空气源热泵机组在冬季运行时，由于运行工况的特殊性，所承受的工作状况较为恶劣，使得其运行状况不稳定，且经常发生故障，使其效率下降，甚至于停机、烧机。为此，建立空气源热泵机组的性能预测与故障诊断系统，在故障发生前能预测机组可能发生的故障，采取必要的措施，避免停机事件的发生，对于空气源热泵机组的推广与应用有着重要的意义。近年来，入工神经网络的研究和应用有了很大的发展，入工神经网络以其诸多优点，如并行分布处理、自适应、联想记忆等，在故障诊断领域受到高度的重视，并得到了广泛的研究和应用。为此，基于BI，模型的神经网络故障诊断推理方法，建立空气源热泵机组的诊断模型，为热泵机组的故障诊断开辟了一条切实可行的崭新途径。

 

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