随着我国人民生活水平的提高,智能家居逐渐走进寻常百姓家,因此,智能家居系统的研究日益成为各高校、研究所和企业研究的热点,但是却很少有关于智能家居系统故障预测诊断方面的研究。本文以智能家居的故障诊断为研究背景,在基于MAS智能家居能量系统MAES(Multi-Agent-based Home Energy System)研究的基础上,对智能家居系统的故障特征进行分析,得出智能家居系统故障相互关联、“黑色”参数与“白色”参数共存等特点。针对故障相互关联的特点,本文以历史故障数据库为样本,采用概率统计的方法,提出了基于生命周期的智能家居故障检测。针对智能家居系统作为灰色系统的特点,本文以灰色预测理论作为理论基础,采用灰色预测模型,通过智能家居故障特征参数的实时监测,实现了智能家居故障特征参数的预测,并以基于生命周期的智能家居故障检测算法获得的检测阈值为判断依据,实现了故障的提前预测。针对灰色关联分析应用于智能家居故障诊断的优势和不足,本文以灰色关联理论为基础,提出了以故障率作为优化因数的智能家居故障优化灰色关联度诊断算法,该优化因数的获得是以威布尔分布函数作为拟合曲线,采用一元线性回归和最小二乘法,获得家居设备或零部件全生命周期的故障率函数而得到的。最后的例子验证了该算法的有效性。