装备车辆故障的实时诊断,是提高装备车辆的维修效率、保障部队运输能力和战斗力的重要举措。论文在深入分析和研究装备车辆故障诊断现状和现有技术基础上,结合B/S远程技术提出了基于案例推理技术和近似向量法的装备车辆故障的远程诊断系统,并设计和实现了系统的原型。深入研究案例推理关键技术如案例表示、案例库组织、案例检索、案例学习等技术；提出了基于小波包分解的装备车辆故障特征提取方法,依据装备车辆故障的特点,采用了多元组的案例表示方法,建立了装备车辆故障案例库。提出了基于近似向量法和k近邻的检索算法。建立了基于近似向量的装备车辆故障索引库；利用近似向量法和k近邻进行装备车的故障诊断,首先用近似向量算法搜索出k个与目标案例相近的案例集,然后利用K近邻算法求得最终匹配案例,该方法可以降低检索案例数量,提高案例的检索速度和效率,并通过实验证明了本文提出的检索机制相比其它检索方法具有更好的实用性和准确性。在对比了B/S模式与C/S模式等各种远程诊断模式的基础上,提出了基于B/S模型的装备车辆故障远程诊断系统的框架、体系,并建立了系统的总体结构模型和功能模型。利用asp.net+ajax编程技术,针对上述远程诊断策略实现了系统的原型。