暖通空调设备的节能高效运行是长期的研究目标。热泵空调系统将低品位热源转化为高品位热能,广泛应用于工程实际,从设计生产到长期运行各个阶段都会产生大量的数据。本文应用数据挖掘方式对热泵系统在热泵干燥和热泵热水系统上积累的大量数据,针对热泵干燥系统提炼节能高效运行状态规则,分析满足干燥指数前提下最佳运行方案;针对热泵热水系统提取故障表征特征,实现热泵空调设备的故障模式识别,对于热泵系统高效安全运行有理论和现实意义。首先,结合热泵系统在热泵干燥和热泵热水系统的故障诊断背景,从无监督类和监督类数据挖掘算法两方面进行阐述并建立基于数据挖掘的热泵系统节能运行及故障诊断识别研究的整体框架。其次,针对洗碗机热泵干燥系统的干燥性能影响因素和节能运行优化分析问题建立“预处理-关联规则挖掘-节能策略分析”的无监督类挖掘研究流程,筛选出餐具整体干燥性能和各类餐具性能之间的关联规则,并从数值数据角度来对比分析,验证了干燥指数间关联规则的可解释性;在干燥指数和各类影响因素间分析了热泵干燥系统状态参数和干燥性能之间的关联关系,提取了充注量、环境温度、供风方式三类外界影响因素和干燥指数的关联规则,分析了三个外界因素对干燥性能的影响。分析热泵系统制热性能和干燥性能之间的关联规则,结合各类影响因素与干燥性能影响关系,总结了洗碗机热泵干燥系统的节能运行策略,从热泵系统制热性能和热风与餐具换热两大类影响因素分析干燥性能与热泵节能的关系,得到完整的节能运行策略。最后,针对热泵系统的制冷剂泄漏及其他故障的诊断识问题建立了“特征提取-故障诊断识别”的基于监督类数据挖掘流程,通过实验的方式收集到模拟热泵系统实际制冷剂泄漏和其他故障的数据,原始数据预处理得到包含41个原始数据参数特征的数据集。利用用Reflief F特征选择方法和PCA方式进行泄漏及其他故障的特征提取,筛选得到泄漏故障相关性权重最高的10维新的参数特征,PCA特征提取方法将原始41维参数特征进行空间线性变换得到用于表征的泄漏故障或其他故障的特征。最后建立泄漏及其他故障诊断识别的PCA-SVM模型,分别在二分类和多分类识别模式下验证了PCA-SVM模型的识别精度,得到以Model-pca5模型为代表的泄漏识别准确率高达100%的模型。研究了不同故障和泄漏速率对模型的诊断识别性能的影响,并对经过Reflief F特征选择算法优化的PCA-SVM模型进行验证和对比,得到优化后的PCA-SVM模型。