Os sistemas de ar condicionado multisplit são amplamente utilizados em vários edifícios públicos. Quando ocorre uma falha, resulta em menor conforto e maior consumo de energia. O nível de carga de refrigerante é um parâmetro importante que afeta o funcionamento eficiente do sistema de ar condicionado. Este artigo propõe um modelo de diagnóstico de falhas baseado no algoritmo de ensemble Boosting, com foco em falhas relacionadas à carga de refrigerante. São integrados cinco classificadores base: regressão logística, árvore de decisão, floresta aleatória, máquina de vetor de suporte e rede neural BP. A seleção de características é feita utilizando o teste qui-quadrado, e o modelo de diagnóstico é construído com dados experimentais dos modos de refrigeração e aquecimento. Os resultados mostram que o modelo ensemble baseado em Boosting pode detectar eficientemente falhas na carga de refrigerante em sistemas multisplit, com uma precisão de até 96,8%, melhorando significativamente a velocidade de resposta, precisão e praticidade em comparação aos métodos tradicionais.

Boosting;ensemble;carga de refrigerante;multisplit;diagnóstico de falhas