遺傳算法是1975年關國的Holland提出的模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化論的計算模型，是一種智能化搜索方法。它利用選擇、交叉和變異等遺傳操作來進行全局搜索，具有算法簡單、通用性強和魯棒性強的特點，適用于全局性并行處理，只需較少的信息就可以實現(xiàn)最優(yōu)化控制。將遺傳算法用于制冷系統(tǒng)故障診斷，可以減少運算量、縮短平均診斷時間、提高診斷效率和故障識別精度。
封閉式制冷壓縮機由于其自身結構及工作環(huán)境等特點，容易產生故障。通過對正常及各種故障狀態(tài)的壓縮機進行數(shù)據(jù)采集，用人工遺傳算法進行進化訓練，分別找出正常狀態(tài)與異常狀態(tài)以及各異常狀態(tài)之間相互區(qū)分的最佳特征參數(shù)組合，計算出適應度函數(shù)值，進行狀態(tài)識別。
結果表明，這種方法有效地提高了診斷的精度.在實際應用中，更多的是把遺傳算法與神經網(wǎng)絡或專家系統(tǒng)相結合的混合故障診斷。采用遺傳算法為神經網(wǎng)絡選擇輸入可以避免以往選擇神經網(wǎng)絡輸入的盲目性，用遺傳算法為神經網(wǎng)絡選擇輸入，使得網(wǎng)絡小、訓練快且提高了網(wǎng)絡回憶準確性。
