随着制冷在社会经济与人民生活中越来越广泛的应用，其在生产生活中的重要性也不断增强。如何提高制冷系统的可靠性，并及时找出原因，排除故障，甚至在故障发生之前准确预测，尽且减轻故障所造成的后果，降低运行成本，已经成为一项重要的研究课题，特别对大型的制冷系统，保证其正常运行，提高其安全性、经济性，显得尤为重要。因此，针对于制冷系统的故降诊断技术日益受到人们的关注。故障诊断技术是一门综合性技术，具有很强的学科交叉性。大量学科，尤其是现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等近20年来迅速发展，为解决复杂系统的故障诊断问题提供了有力的理论基础，从20世纪60年代现代故障诊断技术诞生至今，产生了大量的研究成果，其中很大部分已经被广泛应用。
制冷系统按照原理可分为蒸气压缩式制冷、吸收式制冷、吸附式制冷及半导体制冷等。
蒸气压缩式制冷系统一般由制冷压缩机、热交换设备和节流机构组成，其循环工质为制冷剂并含有油、水、空气及其他杂质，并且以汽相、液相及汽液混合状态而存在于制冷系统循环中。吸收式制冷系统则由吸收器、发生器、热交换设备、泵及抽气装置等组成。
两者共同之处在于制冷剂中含有杂质，并且以多种状态存在于系统中。因此，制冷系统的故障有其典型的特点:故障征兆复杂、原因复杂、征兆和原因之间的关系复杂，内部有很多目前的手段所不可测量的参数，而且部分数据间的关系不明显。
针对以上情况，近年来，制冷系统故障诊断技术已经从单一的、常规的诊断方法发展到以人工智能等先进技术为基础的智能诊断技术。
