Một mô hình tham số đặc tính chính xác sẽ có vai trò then chốt trong việc nâng cao tỷ lệ chính xác của quá trình phát hiện và chẩn đoán lỗi trong hệ thống chiller. Vì vậy trong nghiên cứu này đã thực hiện so sánh đánh giá 3 phương pháp MLR, GRNN và RBFNN đóng vai trò là mô hình tham số để mô hình hóa các đặc tính hoạt động của chiller. Hai chỉ số thống kê là R2 và RMSE được sử dụng là tiêu chí đánh giá mô hình ở giai đoạn huấn luyện mô hình. Sau đó, kết hợp với phương pháp t-test cùng với quy luật chẩn đoán để nghiên cứu khảo sát và đánh giá khả năng phát hiện chẩn đoán của 3 mô hình. Bộ dữ liệu thực nghiệm thường được sử dụng hầu hết cho hướng nghiên cứu phát hiện chẩn đoán sự cố trong hệ thống chiller của ASHRAE RP-1043 đã được sử dụng trong nghiên cứu này. Nghiên cứu tiến hành khảo sát đánh giá 3 mô hình với 3 trường hợp tiêu biểu là "Chiller hoạt động bình thường" và 2 sự cố thường xuất hiện trong hệ thống chiller "Thiếu môi chất lạnh", "Tắc thiết bị ngưng tụ". Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng, RBFNN và GRNN là một chiến lược rất thiết thực và có độ chính xác cao., Tóm tắt tiếng anh, An accurate parameter model plays a key role in improving the accuracy rate of fault detection and diagnosis in chiller systems. Therefore, in this study, 3 methods of MLR, GRNN and RBFNN have been compared and evaluated as a parametric model to model the operating characteristics of the chiller. Two statistical indexes, R2 and RMSE, are used as model evaluation criteria at the model training stage. Then, combined with the t-test method and the diagnostic rule to study, survey and evaluate the diagnostic detection ability of the 3 models. The commonly experimental data set for the research direction of detection and diagnosis of faults in the chiller system of ASHRAE RP-1043 was used in this study. The study conducted to evaluate 3 models with 3 typical cases Chiller works normally and 2 typical faults in chiller system Refrigerant leakage, Condenser fouling. The results of the study show that, RBFNN and GRNN are very practical and highly accurate strategy