在现代暖通空调系统中，多联机（VRF，Variable Refrigerant Flow）因其高效节能、灵活控制和适应性强等优点，被广泛应用于商业楼宇、住宅及工业场所。然而，多联机系统的运行性能高度依赖于其控制参数的设定，而这些参数往往受到环境温度、负荷变化、设备老化等多种因素的影响，传统固定参数控制策略难以应对复杂多变的工况，导致能效下降或舒适性降低。因此，如何实现多联机运行参数的自整定，成为提升系统整体性能的关键问题。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于数据驱动的智能控制方法为解决这一难题提供了新的思路。

传统的PID控制或规则式控制在多联机系统中应用广泛，但其参数通常依赖工程师经验进行手动整定，缺乏对动态工况的实时响应能力。当外部环境或内部负荷发生突变时，系统可能进入非最优运行状态，甚至出现振荡或超调现象。相比之下，机器学习能够从大量历史运行数据中自动提取特征，建立输入输出之间的非线性映射关系，并通过持续学习不断优化控制策略。这种自适应能力使其在多联机参数自整定中展现出巨大潜力。

具体而言，基于机器学习的多联机运行参数自整定通常包括数据采集、特征工程、模型训练与参数优化四个核心环节。首先，系统需采集包括室外温度、室内温度、压缩机频率、电子膨胀阀开度、制冷剂压力、电流电压等在内的多维度运行数据。这些数据构成了机器学习模型的输入基础。随后，通过特征工程手段对原始数据进行清洗、归一化和降维处理，提取出对系统性能影响显著的关键特征，如温差梯度、负荷率变化趋势等，以提高模型训练效率和泛化能力。

在模型选择方面，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（GBDT）以及深度神经网络（DNN）。其中，深度学习模型尤其适用于处理高维、非线性的复杂系统行为。例如，利用长短期记忆网络（LSTM）可以有效捕捉多联机系统的时间序列特性，预测未来负荷变化趋势，并据此提前调整控制参数。此外，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种无需标注数据的自主学习方法，在参数自整定中也表现出独特优势。通过将系统运行状态作为环境状态，控制参数作为动作，能效比（COP）或舒适度指标作为奖励函数，智能体可以在不断试错中学习最优控制策略，实现真正的在线自适应调节。

实际应用中，基于机器学习的参数自整定系统通常采用“离线训练+在线更新”的混合模式。初期阶段，利用历史数据训练初始模型，并部署至控制器中；运行过程中，系统持续收集新数据并进行增量学习，动态修正模型参数，确保其始终适应当前工况。例如，某大型写字楼的多联机系统引入基于XGBoost的参数优化模块后，在夏季高温期间平均能效提升了12.3%，室内温度波动幅度减少了40%以上，显著改善了用户体验。

当然，该技术在推广应用中仍面临一些挑战。首先是数据质量与完整性问题，传感器故障或通信中断可能导致数据缺失或异常，影响模型准确性；其次是模型可解释性不足，黑箱特性使得运维人员难以理解决策逻辑，增加了调试难度；此外，计算资源限制也制约了复杂模型在嵌入式控制器中的实时运行。为此，未来研究可结合边缘计算架构，将部分计算任务迁移至云端，同时发展轻量化模型压缩技术，提升系统实用性。

综上所述，基于机器学习的多联机运行参数自整定技术，不仅能够克服传统控制方法的局限性，还能显著提升系统的能效水平与运行稳定性。随着算法不断进步和硬件平台的升级，该技术有望在智能建筑、智慧城市等领域发挥更大作用，推动暖通空调系统向更加智能化、绿色化的方向发展。