随着国际石油价格的逐年上升，能源需求和消费越来越受到各方面的重视，因此国内外对如何提高能源地有效利用率的研究受到广泛关注。目前，柴油机广泛应用于国民经济的各个领域。因此，为了节约能源、降低污染和提高生产效率，各工业发达国家都十分重视柴油机燃烧的研究工作。节约能源，降低能耗，反应到柴油机上就是降低燃油消耗率，提高燃烧效率，降低排放和维护成本，提高生产效率，这需要柴油机燃烧分析的有力支持。船舶柴油机是以柴油机作为动力的船舶的心脏，但其结构复杂，工作条件恶劣，容易发生故障，而且检测过程繁杂，维修工作量大，一旦修理和维护不及时或不准确，将导致海损事故，造成人员财产损失和海洋污染。近年来，随着自动检测技术的不断提高，图像处理以及智能检测技术的发展，国内外都将这些新技术、新方法广泛的应用到传统的柴油机故障诊断技术中。从这个角度来看将柴油机气缸压力识别与先进信息处理技术结合，仍然是柴油机故障诊断研究的一个重要方向。本文主要通过对传统示功图故障诊断识别技术的研究，将传统的示功图分析过程与信号采集、图像识别以及专家系统进行结合，实现柴油机示功图的自动识别与诊断。整个系统的研究将促进柴油机示功图故障诊断技术向着自动化、智能化的方向发展，以提高轮机管理的现代化水平。本论文主要工作如下：(1)研究示功图在分析柴油机工作性能和运行状况中的原理，探究船舶柴油机的工作性能和运转状况特性及其相关参数；并结合柴油机监测信号的采集、分析处理，进行特征参数的提取，存储与示功图的绘制；(2)通过对图像自动识别技术的研究，将其与传统的手拉示功图识别过程进行结合，探究利用图像识别技术，自动识别示功图中的有用信息，实现对手拉式示功图特征参数的自动识别；(3)研究专家系统的基本原理和要求，结合本文研究实际，确定示功图故障诊断专家系统研究的故障类型，以及其表现形式和处理方法，建立柴油机示功图故障诊断专家系统；(4)结合数据库与面向对象程序开发知识，开发了柴油机示功图故障诊断专家系统处理平台，该平台可以实现对历史数据的保存与计算，并实现基于传感器技术的在线信号采集，以及示功图的绘制、特征参数计算等；并建立专家系统，进行专家识别与诊断。