随着永磁同步电机进入实用阶段，船舶电力推进系统技术得到了快速的发展。作为船舶的重要组成部分之一，电力推进系统能否正常运行对船舶的运行安全和战斗保障来说具有十分重大的意义。因此，如何快速精确的对船舶电力推进系统发生的故障进行诊断和检修，就成为船舶维护的重要内容之一。由于故障诊断是一种可以降低损失、增加经济效益的技术，所以它已经被广泛的应用在各个领域行业中。但是对于船舶电力推进系统而言，由于它的发展还不是很成熟，国内外对其故障诊断技术的研究都很少，所以对船舶电力推进系统故障诊断技术进行研究具有十分重要的现实意义和实用价值。本文在课题的研究过程中所做的工作主要包括以下几个方面：（1）对船舶电力推进系统整体的组成结构和功能进行了分析，简要介绍了船舶电力推进系统的各组成模块结构以及工作原理。对系统各主要组成部分的故障现象与特点进行详细分析，将故障树分析法和专家系统相结合来完成对系统的故障诊断，同时建立了船舶电力推进系统故障诊断系统的总体结构框架。（2）对故障树的基本概念、建树原则和步骤进行了简单描述，建立船舶电力推进系统的故障树模型。针对系统常见故障所具有的特点，采用了故障树分析法与层次分析法相结合的方法来计算故障树中基本事件的权重值，从而形成带权重的智能故障树，为故障原因排除的先后顺序提供依据。（3）建立了基于故障树-专家系统的船舶电力推进系统故障诊断系统。采用产生式表示法从船舶电力推进系统故障树中提取故障诊断规则，建立故障诊断系统知识库。采用混合推理方式和广度与深度搜索策略相结合的方式来完成故障诊断系统推理机的建立。（4）针对传统的故障诊断系统缺乏自学习能力的缺点，利用BP神经网络技术对系统进行故障诊断的研究。通过故障诊断样本的训练与仿真，设计完成的BP神经网络用于船舶电力推进系统的故障诊断。（5）以某电力推进船舶为对象，对两种故障诊断系统的故障诊断能力进行仿真试验，仿真结果表明了设计的故障诊断系统具有很好的故障诊断能力，满足性能要求。