现代工业的迅速发展,水污染越来越严重,健康饮水成为国人关注的重点问题。净水设备得到了广泛的应用与发展,而经过净化后的水质是否合格以及净水设备是否正常工作,或者出现故障后能否及时发现等,这些问题不仅影响制水效率,还对水的质量有不同程度的影响。针对上述问题,文中主要对西藏某区域净水站信息管理系统中的相关技术进行了研究、系统设计及实现。本文在对现有的智能信息管理系统、设备故障诊断、车辆路径规划、数据可视化等方面充分调查研究的基础上,首先对系统需求中的设备故障诊断进行了研究;对处理高维数据比较常用的降维算法和用于设备故障诊断的K均值聚类算法进行了研究;提出了LLE和K均值聚类算法相结合的改进算法,对样本数据降维得到投影矩阵,以投影矩阵将待检测数据映射到低维空间,而后采用K均值聚类算法进行故障诊断检测,其最大程度的扩大各类数据间的特征差异,提高故障诊断检测准确率。仿真实验结果表明本文提出的LLE和K均值聚类算法故障诊断准确性相较于文献[61]、模糊C均值聚类算法和故障树分析法故障诊断准确性更高。其次,针对故障维修路径规划进行了研究。在蚁群算法研究基础上,提出了人、机、环、管等多因素联动改进蚁群算法,文中将驾驶人员技术的熟练程度和身体状况、车辆自身磨损情况、道路交通状况以及管理环境等影响因素融合在蚁群算法中,改进了状态转移和信息素更新规则,以行驶时间和消耗成本最低为目标,设计出满足约束条件的最优路径。仿真实验结果表明,相比于基本蚁群算法及粒子群算法,本文提出的人、机、环、管等多因素联动改进蚁群算法的收敛速度较快,且有效地降低了行驶路径消耗的成本。最后,在系统需求调研分析的基础上,对系统架构、通信网络、系统总体及详细设计、数据库等进行了设计。根据净水站分布,以及净水站的工作情况,利用ASP.NET技术、My SQL数据库以及Web GIS技术,使用C#语言设计实现了基于Web GIS净水站智能信息管理系统。实现了对净水站设备工作状态的监测与管理,保证水质质量达标,提高制水效率。文中实现的基于Web GIS的净水站智能信息管理系统,其对净水站水质、用电、用水、设备、用户用水和用户信息的有效管理和数据可视化显示以及对设备故障诊断、净水站故障维修路径规划,均已达到实现效果。