Considerando que os métodos existentes de diagnóstico de falhas baseados em dados geralmente utilizam modelos de caixa preta, dificultando a interpretação do processo e dos resultados do diagnóstico, este artigo propõe um método de diagnóstico de falhas de chillers baseado em classificação por regras de associação e interpretação do mecanismo de ação da falha. Sob a premissa de garantir boa precisão no diagnóstico, utiliza-se a base de regras do modelo de diagnóstico para realizar uma análise reversa do processo de diagnóstico, interpretando o mecanismo de ação da falha e o processo de diagnóstico do modelo, aumentando a confiabilidade dos métodos de diagnóstico baseados em dados. O método foi validado com dados experimentais do projeto de pesquisa ASHRAE 1043. Os resultados mostram que o método de diagnóstico de falhas de chillers baseado em classificação por regras de associação pode identificar efetivamente 7 tipos típicos de falhas de chiller, com uma precisão média de diagnóstico de 90,84%. Além disso, as regras extraídas coincidem bem com os princípios de refrigeração e o conhecimento termodinâmico, podendo ser usadas para análise do mecanismo de ação das falhas e para pesquisas adicionais em diagnóstico de falhas.

diagnóstico de falhas; chiller; regras de associação; descoberta de conhecimento