随着现代工业技术的不断发展，生产制造系统的自动化水平不断提高，生产过程更多地依赖自动控制系统进行操作和管理。因此，现代工业对于控制系统的可靠性及系统的维护提出了更高的要求，这使得控制系统的故障诊断技术不断得到重视。同时，随着网络技术的发展，远程故障诊断技术也应运而生，它利用网络对异地的系统进行故障诊断和维护，能够充分利用跨地域的丰富的诊断技术资源，快速地交换诊断信息，从而加快故障诊断的速度，减少故障对于生产造成的影响，给企业带来巨大的经济效益。因而，远程故障诊断技术的研究具有重要的经济意义和实用价值。 首先文章讨论了故障诊断的基本概念，包括故障的定义、故障诊断主要任务等。然后探讨了各种故障诊断的方法，对其中在故障诊断领域应用最为广泛的专家系统进行了重点的讨论，专家系统根据专家的经验，模仿专家的思维方式设计出智能程序，以此来解决复杂系统的故障诊断问题。由于专家系统存在知识获取的“瓶颈”问题，以及知识难以维护、推理能力弱等缺点，因而文章提出了利用神经网络来改进专家系统的方法，并对BP神经网络作了简单介绍。神经网络具有自学习、联想记忆、分布式并行信息处理等功能，可以较好地解决专家系统中的知识表示、获取和并行推理等问题。 然后介绍了几种实现远程故障诊断的方案，提出了一种本地与远程相结合的基于Internet的实时远程故障诊断系统。系统由基于产生式规则的本地故障诊断专家系统和基于神经网络与专家系统相结合的远程故障诊断中心组成。本地的故障诊断服务器直接连入工业控制网络，其主要功能是进行现场数据的采样，并对控制系统进行故障检测，发现故障后进行初步诊断。而远程的故障诊断中心的任务则是对本地故障诊断系统解决不了的问题利用神经网络进行进一步的诊断，同时专家可以远程实时地监控现场系统的运行状况，对故障进行综合诊断。远程故障诊断中心通过广泛接触各种案例来积累故障诊断知识，不断增强故障诊断的能力，然后对各本地故障诊断系统的知识库进行升级，从而使整个故障诊断系统的诊断能力得到提高。本地的故障诊断系统与远程故障诊断中心通过Internet相连，在需要的时候建立实时通讯。 最后文章对当前工业控制领域应用最为的广泛的集散控制系统DCS(DistributedControlSystem)作了详细的介绍，分析了DCS控制系统的功能特点，并以造纸过程的流送工段的DCS系统为例，介绍了DCS的结构，硬件组成以及软件设计。并以该系统为诊断对象详细介绍了远程故障诊断系统的实现过程。文章还提出了一种基于屏幕共享的远程监控系统，通过该系统，领域专家能对控制系统的软件和程序进行修改，从而在发现故障后完成故障处理。