柴油机是目前许多大型机械的主要动力源,其设备安全可靠性至关重要,因此有必要对其进行故障诊断研究。本文选用常柴EV80小型二缸V型发动机为诊断对象,系统地开展了基于贝叶斯网络的故障诊断方法研究。柴油机在运转过程中各部件关联密切,内部情况复杂,在发生故障时,很难从表面发现;并且柴油机内部属于高温高压环境,情况复杂,部分零部件容易发生失效,因而很难对其进行有效的故障诊断。本文提出基于贝叶斯网络的单一及多点并发故障诊断方法,具有重要的理论应用与工程应用价值。本文通过对小型柴油机进行实验测试,将柴油机常见的几种故障进行模拟,采用振动分析法对柴油机进行故障诊断。通过在柴油机上安装多种不同传感器,采集柴油机运转过程中的重要振动信息,获取柴油机正常和故障状态下的数据,然后采用小波分析对信号进行处理,获取所需特征值。提出基于贝叶斯网络的柴油机单一故障的诊断方法,通过对信号处理后提取的特征值,进一步考虑故障与特征值之间的父子节点关系,建立了单一故障的柴油机贝叶斯网络。利用大量的实验数据对其进行验证,确保网络具有很好的诊断效果,考虑不同速度档下的数据,同时模拟柴油处于一定的杂音环境,加上不同信噪比的白噪声,进一步研究故障诊断的准确度。针对柴油机多点并发故障,建立了并发故障的贝叶斯网络。由于柴油机柴运转过程工况复杂,通常会有两种及以上的故障同时发生的情况,因此诊断难度非常大。针对柴油机几种典型的并发故障,采用“1+4”模式,即NOR、OLESE、OLWE、OLES、OLESP这几种状态建立并发故障贝叶斯诊断网络,将观测信息节点加入已建立的故障模式诊断网络,同时考虑不同速度档与白噪声的因素对于网络的影响,使得网络在不同环境下仍然具有最佳的准确度。基于MATLAB与Cimplicity软件的图形用户界面开发环境开发一款界面友好、易于使用的柴油机智能化故障诊断系统,能实时在线监测柴油机运行,并对柴油机发生故障及时报警。