Los sistemas de aire acondicionado multisplit se utilizan ampliamente en diversos edificios públicos. Cuando ocurren fallos, se reduce la comodidad y aumenta el consumo de energía. El nivel de carga de refrigerante es un parámetro importante que afecta el funcionamiento eficiente del sistema de aire acondicionado. Este artículo propone un modelo de diagnóstico de fallos basado en el algoritmo de ensamblaje Boosting, centrado en las fallas de carga de refrigerante. Se integran cinco clasificadores base: regresión logística, árbol de decisión, bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte y red neuronal BP. Se utiliza la prueba de chi-cuadrado para la selección de características y se establece un modelo de diagnóstico con datos experimentales de modos de refrigeración y calefacción. Los resultados muestran que el modelo ensamblado basado en Boosting puede detectar eficazmente las fallas de carga de refrigerante en sistemas multisplit, con una precisión de hasta el 96.8%, mejorando significativamente la velocidad de respuesta, precisión y practicidad en comparación con métodos tradicionales.

Boosting;ensamblado;carga de refrigerante;multisplit;diagnóstico de fallas