随着现代科学技术的飞速发展，工业生产日趋复杂化，生产设备大型化、自动化和智能化，传统的故障诊断方法已远远不能适应，基于计算机辅助的符号有向图故障诊断技术应用于化工故障诊断并具备较好的效果。　　 本文针对武汉石化70kt/a聚丙烯工艺，深入地分析了聚丙烯反应机理和环管反应器系统工艺流程，探讨了丙烯聚合过程中具有的特点，给出了环管反应器系统易发故障的分类总结。　　 基于聚合反应过程的物料平衡、能量平衡和化学平衡，建立聚丙烯环管反应器动态数学模型，借助Matlab采用二三阶Runge-Kutta法对模型进行求解。结合工厂实际操作数据，计算出了反应浆液中丙烯进料量、催化剂进料量及其活性、反应器传热系数、冷却水温度等工艺操作参数变化对反应热的影响。　　 在动态仿真的基础上，结合反应机理和生产工艺分析，提取故障发生时的影响特征参数，采用模糊数学知识来描述这些特征参数，建立满足神经网路输入要求的故障.特征参数表，并借助Matlab的模糊逻辑工具箱（FIS）验证故障-特征参数模糊推理的准确性。建立四层模糊神经网络，对环管反应器温度升高等故障进行诊断分析，能准确的得到故障发生时各特征参数变量发生变化的概率。与工厂事故手册比较，计算结果能够比较准确地表述出最大可能性的故障原因。　　 结合工厂工艺流程图和反应平衡方程，建立了环管反应器SDG模型，综合运用正向推理和反向推理，能正确清晰地推导出环管反应器温度升高、压力增大等故障的传播路径。　　 针对定性SDG故障诊断存在的问题，提出将FNN与SDG结合起来进行故障诊断分析。通过SDG模型推导出多故障或多故障原因，借助FNN进行计算将定量数据引入到定性分析中，提高了故障诊断的分辨率，为化工安全生产提供了有力的保证。