摘要：為提升多聯(lián)機(jī)系統(tǒng)故障檢測率,本文提出了一種基于局部異常因子結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多聯(lián)機(jī)故障診斷方案,并進(jìn)行制冷劑充注量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方案的可行性。研究通過局部異常因子(Local Outlier Factor,LOF)法剔除實(shí)驗(yàn)原始數(shù)據(jù)中的異常值,再構(gòu)建反向傳播(Back-Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行制冷劑充注量故障診斷,同時(shí)優(yōu)化模型隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),進(jìn)一步提升故障檢測率。結(jié)果表明:LOF法能有效剔除多聯(lián)機(jī)異常值;較 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最優(yōu)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的 LOF-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷性能增強(qiáng),整體檢測率提高至 98.97%。