专家系统是人工智能领域的一个前沿分支，通过把一些已在实践中得到验证的知识形式化，存入计算机中，把诊断过程用具有推理、决策能力的程序完成，从而以计算机代替人类专家，实现对系统的故障诊断。
应用于制冷与空调系统故障诊断的专家系统，其核心组成部分是存放制冷与空调系统故障专门知识库和进行实际问题推理、求解的程序即推理机。这样的系统具有专家的知识，能进行有效的推理，能解释推理过程，有透明性。
在制冷与空调工程实践中，系统或对象的数学模型往往无法得到，而专家系统则克服了对模型的过分依赖，对于复杂的制冷系统的故障诊断非常有效，这是专家系统的最大优势。同时，知识获取的“瓶颈”问题是专家系统的主要缺点。为了有丰富、完备的知识库，就需要有许多专家的大量故障诊断方面的知识来建立，这往往使得知识库非常庞大，现有的推理机制便有可能造成系统的处理速度缓慢，这对实现大型制冷系统的迅速诊断故障是不利的。
20世纪80年代中期，国际上开始将专家系统收入制冷空调领域，研究方向主要集中在故障诊断、能量分析、智能设计、优化管理及智能控制等几个方面，并取得了相当大的成功。专家系统在应用于制冷与空调的故障分析当中，用层次分类法将故障及故障原因模块化，建立故障分析的系统模型，同时使用二叉判定树的方法建立推理机制，完成对故障的诊断。
