现在大多数企业所拥有的各种类型旋转机械状态监测系统，需要现场技术人员对实时监测得到的数据进行进一步的分析与诊断，但目前矿山企业现场操作人员的现状是普遍的相关专业水平有限，对实时监测得到的数据很难进行后续的分析与诊断。然而，故障诊断专家系统可以很好的解决目前矿山企业需求与现场操作人员水平不足之间的矛盾。为此本文着重研究作为矿井风机故障诊断专家系统核心组成部分的知识库构建。以矿井风机为研究对象，对其常见故障模式、故障机理、故障征兆及故障原因进行分析归纳，在此基础上提出了基于故障树建立知识库的方法，以及以故障特征为顶层事件建立故障树的思路，完成了基于基频特征、基于分频特征、基于二倍频特征、基于高频特征等基于特征频率的矿井风机故障树的建立。构建了由故障框架；框架规则；故障规则；故障征兆；故障原因措施等组成的矿井风机知识库结构，用事实库、规则库、对策库完成了知识存储，将故障树的概念和知识表示中的框架相融合，故障树中的最小割集和知识表示中的规则相融合，最小割集中的底事件和规则中的条件相融合，将故障树与框架和规则相结合实现知识表示，并利用SQL数据库语言完成了矿井风机故障诊断专家系统知识库的构建。最后通过顶事件概率分析，底事件结构重要度分析，底事件概率重要度分析，用基于故障树建立起的知识库中的知识，对二倍频突出信号进行了实例分析，验证了基于故障树建立知识库的合理性及有效性。