机电系统在生产和生活中应用广泛,在发展过程中具有结构复杂化,规模扩大化,功能多元化的特点,所以发生故障的可能性也会相应的增加。一旦机电系统发生故障而没有及时处理,会对生产效率产生不利的影响,甚至带来巨大的经济损失。因此,针对机电系统故障诊断方法的研究,对提高系统安全性和可靠性具有非常重要的意义。本文主要研究基于键合图(Bond Graphs BG)方法的非线性机电系统故障诊断,考虑系统的参数不确定性,建立不确定性键合图模型,设计改进的自适应阈值和多故障隔离算法,主要内容有:(1)阐述键合图建模的基本原理,分析了键合图对于多能域系统建模的优势和特点。(2)分析机电系统实验平台,引入Stribeck摩擦力模型,对机电系统建立非线性键合图模型。研究基于键合图故障诊断方法,通过键合图模型推导出解析冗余关系(Analytical Redundancy Relation,ARR),分析元件故障的可检测性和可隔离性。(3)阐述线性分式变换(Linear Fractional Transformation,LFT)原理,据此建立BG-LFT模型,分离元件的参数不确定性。在参数不确定条件下研究自适应阈值,在分析自适应阈值局限性的基础上提出由BG-LFT模型建立改进自适应阈值,提高故障检测的性能和灵敏度。(4)提出一种多故障隔离矩阵和多故障隔离算法。通过分析多故障隔离矩阵获得元件的故障隔离特性。多故障隔离算法能够用少量快速的计算获得故障元件信息,对故障进行隔离,提高了故障的可隔离性。(5)通过仿真和实验台研究,分析了系统在各种故障条件下的诊断性能,验证了改进自适应阈值和多故障隔离算法的有效性和可靠性。