车载空调制冷系统故障诊断研究

作者：翟晨旭; 江斌; 孙东方; 张弘强; 唐海波; 张锐

来源：合肥工业大学学报(自然科学版), 2024, 47(03): 324-328.

DOI：10.3969/j.issn.1003-5060.2024.03.006

• 空调制冷系统
• 故障诊断
• 反向传播(BP)神经网络
• 决策树
• 准确率

为实现车载空调制冷系统故障诊断功能，快速判断空调制冷系统可能出现的故障类型，文章建立车载空调制冷系统一维仿真模型，并以压缩机进出口温度、压力等参数为特征参数，冷凝器风量降低、制冷剂泄漏等故障为输出目标结果，构建车载空调制冷系统的反向传播(back-propagation, BP)神经网络故障诊断模型和决策树故障诊断模型。研究结果表明：当冷凝器风量降低时，压缩机排气温度与排气压力上升，空调系统的制冷量和性能系数(coefficient of performance, COP)下降。通过对比2种不同诊断策略的仿真测试结果发现，采用BP神经网络进行车载空调制冷系统故障诊断的准确率可以达到92.5%。

• 单位
  合肥安信瑞德精密制造有限公司; 合肥工业大学