随着科学技术与生产的发展，自动化系统规模的不断扩大，对设备生产使用的要求越来越高，提高设备的使用效率和工作强度成为设备研究专家的关注领域。然而，设备的功能完善的同时，各部分的构造关系就越加复杂与紧密，一处微小的部分发生故障可能会导致其他故障的发生，这种小故障引发的连锁反应，导致设备的生产受到极大的阻碍，乃至对设备所在的环境造成极大的破坏，不仅给经济上造成损失，还可能对人身安全造成威胁。这种由设备故障未得到及时诊治而造成的后果不堪设想。因此，设备诊断技术日益发挥重要作用。随着计算机科学技术与应用的发展，先进的数据挖掘技术为设备故障诊断提供了新的发展动力，它不仅能对设备故障信息进行智能挖掘，还能帮助设备故障诊断领域专家或维修人员及时的对设备进行诊断，正确地加以维修，以减少维修时间，提高维修质量，节约维修费用。综上所述，有必要建立设备故障诊断系统，来监测系统的变化和故障信息，进而采取必要的措施，防止系统灾难性事故的发生。本文首先通过对国内外设备故障诊断系统的研究、应用现状和发展趋势的论述，探讨了数据挖掘技术应用于设备故障诊断的可行性和科学性。接着对数据挖掘的概念、对象、方法以及数据挖掘在设备故障诊断中的应用进行了介绍。然后重点介绍了数据挖掘技术中关联规则挖掘的理论与算法，并对关联规则的经典算法Apriori算法进行研究与改进。最后，在前面研究讨论的基础上，根据所作的项目课题，将数据挖掘技术集成于设备故障诊断系统，并描述了该子系统结构和功能的设计与实现。