机械故障诊断能够帮助多种工业环境下的机器更加有效的工作。通过检测机械异常，分析故障原因，以及对机械损坏的预测，可以大大提高机械维修工作的效率。因此，高效的机械故障诊断将是非常有意义的。电子封装机是IC制造业中广泛应用的重要设备，而运动控制系统则是这类机器的核心部分。本文将以该运动控制系统作为研究对象。　　当今，机械故障诊断技术已成为跨越数学、物理、机械、电子、化学、计算机科学、信号处理、人工智能等学科的新兴交叉学科。一些常用的理论和方法包括频谱分析、时间序列分析、模糊数学分析、人工神经网络分析、小波分析等等。根据该课题的研究目的，我们采用了基于神经网络的方法，对发生故障的在线可更换单元进行检测和定位。首先，我们建立起一个用来存储机器运行信息的数据库。但是测量得到的数据并不适合直接用于诊断，因此我们应用了一些方法去提取故障的特征作为故障发生的征兆。基于这些从测量数据中提取的特征以及相应的故障种类，我们建立起一个网络模型，并对它进行反复测试，最终植入程序中。在实际应用中，如果检测到某一特定的在线可更换单元存在故障隐患，诊断程序便会通知用户。在更换掉出现故障的单元之后，机器便可以立即恢复生产。　　最后，本文应用VB6.0编写出了故障诊断决策支持程序。该程序以采集的实验数据为基础，采用面向对象的设计方法，并结合MATLAB强大的科学计算能力，为使用者提供了如下几种功能：用户管理，数据管理，数据查询，特征提取，网络训练，诊断结论等等。该程序面向设备维修工程师设计，能够为他们提供与当前故障类似的历史纪录，并推断故障所在，为设备维修提供了便利。