本论文在通过对旋转机械设备故障机理和特征的研究分析的基础上,结合专家系统技术和计算机技术,阐明了旋转机械设备故障诊断专家系统的总体框架和实现方法。并着重研究了专家系统知识的获取和表示方法。在比较研究的基础上提出了基于产生式规则的专家系统的表示方法,在知识的获取方面提出了人工获取知识和机器学习两种主要方式、方法,并对数据挖掘的粗糙集技术在机器学习中的应用从理论和应用的角度进行了探讨。同时,提出了适合本系统的正向推理和反向推理策略,并给出了系统中正反推理的控制策略和二者的结合方式。在开发工具上,本系统采用了 Visual Studio.Net 作为开发平台,主要是采用 Visual C++.Net 结合 HTML、JAVA SCRIPT 及 ASP 等开发工具,能够实现开发效率和执行效率的完美结合。在知识库的实现上,采用 MS SQL SERVER 作为数据库,在数据库的编程实现上采用了基于 COM 的 OLE DB 数据库访问技术,并分析了 OLE DB 的特点和编程技术。另外,在设备故障诊断的过程中采用了 Cookie 技术,在 Cookie 中保存了设备故障诊断的结果,实现了网页间数据的共享。