柴油机作为船舶的主要动力源,其性能的好坏关系到船舶的安全运行。而随着技术的进步,柴油机结构越来越复杂,对故障诊断与设备维修提出了更高的要求,在复杂的现场情况下,如何让主机管理人员迅速的找到故障原因,依靠传统故障诊断技术已很难满足复杂系统的诊断需求。本文以MAN公司的ME型智能柴油机为研究对象,采用专家系统设计的思路和步骤,融合多种诊断推理技术,能够充分发挥各种技术的优势,可以有效地提高系统的诊断效率。在进行智能柴油机故障诊断的过程中,综合运用规则推理和事例推理两种诊断技术,使两者在诊断过程的不同阶段互为补充,建立了一个融合这两种推理诊断技术优势的智能故障诊断系统。本文从用户需求、知识获取、知识表示和诊断推理四个主要方面介绍了诊断系统的构建过程。详细了解用户需求,进行整个故障诊断系统的功能开发；知识获取部分介绍了知识获取的主要方法,系统的知识量越多,才能更实用；知识表示部分分析了常见的知识表示方法,并分别介绍了规则知识的表示和事例知识的表示方法；诊断推理部分介绍了规则推理和事例诊断的基本方法,并分析规则推理和实例诊断各自优点。首先,能采用合理的知识搜索策略和方法来完成基于规则的推理,并计算结论的可信度。其次,能根据智能柴油机的结构,对事例知识进行分层索引,采用最近邻法计算当前故障与事例库事例之间相似度以得到最相似事例。两种推理技术相结合,克服了各自的缺点,充分发挥了两者的优势。最后进行了专家系统的总体设计、诊断流程设计、推理模块设计、界面设计和数据库的设计,不仅实现了故障规则推理和事例诊断的融合,还有智能柴油机原理和故障诊断知识的培训功能。该系统既可利用领域知识又可使用历史诊断经验,具备了一定的诊断能力,提高了智能柴油机的故障诊断效率。