随着现代工业技术的发展，特别是计算机技术、网络通讯技术的飞速发展，工业系统的规模越来越大，并进一步向广域互联、智能诊断、远程监控的综合自动化系统模式发展，这使得现代设备的结构越来越复杂，设备及设备的零部件间的关联耦合程度日益加剧。因此，影响系统运行的因素骤增，其发生故障的潜在可能性越来越大，智能诊断技术也就应运而生。 由于故障智能诊断技术涉及多个领域技术，以致于到目前为止还没有完整成熟的故障智能诊断理论。本文结合工程实践，在对现有诊断技术进行甄别分析的基础上，对基于ANNES的故障智能诊断技术作了深入的探讨。 首先，简单介绍了故障诊断技术的理论基础，提出了故障智能诊断系统的一般结构，并阐述相应功能模块的特点；然后深入地分析了故障智能诊断系统中知识获取和表示方法，提出了智能诊断系统知识获取的一般模型；详细论述了深浅知识各自特点及相互关系，给出了深浅知识集成表示模型；接着讨论了面向对象技术的基本思想及在诊断知识表示中的应用，根据深浅知识在智能诊断系统中的作用特点，从充分发挥二者各自优势、提高ANNES诊断系统知识表示性能角度出发，结合面向对象技术，提出了面向对象的深浅知识混合表示模型，并研究了模型中对象的层次结构、知识单元的基本结构以及该模型的实现技术；还详细探讨了诊断系统中信息的不确定性问题，分析了诊断系统不确定性产生的原因，研究了不确定性知识的表示方法及不确定性推理的一般模型；进而重点讨论了三层前向BP网络的工作原理、算法以及算法的改进；在比较分析神经网络和专家系统各自的特点基础上，讨论了二者结合的可能性，深入研究了二者结合的方法与途径。结合二者的优势，构建了基于ANNES的故障智能诊断系统，研究了该系统的实现技术。以复杂电子设备的故障智能诊断为例，讨论了ANNES技术的实际应用价值，并对故障诊断实例的结果进行了深入分析。最后，对基于ANNES的智能诊断技术的发展作了进一步的展望。