[发明专利]一种元器件故障诊断方法、控制器及空调

权利要求书

1.一种元器件故障诊断方法，其特征在于，当元器件发生故障时，将故障数据发送至专家控制模块，专家控制模块根据故障数据得出故障类型，且根据故障类型对元器件进行维修后，元器件能够正常运转，否则，将故障数据发送至RBF神经网络模块，并由RBF神经网络模块计算后得出故障类型；

RBF神经网络模块在使用前，先对其进行训练；即将不同故障类型对应的故障数据包输入到RBF神经网络模块中，并将该故障数据包对应的故障类型也输入到RBF神经网络模块中，RBF神经网络模块根据故障数据包及故障类型确定故障数据包中每个故障数据在每个故障类型中对应的权重；

当RBF神经网络模块训练完成后，接收到故障数据后，根据训练所得的故障数据对应的权重，计算得出对应的故障类型。

2.如权利要求1所述的元器件故障诊断方法，其特征在于，将故障数据发送至RBF神经网路模块包括的情况为：专家控制模块根据故障数据无法得出故障类型，或者根据所述专家控制模块得出的故障类型对元器件进行维修后，所述元器件不能正常运转。

3.根据权利要求1所述的元器件故障诊断方法，其特征在于，根据RBF神经网络模块得出的故障类型进行维修，并得到元器件运行正常的反馈后，将此次故障数据，以及与其对应的故障类型存入专家控制模块。

4.根据权利要求1所述的元器件故障诊断方法，其特征在于，根据RBF神经网络模块得出的故障类型进行维修，未得到元器件运行正常的反馈，退出系统。

5.根据权利要求4所述的元器件故障诊断方法，其特征在于，未得到元器件运行正常的反馈，则向RBF神经网络模块输入此次故障信息，及其对应的故障类型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的元器件故障诊断方法，其特征在于，所述专家控制模块通过预存的故障数据以及与故障数据一一对应的故障类型得出当前故障数据对应的故障类型。

7.一种控制器，其特征在于，该控制器采用如权利要求1-6任意一项所述的元器件故障诊断方法判断元器件出现的故障。

8.根据权利要求7所述的控制器，其特征在于，包括RBF神经网络模块，该RBF神经网络模块包括输入样本区、输出样本区和计算模块，所述输入样本区用于存储元器件的故障数据，所述输出样本区用于存储元器件的故障类型，所述计算模块根据接收到的故障数据、输入样本区内的故障数据和输出样本区内的故障类型得出当前故障数据对应的故障类类型；

所述输入样本区和输出样本区还具有接收外界输入的数据功能。

9.根据权利要求8所述的控制器，其特征在于，还包括专家控制模块，所述专家控制模块与所述RBF神经网络模块通讯连接，并用于接收由RBF神经网络模块输送的数据，以及根据故障数据判断故障类型。

10.一种空调，其特征在于，包括如权利要求7-9任意一项所述的控制器。