随着社会发展与城镇化进程的高速推进,我国建筑体量也在不断增长,建筑能耗不断提高,而空调系统能耗是建筑运行能耗最主要的部分之一,针对空调系统节能性的研究工作已迫在眉睫。同时,建筑作为人类活动最主要场所之一,其功能与环境对人类的生产、生活意义重大。随着人们生活质量的提高,建筑空调系统运行的稳定性、室内环境舒适性等也成为空调系统研究领域的核心关注点。建筑故障正是影响建筑稳定性、舒适性、节能性的主要因素之一,因此针对建筑空调系统故障展开研究具有重大意义和巨大价值。随着楼宇监测系统的逐渐完善,基于监测数据展开建筑故障研究已成为了该领域未来发展的必然方向。基于对研究意义、现状的探讨,本研究紧紧抓住故障诊断发展的核心点,展开相关研究。研究针对目前故障诊断研究现状展开详细调研,充分考虑现有方法的不足,结合方法优势,基于监测平台数据,采用数据挖掘模型实现全空调系统的自动故障诊断。本研究就“诊断方法体系”、“故障诊断模型”、“诊断模型应用”三方面开展具体工作。诊断方法体系部分,本研究在现有理论成果的基础上,对空调系统及典型设备特性进行深入分析,结合工程经验,以常见空调系统为研究对象,对系统内典型故障进行详细整理。研究明确故障特点、判定条件、故障影响等特征,分别建立AHU、末端、冷源故障规则库,并在此基础上使用鱼骨图的方式,针对典型故障表征进行逻辑梳理,形成8个故障逻辑鱼骨图。故障诊断模型部分,本研究针对系统安全稳定性、效果性、节能性三方面,分别结合其故障特点,使用贝叶斯网络、决策树、预测算法的数据挖掘分析方法,有针对性建立三类故障识别与诊断模型。诊断模型应用部分,该研究将建立的三类诊断模型在云端平台进行部署,形成“故障识别与诊断工具”,并以实际项目加以验证。