摘要
本申请涉及一种冷水机组故障诊断方法、模型、装置及计算设备。所述方法包括以下步骤：基于历史运行数据拟合冷水机组的灰盒模型关键参数；使用经过拟合的所述灰盒模型，模拟冷水机组的正常工况及故障工况；基于正常数据集和故障数据集，通过统计分析生成特征参数的条件概率分布；通过所述特征参数的条件概率分布建立三层结构的贝叶斯网络冷水机组故障诊断模型，根据所述当前运行状态下的所述特征参数的值预测最可能的故障类型与所述故障的发生概率。本申请可提供一种兼顾高准确性、低数据依赖性的冷水机组故障诊断方法，实现在有限传感器配置下，解决现有技术对故障样本的依赖、模型误差累积及自适应能力不足等问题。
