В статье представлен модель диагностики неисправностей на основе сверточных нейронных сетей, и с помощью ортогональных экспериментов оптимизированы ядра свертки и количество нейронов в трехслойной сети. Многоуровневая сверточная нейронная сеть была обучена на экспериментальных данных по выявлению неисправностей количества заправки хладагента в графически представленную систему мультизонального VRF, и оценена производительность модели в диагностике неисправностей. Результаты показывают, что метод "графическое представление данных - многоуровневая сверточная нейронная сеть" может эффективно диагностировать неисправности количества заправки хладагента в мультизональных системах. При 20 входных признаках общая точность диагностики 9 типов неисправностей достигает максимума в 91%, что превышает точность традиционных нейронных сетей BP. Этот метод впервые использует сверточные нейронные сети для диагностики неисправностей количества заправки хладагента в VRF-системах, что заложило фундамент для дальнейших исследований в этой области.

система мультизональная;диагностика неисправностей;сверточная нейронная сеть;неисправности количества заправки хладагента;ортогональный эксперимент