神经网络在空调系统故障诊断中的应用
1引言
随着经济的发展，空调系统得到了越来越广泛的应用，空调设备已成为重要的生活必备品之一。这就要求空调系统可靠性高且功能齐全的同时在故障诊断维修服务方面达到一定的水平。目前国内的大部分空调系统中无故障诊断系统，当空调系统出现故障后，维修人员往往不能及时、准确的了解系统出现故障的原因及相关信息，空调系统也无法得到及时修复。而近年来，神经网络理论引起了美国、欧洲于日本等国科学家和企业家的巨大热情，其应用也已经渗透到各个领域，并在智能控制、模式识别、计算机视觉、信号处理、语音识别与机器人等方面取得了令人鼓舞的进展。
本文将应用神经网络对空调系统进行故障诊断，以提高空调系统的可靠性。
2.神经网络理论
2.1神经网络知识
人工神经网络定义：T.Kohonen指出人工神经网络就是由简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统的真实世界物体所做出的交互反应。
80年代，Feldman等人提出在人工神经网络中采用连接制网络模型（ConnectionistModel）。它不是把知识保存在存储器中，而是由组工神经网络计算机的各个神经单元之间的一些连接和连接强度来保存。这里的连接强度，在连接制模型是称为“权重”。
连接制网络模型的特点是，网络中的每个神经元只记少量的信息。它们只对输入的数据进行简单的逻辑或算术运算，并把结果送到有关的连线上。这些操作不由外部程序决定，可以是有这些神经元自主地进行。
在人工神经网络系统中，信息的存贮与处理是合二为一的，即信息的存贮体现在神经元互连的分布上，并以大规模并行分布式方式处理。这种并行处理绝不是简单的以“空间复杂性代替时间复杂性”，而是反应不完全相同的“计算”原理。从数学观点看，可以把神经网看作是有大量子系统组成的大系统，系统的最终行为完全由它的吸引子决定，如果视动力系统的稳定吸引子为记忆的话，那么从初态向吸引子流动的过程就是寻找记忆的过程。出态可以认为是给定有关记忆的部分信息。
