单元式客车空调机组是改善车内热湿环境的主要设备。随着客车空调机组的大量使用，机组检修任务大大增加。为确定运用过程中空调机组的性能状态，现场需配备相应的检修试验设备。由于目前空调机组厂家只提供额定风量及名义工况制冷量、制热量，因此，单元式空调机组试验(按TB／T2432-93及后续替代标准TB／T1804-2003设计)局限于名义工况试验。在非名义工况下进行检修测试时缺乏参考和比较值，无法判定被测空调机组性能是否合格。而空调机组主要在非名义工况下运行，研究在这些工况下测试结果的评判有助于掌握空调机组的性能，具有重要的理论和应用价值。本文以试验研究基准样机为研究对象，建立单元式客车空调机组试验样机性能的人工神经网络模型，通过正交法确定试验样本值获取方案，并按照此方案进行空调机组性能试验，获取试验样本值。在试验基础上对空调机组进行性能仿真研究，用试验样本数据辨识确定空调机组的制冷量、压缩机工作电流的神经网络模型，利用该模型得到空调机组多工况下的性能数据。本文的研究结果可作为任意工况下空调机组性能试验结果的对比值，可以作为空调机组性能改进研究和现场检修的参考，有利于提高空调机组运用和管理水平。