离心式冷水机组是空调、制冷领域中常用的主机形式,其构造复杂、故障代价高,因而开发相应的智能故障诊断系统十分必要。近年来智能故障诊断技术发展迅速,出现了很多新的技术和方法,本文首先对这些技术应用于空调制冷领域(HVAC&R)的现状进行了综述。离心式冷水机组主要由压缩机、冷凝器、蒸发器、节流装置、冷量控制装置、润滑油系统等部分构成。本文描述了这些部件的具体构造特点,并在此基础上分析了各部件的故障特点。产生式规则是目前开发智能/专家系统最为成熟、应用最为广泛的方法,本研究中也采用产生式规则作为实现智能诊断系统的主要技术手段之一。在总结了前人研究成果的基础上,并结合实验研究,本文提出了离心式冷水机组的故障诊断规则。对智能故障诊断技术而言,每种单一的方法均存在缺陷,在分析了各种故障诊断方法优劣性的基础上,本研究将产生式规则、模糊逻辑和神经网络相融合进行智能故障诊断系统的开发。产生式规则是三种方法中的基础方法,而常规的产生式规则中对知识的表达能力的有限性限制了其推理精度。所以本文中将产生式规则与模糊逻辑相融合,并对传统的模糊产生式规则推理进行了改进:将规则按照模糊性产生的不同原因进行分类,对于不同分类的规则形式采用不同的推理计算方法;模糊产生式规则中的参数决定了推理的准确度。通常,这些参数为专家系统人为给定,而这增加了规则推理的不确定性。因此,本研究将用于故障诊断的模糊产生式规则映射为一个非标准的模糊神经网络,并建立了与之对应的训练模型,以智能故障诊断系统实际运行过程中积累的故障案例作为训练样本,对模糊产生式规则中参数进行自动优化、升级,以减少推理过程中人为因素的干扰,提高系统的推理精度。本研究在理论研究的基础上,利用Labview和C语言作为开发工具,开发出了离心式冷水机组智能故障诊断软件。该软件主要由规则参数设定模块、文件读取模块、运行数据图形显示模块、智能推理模块、规则参数优化升级模块及其他辅助功能模块构成。该软件能够通过读取冷水机组的运行数据文件,通过上述功能模块自动判断机组的运行状态。本研究中对离心式冷水机组进行了长时间的运行试验研究,做了某些典型的故障实验,获得了大量实验数据。利用实验数据对本课题中开发的智能故障诊断系统进行验证,结果表明该系统能够直观的反应机组的运行状态,准确的判断机组的故障原因。