神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種信息處理系統(tǒng)，由模擬大腦神經(jīng)細胞設(shè)計而成的處理單元所組成，具有以任意精度逼近任何連續(xù)非線性函數(shù)的能力和從樣本學(xué)習(xí)的能力，因而在故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。與專家系統(tǒng)相比，具有更高的時間效率，又能保證更高的質(zhì)量。

20世紀90年代以來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷系統(tǒng)迅速發(fā)展，己成為國際上故障診斷領(lǐng)域的最新熱點，同時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于制冷與空調(diào)系統(tǒng)故障診斷也產(chǎn)生了大量研究成果。如動用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法結(jié)合制冷劑壓力信號特征值來描述冷庫制冷系統(tǒng)的運行狀況，井診斷、預(yù)報制冷劑泄漏故障及故障點定位，可實現(xiàn)較高的診斷精度和準(zhǔn)確性。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在未能充分利用領(lǐng)域?qū)＜业闹R。需要足夠的學(xué)習(xí)樣本，并且其推理過程不能解釋，缺乏透明度等不足，因而人們提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法相結(jié)合的方式進行故障診斷。

其中最典型的，并得到成功應(yīng)用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合的混合智能診斷，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決專家系統(tǒng)的知識獲取，用專家系統(tǒng)的知識庫及可解釋過程等特點解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑箱”問題，兩者互為補充，顯示了明顯的優(yōu)越性。