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最優化控制。將遺傳算法用于制冷系統故障診斷，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境等特點，容易產生故障。通過對正常及各種故障狀態的壓縮機進行數據采集，用人工遺傳算法進行進化訓練，分別找出正常狀態與異常狀態以及各異常狀態之間相互區分的最佳特征參數組合，計算出適應度函數值，進行狀態識別。
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絡或專家系統相結合的混合故障診斷。采用遺傳算法為神經網絡選擇輸入可以避免以往選擇神經網絡輸入的盲目性，用遺傳算法為神經網絡選擇輸入，使得網絡小、訓練快且提高了網絡回憶準確性。
