随着大型机械设备故障诊断与维修技术的迅猛发展,大功率汽轮发电机组所引起的故障会造成机组严重的损坏,从而影响居民的正常生活以及对电力公司造成巨大的经济损失,因此机组设备的智能故障诊断与维修技术越来越受到该领域专家的青睐并成为研究热点。所以,开发智能故障诊断系统有助于技术维修人员快速高效的对机组故障进行监测与维修,使机组在不停机的状态下保持良好的工作状态具有重要的意义。本论文主要从以下几个方面对智能故障诊断专家系统进行研究:(1)基于置信度的不确定性推理方法的研究。研究汽轮发电机组故障特征的不确定性,分析故障特征之间的关系并建立知识库系统,提出基于置信度的不确定性推理算法。规则推理过程中,根据知识库内存储的自定义产生式规则、事实和自定义函数推理出置信度较高的诊断结果。(2)案例搜索策略的研究。对于汽轮发电机组故障特征的模糊性提出利用熵值法确定故障特征权重;在案例推理过程中,根据案例库中历史案例的分类存储方式,提出了贝叶斯概率函数进行案例索引,判断问题案例所属的故障类别;案例检索机制采用改进的欧几里德(Euclid)距离函数判断案例之间相似度,检索出最相似的案例供维修技术人员参考使用。(3)汽轮发电机组智能故障诊断专家系统各模块的开发。该专家系统利用CLIPS专家系统开发工具开发系统的推理机模块,用C#开发软件设计系统的人机交互模块,用SQL存储专家系统的知识库(规则库和案例库)。专家系统接口技术利用Clips Net组件在Visual C#中调用CLIPS编程技术的实现和SQL Server数据库在Visual C#.NET环境下的嵌入,三种开发软件的融合实现诊断专家系统的开发。最后,通过实例测试,专家系统对于汽轮发电机组具有较好的故障诊断能力,诊断结果准确。