引言：随着我国经济的发展，建筑行业的发展也日益繁荣。为了满足人们对建筑室内温度和湿度的要求，中央空调系统应运而生。在使用中央空调系统时，经常会出现各种故障问题，需要采取有效的故障诊断和维修措施。目前，国内对中央空调的研究主要集中在如何提高中央空调的性能、如何延长使用寿命等方面，而对中央空调系统故障诊断和维修的研究还比较少。因此，本文针对中央空调系统进行研究，分析了当前常用的故障诊断和维修措施，并提出了基于智能型技术的故障诊断方法和维修措施。这对于提高中央空调系统的运行效率具有重要意义。

一、中央空调故障诊断的现状分析

1.1 中央空调故障的分类和特点

空调系统的故障可以分为很多种，常见的有：系统中的压缩机出现故障；蒸发器和冷凝器发生堵塞，制冷能力降低；空调系统中制冷剂泄漏；室内机、室外机不能正常工作等。空调系统的故障通常都具有突发性，因此，故障产生之后往往不能马上进行有效的维修，并且维修过程也十分复杂。中央空调系统的运行工况都是以计算机控制为主，因此，在检测中央空调系统故障时要进行大量数据采集和处理，如果这些数据处理工作不到位，则会影响到诊断的准确性。

1.2 中央空调故障诊断存在的问题

从我国中央空调故障诊断的现状来看，还存在着一些问题：一是中央空调的故障诊断不够全面。一些中央空调在运行过程中可能会出现一些故障，而这些故障又往往是难以发现的，也无法在短时间内进行判断。因此，导致了维修人员无法对故障进行及时、有效的处理，最终造成了较大的损失；二是由于中央空调自身具有较强的智能化，所以在实际运行过程中很难发现其存在的故障，这也就使得维修人员在进行维修工作时没有明确的目标和方向，造成了资源上的浪费；三是由于中央空调具有较强的非线性，所以在故障发生后很难对其进行有效的分析和处理，造成了较大的维修成本。

二、智能型技术在中央空调故障诊断中的应用

2.1 智能型技术的基本原理

智能型技术在中央空调故障诊断中的应用主要是通过对中央空调故障原因的分析，找出问题的根源，然后采用智能型技术对其进行维修，从而达到对中央空调的故障进行有效诊断和维修的目的。智能诊断技术是在不确定系统中使用人工智能理论，从而提高系统对不确定问题处理的能力。在中央空调故障诊断中应用智能诊断技术主要有以下几个方面：首先是分析中央空调故障产生原因；其次是通过对中央空调的各项参数进行分析，从而确定中央空调发生故障的原因；再次是通过智能诊断技术进行故障排除；最后是根据当前检测到的中央空调信息，进行综合分析判断，从而得出正确的结论。

2.2 智能型技术在中央空调故障诊断中的应用案例

某大楼的中央空调设备故障检测案例中，针对中央空调系统进行故障诊断的智能型技术应用主要体现在两个方面：第一，当系统检测到中央空调主机出现故障后，系统会对整个中央空调系统进行报警，同时对主机的运行情况进行相应的监测。如果发现主机存在故障，那么就会根据故障现象以及主机所处的位置等信息，进一步确定主机出现故障的具体部位；第二，当确定主机出现故障时，系统会在第一时间向控制中心发出警报。控制中心收到警报后会迅速向相关人员发出维修指令，并且还会利用智能型技术对故障进行相应的分析和诊断。

三、基于智能型技术的中央空调故障诊断方法研究

3.1 中央空调故障诊断流程分析

在中央空调运行过程中，要对其运行状态进行实时监控，分析故障发生的原因，并及时采取相应措施进行处理。在中央空调故障诊断流程中，主要有故障数据采集、故障特征提取和故障特征数据库建立三个步骤。其中，故障数据采集主要是对中央空调的运行状态进行实时监控；故障特征提取主要是利用传感器获得中央空调的运行状态信号；最后建立起中央空调的故障特征数据库。在中央空调故障诊断过程中，对其进行有效的处理是确保诊断结果准确性的前提。

3.2 基于智能型技术的中央空调故障诊断方法研究

基于智能型技术的中央空调故障诊断方法主要包含了专家系统和人工神经网络，其中专家系统是以某个专家为核心的计算机程序，在故障发生后，通过人工神经网络对其进行分析和处理，以实现故障诊断，这种方法可以针对不同的故障类型进行不同的诊断。但是人工神经网络是一种十分复杂的计算机程序，并且其计算过程较为繁琐，因此在实际操作中存在一定的难度。此外，由于中央空调设备在运行时会产生一定的噪声信号，而这一部分噪声信号与中央空调设备的正常运行并无直接联系，因此需要通过专家系统中的信息识别模块对这部分噪声信号进行识别。

3.3 中央空调故障诊断系统设计与实现

基于智能型技术的中央空调故障诊断系统可以将收集到的空调设备故障信息进行汇总，然后对信息进行分析处理，最终得到故障类型。通过对空调设备的运行状态和故障类型进行分析，能够对中央空调的故障发生概率有一个明确的了解。通过分析可知，中央空调在使用过程中，空调设备的各个部件都可能出现故障，比如：压缩机、冷凝器、蒸发器等。在运行过程中，由于其工作环境较为恶劣，一旦发生故障，会导致中央空调设备运行效率低下，甚至出现停机的情况。

四、实验与结果分析

4.1 实验设计

基于智能型技术的中央空调故障诊断与维修的实验设计如图3所示，该实验包含三个部分：实验1：在中央空调运行过程中采集不同时间内的温度值，并将数据保存到数据库中；实验2：将采集的温度值输入到基于神经网络的故障诊断与维修模型中，对空调运行状态进行预测；实验3：对空调运行状态进行预测。在实验中，通过中央空调的实测温度与预测温度对比，验证基于神经网络的故障诊断与维修模型的准确性。其中，实验1使用 BP神经网络进行数据预测，实验2使用 RBF神经网络进行数据预测，实验3使用模糊推理对数据进行预测。

4.2 实验结果分析

基于智能诊断技术的中央空调故障诊断与维修，其主要包含了三个部分：故障检测、故障诊断以及故障维修，在本实验中，为了能够保证空调系统正常工作，需要对中央空调进行温度控制。在本文中，通过设定温度来对中央空调系统的实际工作状态进行分析。对于空调的实际温度测量，是通过对多台空调进行比较之后获得的平均温度，通过计算将其与设定的温度进行对比。通过实验得出，在本文中，根据设定的温度和实际测量温度来计算出系统中各部分的实际工作状态，从而根据这一工作状态来确定空调系统故障类型，进而为下一步的维修与故障诊断奠定了基础。

参考文献

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