본 논문은 멀티 스플릿 시스템 실제 운전 중 발생할 수 있는 다중 고장 동시 문제를 다루며, 선형 판별 분석(LDA)과 랜덤 포레스트(RF) 알고리즘을 결합한 다중 고장 진단 전략을 제안한다. 고장 유형 인식이 완료된 후, 고장 유형에 따라 최적의 세분화 진단 모델을 자율적으로 선택하여 고장 발생 수준 또는 고장 원인을 더욱 진단할 수 있다. 먼저, 다양한 냉방 및 난방 조건에서 4방 밸브 고장, 전자 팽창 밸브 고장, 냉매 충전량 고장을 도입하고 7:3 비율로 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어, 훈련 세트를 활용해 RF 알고리즘 기반 고장 유형 인식 모델을 구축한다; 그 다음, 훈련 세트 내 3종 고장 특성에 대해 LDA 방법으로 차원 축소를 수행하고, 차원 축소된 훈련 세트로 고장 세분화 진단 모델을 구축한다; 마지막으로, 테스트 세트 샘플 데이터는 고장 유형 인식 후 인식 결과에 따라 최적 고장 세분화 진단 모델에 자율적으로 입력된다. 결과는 테스트 세트에서 고장 유형 인식 모델의 정확도가 99.99%에 이르며, 3종 고장 세분화 진단 정확도는 각각 96.12%, 100%, 97.44%로 나타나, 본 전략이 멀티 스플릿 시스템 다중 유형 고장 진단 작업을 효과적으로 수행할 수 있음을 보여준다.

멀티 스플릿;고장 인식;고장 상세 진단;랜덤 포레스트;LDA