Учитывая, что существующие методы диагностики неисправностей на основе данных преимущественно используют модели типа «черный ящик», что затрудняет объяснение процесса и результатов диагностики, в статье предложен метод диагностики неисправностей чиллера на основе классификации ассоциативных правил и интерпретации механизма действия неисправности. При обеспечении высокой точности диагностики используется база правил модельной системы для обратного анализа процесса диагностики, что позволяет понять механизм действия неисправности и процесс диагностирования модели, повышая надежность методов диагностики, основанных на данных. Метод был проверен на экспериментальных данных исследовательского проекта ASHRAE №1043. Результаты показывают, что метод диагностики неисправностей чиллера на основе классификации ассоциативных правил эффективно идентифицирует 7 типичных неисправностей, достигая средней точности диагностики 90,84%. Кроме того, извлеченные правила хорошо согласуются с принципами охлаждения и термодинамическими знаниями, что может использоваться для анализа механизма действия неисправностей и дальнейших исследований в области диагностики.

диагностика неисправностей; чиллер; ассоциативные правила; обнаружение знаний