近年来,随着人们生活水平的不断提高,空调器已经逐步进入普通老百姓家庭。但人们在享受空调给人们带来舒适生活的同时,随着时间的推移,设备的老化或者其它原因,空调器不可避免的也会出现各种故障。目前,空调器维护主要依靠维修人员的感觉器官、个人经验以及仪表来完成故障的诊断与排除工作,因而检修的质量受到检修人员的智力和经验的约束,如果检修失误的话,就会增加检修成本与降低工作效率。而培养一个合格的维修人员不但要进行大量的理论培训,还要进行长时间的实践训练,因而成本高、周期长,因此,开发一类对空调设备的运行状态进行监控和故障诊断,并能做出维护决策的专家系统具有重要的实际意义。论文以空调器为研究对象,针对空调器的工况特性,讨论了在线检测及其实现技术,分析了空调器的常见故障原因及排除方法,对故障诊断专家系统的系统结构、特性、知识库构建以及推理机制做了一定的探讨,并在此基础上开发了一个关于空调器的故障诊断专家系统。本文首先对专家系统结构和特性做了介绍。然后在理论上对深浅知识的表示、获取方式做了论述,并对知识库的构建和管理以及推理控制方式都做了详细的论述。在分析了众多空调器的故障原因之后,探讨在线检测技术,对系统做了分析,并对信号做了分类,在此基础上,根据传感器检测信号的特点、变化速率的不同,对慢变信号、快变信号的检测分别作了阐述。接着结合当前专家们对故障诊断的常用思维,用产生式规则建立了知识库;同时使用不精确推理方法,建立了推理机制,实现了一个集故障诊断及维修咨询为一体的专家系统模型。最后,对全文工作进行了总结,指出了空调器故障诊断专家系统需要进一步完善的地方,并进行了展望。