故障诊断越来越受到人们的重视。目前，虽然用于故障诊断的方法有很多，但由于种种原因很少能高效地工作。同时，近年来，由于计算机技术、信号处理、人工智能、模式识别等技术的发展，故障诊断技术得以不断发展，特别是人工智能的诸多方法在故障诊断中的应用得到了广泛的关注。 在人工智能的研究领域，本体作为共享概念模型的明确形式化规范说明，能够以一种明确的、形式化的方式来表示领域知识，促进知识共享和互操作，已经成为知识工程领域中的一种有效的理论指导和实践工具。 目前，虽然已经出现了将本体用于故障诊断的例子，但在不同类型的故障诊断中所用本体的结构与表示方法等具有不同程度的区别，因此，不具通用性，没能体现本体的优势。基于此，本文将对不同故障诊断的共性进行新的探讨，以期建立一个基于本体的通用故障诊断知识库系统。 首先，我们将模糊理论、模态逻辑和粗糙集等理论研究中的有关思想方法运用于知识信息的规则提取，形成一综合规则提取机制，较好地实现了不完备信息规则的高效提取。 其次，通过对大量故障从知识层进行分析，建立了通用故障诊断知识库系统。为增强其可重用性，参考KADS建模方法，将它设计成3个独立的层次，即领域本体层、推理层（集成已有PSM）和任务本体层，同时，在层与层之间设计了通信的渠道——映射本体。通过预先建立通用故障诊断知识本体，构建故障诊断知识库系统，既实现了知识库系统可以重用的要求，又降低了开发领域本体层的代价，并在此基础上设计了通用的故障诊断系统。 最后，将本文的思想与方法应用于移动通信基站系统的故障诊断中，通过分析移动通信基站系统的特点，建立了移动通信基站系统领域的本体模型，集成到已建立的通用故障诊断知识库系统中，实现故障诊断，并建立了一个演示仿真系统，证明了系统的可行性。