现代精密暖通空调系统通常应用于大型数据中心、精密加工、医疗和通讯基站等重要场所,其控制精度远高于一般建筑舒适性空调,具有可用性、可靠性要求高、故障后果严重等特点。由于空气调节系统具有较大惯性和时滞的物理特性,系统故障在初期阶段往往难以及时发现。此外,这类精密空调系统故障样本稀缺,给故障诊断模型的构建带来较大难度。论文对此类精密暖通空调系统的建模和故障诊断方法开展研究,主要创新工作如下:（1）针对精密暖通空调系统故障小子样难以有效直接建立故障诊断模型的问题,采用非因果和模块化建模方法构建了典型设备机理模型,能有效刻画系统的运行机理,进而建立精密暖通空调系统的数字孪生模型,在此基础上模拟生成了故障建模所需的样本数据。（2）针对精密暖通空调系统运行惯性和时滞较大难以及时发现故障的问题,提出了一种基于系统数字孪生模型和数据驱动的故障诊断方法,可以从系统运行机理探究其故障特征,同时解决了目前暖通空调系统基于数据驱动的故障诊断方法所面临的故障样本和正常样本不平衡的问题。（3）系统故障的时滞特性降低了现有故障诊断策略的准确性,分别采用了基于主成分分析（PCA）方法和基于长短期记忆神经网络-支持向量数据描述（LSTM-SVDD）算法实现了对所研究的精密暖通空调系统的故障诊断任务。试验结果表明提出的方法不仅能及时检测到系统故障,而且故障诊断准确度高。最后,在不同故障等级条件下,对比研究所提出的方法与现有的故障诊断方法后发现:基于暖通空调数字孪生系统的故障诊断方法实现了在一定程度上更及时更准确地完成系统故障诊断任务。