Для решения проблемы избыточности диагностических признаков и низкой эффективности диагностики клапанных неисправностей в системах с мультизональным кондиционированием (системы с изменяемым расходом хладагента) предложена комплексная диагностическая модель, которая использует генетический алгоритм для поиска подмножеств признаков в исходном наборе признаков и комбинируется с оптимизированной по параметрам нейронной сетью BP для обнаружения и диагностики клапанных неисправностей в мультизональных системах. В данной работе из исходного набора признаков выбран оптимальный поднабор из 18 признаков. С помощью данной модели проводилось обнаружение трех типов неисправностей: заклинивание электронного расширительного клапана, утечка электронного расширительного клапана и неисправность четырехходового клапана. Результаты показывают, что комплексная диагностическая модель повышает уровень обнаружения неисправностей, при этом уровень обнаружения заклинивания электронного расширительного клапана вырос на 8%, общая точность диагностики увеличилась до 99,27%; комплексная модель значительно улучшила эффективность диагностики, сократив время тестирования на 52,17%, что свидетельствует о хорошей эффективности данной модели в диагностике неисправностей.

системы с изменяемым расходом хладагента; обнаружение и диагностика клапанных неисправностей; выбор признаков; генетический алгоритм; нейронная сеть BP