在流程工业生产中,对工业设备进行状态监测和故障诊断是非常有必要的。但是,随着现代工业过程系统大型化和复杂化的快速发展,传统的故障诊断技术已经难以满足复杂分布式设备的诊断要求。因此,人们迫切需要找到适合当前形势的故障诊断方法,用以提高系统的可靠性与安全性。　　多级流模型(MFM)就是针对现代流程工业的故障诊断发展起来的,它作为一种功能模型通常比相应的面向事件的模型更简单,而对系统的描述更加完全,并能显著地减少计算量,因而在实时性要求很高的故障诊断中具有明显的优势。基于多Agent(MAS)的分布式智能系统已成功地应用于众多领域,在复杂系统的故障诊断方面具有非常重要的应用前景。本文结合某热电厂热力与电力生产过程介绍了MFM及建模技术,探讨了热电厂故障诊断系统的MAS体系和基于多级流模型的任务协作方法,并初步开发了基于MFM的图形化建模及故障诊断软件。　　本文研究MFM的建模方法并建立了简化的火力发电供水系统MFM模型;为方便应用计算机进行基于MFM的计算与分析,提出一种多状态功能节点间因果关系的矩阵表达方法,给出了基于MFM的故障诊断的一般过程,最后分析了适用于MFM故障诊断技术的系统。　　本文还研究了多Agent系统的结构及组成部分;分析了汽轮机组故障产生的特点及诊断过程中存在的并行协调性,并讨论MAS结构中的主要组成部分,研究基于MFM模型的故障诊断任务分解方法。　　最后,文章分析了基于MFM的分布式火力发电系统故障定位诊断软件设计的要求,给出了该软件的系统框架设计方案,并在C++Builder6.0开发平台上设计开发了火力发电系统故障定位诊断软件的主要功能模块,具体完成了实时数据传输、模型搭建、参数编辑、监测诊断等几个模块的设计工作,并给出了一个故障诊断应用实例。　　本文研究开发的分布式机组故障诊断软件,发挥多级流模型的优势,实时性高、扩展能力强,适用于流程工业系统级的故障定位。