[发明专利]一种元器件故障诊断方法、控制器及空调有效
| 申请号： | 201510570758.3 | 申请日： | 2015-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN105204492B | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 李进;雷龙;钱强;郝占聚 | 申请（专利权）人： | 珠海格力电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人： | 张海英,林波 |
| 地址： | 519070 广东省珠海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及故障检测技术领域，元器件尤其涉及一种元器件故障诊断方法、控制器及空调。元器件故障诊断方法具体的为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。同时本申请还提供了一种采用上述方法的控制器，以及采用上述控制器的空调。本申请通过专家控制模块，以及RBF神经网络模块配合使用来对元器件出现的故障进行诊断，提高了元器件故障诊断的速度、准确度，以及降低了元器件故障诊断成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 元器件 故障诊断 方法 控制器 空调 | ||
【主权项】：
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。
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