Dado que los métodos existentes de diagnóstico de fallas basados en datos suelen utilizar modelos de caja negra, lo que dificulta la interpretación del proceso y los resultados del diagnóstico, este artículo propone un método para el diagnóstico de fallas en unidades enfriadoras basado en la clasificación de reglas de asociación y la interpretación del mecanismo de acción de la falla. Con la premisa de garantizar una buena precisión del diagnóstico, se utiliza la base de reglas en el modelo de diagnóstico para realizar un análisis inverso del proceso de diagnóstico, interpretando el mecanismo de acción de la falla y el proceso de diagnóstico del modelo, mejorando la fiabilidad de los métodos de diagnóstico basados en datos. El método fue validado con datos experimentales del proyecto de investigación ASHRAE 1043. Los resultados indican que el método de diagnóstico de fallas basado en la clasificación de reglas de asociación puede identificar eficazmente 7 fallas típicas de unidades enfriadoras, con una precisión promedio de diagnóstico del 90.84%. Además, las reglas extraídas se ajustan bien a los principios de refrigeración y los conocimientos termodinámicos, pudiendo usarse para el análisis del mecanismo de acción de las fallas y para investigaciones adicionales en diagnóstico de fallas.

diagnóstico de fallas; unidades enfriadoras; reglas de asociación; descubrimiento de conocimiento