專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)前沿分支，通過把一些已在實(shí)踐中得到驗(yàn)證的知識(shí)形式化，存入計(jì)算機(jī)中，把診斷過程用具有推理、決策能力的程序完成，從而以計(jì)算機(jī)代替人類專家，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的故障診斷。

應(yīng)用于制冷與空調(diào)系統(tǒng)故障診斷的專家系統(tǒng)，其核心組成部分是存放制冷與空調(diào)系統(tǒng)故障專門知識(shí)庫和進(jìn)行實(shí)際問題推理、求解的程序即推理機(jī)。這樣的系統(tǒng)具有專家的知識(shí)，能進(jìn)行有效的推理，能解釋推理過程，有透明性。

在制冷與空調(diào)工程實(shí)踐中，系統(tǒng)或?qū)ο蟮臄?shù)學(xué)模型往往無法得到，而專家系統(tǒng)則克服了對(duì)模型的過分依賴，對(duì)于復(fù)雜的制冷系統(tǒng)的故障診斷非常有效，這是專家系統(tǒng)的最大優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，知識(shí)獲取的“瓶頸”問題是專家系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)。為了有豐富、完備的知識(shí)庫，就需要有許多專家的大量故障診斷方面的知識(shí)來建立，這往往使得知識(shí)庫非常龐大，現(xiàn)有的推理機(jī)制便有可能造成系統(tǒng)的處理速度緩慢，這對(duì)實(shí)現(xiàn)大型制冷系統(tǒng)的迅速診斷故障是不利的。

20世紀(jì)80年代中期，國際上開始將專家系統(tǒng)收入制冷空調(diào)領(lǐng)域，研究方向主要集中在故障診斷、能量分析、智能設(shè)計(jì)、優(yōu)化管理及智能控制等幾個(gè)方面，并取得了相當(dāng)大的成功。專家系統(tǒng)在應(yīng)用于制冷與空調(diào)的故障分析當(dāng)中，用層次分類法將故障及故障原因模塊化，建立故障分析的系統(tǒng)模型，同時(shí)使用二叉判定樹的方法建立推理機(jī)制，完成對(duì)故障的診斷。