日益激烈的市场竞争和日趋苛刻复杂的质量要求,使企业的主要注意力已经由产品产量转变为产品质量,非价格竞争已经成为国际竞争的主要手段。面对质量的激烈竞争,研究与实施全面的生产过程控制与诊断是改进产品质量、提升竞争力的主要手段。故障诊断系统是先进制造系统高效、可靠运行的必要保障,其一方面随着制造系统的发展而被动跟随发展,另一方面随着诊断技术及相关软硬件环境的提高和改善其自身也主动发展。本文对故障诊断的基本概念和基本理论进行分析和论述,在探索国内外已有的质量控制方法的基础上,分析了原有的过程控制技术如SPC,面对现代自动化生产过程的不足,提出了基于模式识别的故障诊断技术,并将算法应用到项目“4DA1柴油发动机集成质量控制系统”中,取得了理想的效果。论文的主要工作和创新之处如下:1.综述了模式、模式识别的概念及内涵;分析模式识别系统组成的一般模型、分类及主要任务;主要探索了模式识别的几种常用方法并分析各种方法的优缺点。2.针对大量的原始样本数据难以准确的进行诊断,探索了数据规约的两种常用方法:特征选择和特征提取。用主成分分析(PCA)对在线状态下采集到的样本数据进行降维,选取主要的特征构成征兆矢量。3.针对生产过程中存在样本不确定性及无序噪音的情况下,建立故障诊断模型,设计了一种基于模式匹配技术的故障诊断技术,进行故障根源识别及其错误识别率、报警率研究。利用MATLAB编写相关的程序来实现算法,对算法进行测试和分析,取得了理想的效果。4.综合运用以上相关理论、方法和技术,结合企业自动化信息集成规划及其“4DA1柴油发动机集成质量控制系统”项目,设计具体应用方案,实现模式匹配技术在该项目中的应用,并取得了满意的效果。