l'ACP, un processus de détection et de diagnostic des défaillances des capteurs est proposé avec la statistique Q et la contribution Q comme critères de test. La validation est ensuite réalisée avec des données mesurées, en introduisant différents types et degrés de défauts de capteurs, afin d'analyser les caractéristiques de détection et de diagnostic sous différentes conditions de défaillance. Les résultats montrent qu'en général, l'application de l'ACP au diagnostic des capteurs multi-unités est fiable. Ses caractéristiques spécifiques se manifestent par : une différence significative dans l'efficacité de détection des défaillances selon les types de capteurs et les types et degrés de défauts ; sous condition de défauts à petite déviation, l'efficacité de détection basée sur l'ACP est faible, et pour certains capteurs, l'efficacité globale est faible. Étant donné que le diagnostic repose sur les résultats de la détection, cette méthode joue un rôle important dans le processus FDD.

analyse en composantes principales;détection et diagnostic des défaillances;statistique Q;contribution Q;capteur;systèmes de climatisation multi-unités