该论文主要进行智能信息处理技术在系统故障诊断领域中的应用研究.首先,回顾了论文中涉及的故障诊断和智能信息处理技术的发展历史、研究现状和趋势,并分析了总结了现有主要的故障检测与诊断技术和论文相关的智能信息处理技术的特点与不足.然后,针对模糊逻辑与人工神经网络处自的优缺点,对模糊逻辑和人工神经网络理论的优势融合进行了探讨,提出一种前馈型模糊神经网络故障分类器,并对网络结作了进一步的改进,形成多输出模糊神经网络,减少了网络学习参量数目,压缩了网络规模,提高了网络训练效率;将它们用于燃气轮机多传感器系统的故障诊断中,诊断效果良好.其次,针对非线性控制系统对象,提出一种基于模糊聚类分析的故障诊断策略,并初步研究了提高诊断方法对模型误差、系统不确定性干扰的鲁棒性问题.最后,为解决控制系统渐变故障及时诊断中的难点,针对系统相似模式难以识别问题,综合利用系统各部位量测信号信息,提出一种多级分布式数据融合体系进行故障诊断的方法.