建筑既是人类活动的基本场所,也是大量消耗能源、资源的重要项目。随着我国城市化进程的推进,目前我国已建房屋有400亿平方米以上属于高能耗建筑,总量庞大,潜伏巨大能源危机。仅到2000年末,我国建筑年消耗商品能源共计3.76亿吨标准煤,占全社会终端能耗总量的27.6%,而建筑用能的增加对全国的温室气体排放“贡献率”已经达到了25%。预计到2020年,我国建筑能耗将达到1089亿吨标准煤。如果不注重建筑节能设计,将直接加剧能源危机。因此,需要针对建筑物使用过程中的供暖通风、空调、照明、输送等方面的能耗进行控制,特别是空调系统的节能潜力最大。空调设备具有较高的性能系数(COP,Coefficient of Performance),空调系统“带故障”运行可造成系统的COP明显下降,各类故障引起的空调系统能耗增加及其对系统性能的影响非常可观,严重影响到室内的环境质量和系统设备的寿命,增加了维修成本和不可预知的设备停机时间。因此,对空调系统各种故障进行及时、准确的预测与诊断,对保证空调系统的正常运行,提高空调系统能效有重要意义。本文通过对空调系统现有数据采集系统的现状分析,研究无线传感器网络技术发展方向,结合空调系统结构特征,提出了一种低成本、低功耗、抗干扰性强、可扩展性强的空调故障预测与诊断的无线数据采集系统。无线数据采集系统架构中,设计了基于UCB telosb和TI的CC2430硬件平台,实现了面向实际硬件平台的nesC驱动开发,以及在此基础上的无线传感器网络操作系统TinyOS成功移植。TinyOS操作系统的轻量级线程、主动消息通信技术、事件驱动模式、组件化编程使系统具有良好的可移植性,充分发挥硬件特性和传感器网络的性能,降低系统的功耗。同时,设计实现高效的ICEM-ZigBee协议,采用灵活的自组织无线通信网络对空调系统中多测点、多类型信息进行不间断的采集,实时准确地显示空调系统的运行状态,通过相应的专家系统实时分析各参数的内在时空耦合关系,预测关键指标的渐进趋势,将空调故障消灭在萌芽状态,确保空调系统的高效运行。实际应用表明,该系统工作性能稳定,对提高空调系统能效具有重要现实意义。为今后进一步研究和实际应用打下良好的基础。