船舶柴油发电机是船舶电站的重要组成部分。由于柴油发电机结构复杂,故障不易掌握,因而对其进行故障诊断的难度比较大,应用传统的诊断的方法很难精确诊断。随着人工智能技术的发展和日益成熟,各种智能化诊断技术在故障诊断领域获得越来越广泛的应用。首先,分析了船舶柴油发电机故障诊断领域的各种诊断方法,系统研究了专家系统技术和故障树技术。在专家系统方面,研究了故障知识的表达和确定性理论在故障诊断的应用。研究了将确定性理论和故障树理论结合起来进行组合故障诊断的方式,从而对专家系统技术进行了一定的创新。在故障树方面,研究了故障树的构建和故障树定性分析方法。然后,针对船舶柴油发电机,系统分析了船舶柴油发电机的结构和工作原理,分析了故障知识获取方法和多个典型故障,对船舶柴油发电机的故障结构进行了深入分析。在此基础上将船舶柴油发电机划分为多个相关子系统,并建立了以系统故障为根节点的多个故障树。利用构建的故障树,计算并给出了船舶柴油发电机故障树的最小割集和定性重要度。在分析故障知识和已有的故障树的基础上,构建了一个船舶柴油发电机智能化故障诊断系统。此系统采用了确定性理论和故障树的组合推理方式,使用产生式规则进行知识表达。该智能化组合故障诊断系统构造合理,使用方便,智能程度高,故障知识易于扩充。最后,介绍了所开发的船舶柴油发电机智能化故障诊断系统在江阴某单位的应用情况,对软件系统进行了测试并对应用效果进行了分析。应用结果表明:该故障诊断专家系统技术通用性强,能够加快诊断速度,降低误诊率,尤其适合于复杂系统的故障诊断,具有很大的工程实用价值。