针对制冷机组故障诊断中特征多、诊断准确率低的特点,提出一种复合诊断模型,利用遗传算法搜索特征空间,与带参数优化的支持矢量机(Support vector machine,SVM)结合,同时进行故障特征提取和模型训练.用该模型研究7种典型的制冷机组故障,从64个原始特征中筛选出8个与试验辅助系统关系甚微、均十分靠近核心制冷循环的特征,作为故障指示特征,总体诊断准确率从96.95％提高到99.53％,测试时间下降70％以上.用命中率和虚警率评价模型对各故障的诊断性能,所提复合模型除个别故障外,均优于无特征提取及带主元分析特征提取的SVM模型.复合模型在制冷机组故障诊断中有良好的应用前景.