汽轮发电机组在电力生产中属于极其重要设备，起着举足轻重的作用，因此，其运行的稳定性和可靠性跟整个电力系统乃至整个国民经济稳定有着密切的关系。所以研究开发汽轮发电机组故障诊断专家系统，有助于准确高效地对汽轮发电机组故障进行诊断与预测，对于汽轮发电机组保持良好的工作状态具有重大的意义。　　本文主要研究的内容包括:　　(1)研究汽轮发电机组专家系统知识库的构建。研究汽轮发电机组专家系统知识库的正确性、完整性和可用性，分析总结汽轮机振动故障及其征兆间的关系，列出汽轮发电机组故障分类表。根据建立的故障征兆表，利用基于置信度产生式方法表示汽轮发电机组故障规则，建立规则库。收集和整理实际诊断过程中的汽轮发电机组故障案例，采用面向对象的方法表示故障案例，建立汽轮发电机组故障案例库。　　(2)研究案例检索策略。提出分层检索与比值相似度算法结合的案例检索方法，根据用户提供的相关数据自动把问题案例映射到与其相对应的子案例库中，然后通过比值相似度算法构造问题案例与历史案例的相似度矩阵，得出问题案例与历史案例相似度，再从比较得出的所有相似度中，选出最相似的案例。　　(3)研究集成规则推理和案例推理的汽轮发电机组故障诊断专家系统的总体设计。提出了规则和案例两种推理方式相结合的集成推理机制，综合利用汽轮机领域知识和故障诊断经验，提高诊断结果的精确性。采用CLIPS、Visual C＃.NET以及SQL三种软件混合开发，充分利用了各自的优势，有效地加快了专家系统研发的速度。最后通过具体的实际例子进行测试，结果证实本专家系统可以有助于故障诊断效率的提升。