本论文首先探讨了机械故障诊断的一些基本方法，特别对往复机械的故障诊断方法进行深入的研究。针对本课题的研究对象Z12V190B柴油机，详细研究了柴油机故障类别特点，柴油机故障诊断的方法，比较了传统诊断方法和智能诊断方法的优缺点，并重点研究和总结了近年来在故障诊断领域得到广泛应用的人工神经网络故障诊断方法。 柴油机作为往复机械的代表，故障呈现出比较复杂和多样性的特点，应用传统的诊断方法很难进行识别，并且诊断准确性很低。随着人工智能技术的发展和应用，越来越多的科技人员把其引入故障诊断领域，收到了比传统诊断方法更好的效果。 本论文详细论述了人工神经网络在故障诊断领域的应用，特别是以柴油机为对象，深入地研究了应用神经网络实施柴油机故障诊断的方法。 现今神经网络的模型很多，本文重点研究和分析了在故障诊断领域应用比较广泛并且效果比较好的两种网络：BP网络和径向基函数网络。 论文系统研究了BP网络的数学原理、网络模型结构的建立原则、网络参数选择的方法、网络样本的训练方式、网络样本的处理方法等等，并且总结和探讨了几种BP改进方法。作者详细地推演了BP算法，特别是根据BP算法原理建立了BP网络矩阵形式计算方法，为理解BP算法计算过程和进行程序编制提供了很大的方便，具有很强的实际意义。论文对BP批处理算法进行了细致地探讨，详细地推导了批样本的计算过程，为其应用提供了理论依据，以及为其编制程序提供了程序算法。论文同时对很有应用前景的径向基函数网络进行了简要地探讨，并且探索性建立了感知半径σj的两种经验公式。 论文详细地研究了神经网络应用于柴油机故障诊断的方法，完整和系统地说明和建立了应用BP算法神经网络对柴油机实施故障诊断的步骤。 论文应用VC++程序语言和Matlab工具软件，编制了神经网络训练和诊断软件。本诊断软件提供了可视化界面，具有其界面友好、使用方便等特点。 论文以Z12V190B柴油机润滑系统为例，具体说明了应用神经网络对柴油机进行故障诊断的方法，并应用所得的样本集对软件进行测试，以验证软件可行性和可靠性。最后，论文又以6BT柴油机的传动系统故障为例，说明和验证了应用神经网络实施故障诊断的可行性和可靠性。从而，也体现了该软件系统对于一般柴油机诊断乃至其他设备诊断的通用价值。