柴油机作为船舶的主要动力来源，其性能的好坏直接影响到船舶运行的效率和安全性。目前船用柴油机正朝着智能化的方向发展，柴油机监测诊断技术作为智能化的关键技术之一，能对柴油的运行状态进行有效的监测，及时发现异常数据，减少严重事故的发生。因此，开展船用柴油机故障诊断方法研究和综合监测诊断系统开发具有重要意义。　　柴油机机构复杂，采用传统的诊断方法难以满足诊断准确性的技术要求，本文拟以人工智能技术为基础，采用专家系统方法对柴油机的智能化故障诊断进行研究，本文的主要研究内容和结论如下：　　1.分析了国内外船舶柴油机故障诊断系统的发展状况，归纳总结专家系统在故障诊断领域的应用。通过分析专家系统的结构和功能，确定了柴油机故障诊断专家系统开发路线。　　2.分析了船用柴油机的故障种类和特点，按照船用柴油机子系统进行分类整理，据此设计了包括事实库、规则库和故障库等在内的数据存储结构，构建了柴油机故障诊断专家系统的知识库，并存储在SQL Sever数据库之中，在此基础上完成知识库的管理功能。　　3.研究了专家系统的推理机和知识的表示方法，采用产生式规则的方式将诊断规则存储在故障诊断系统的知识库，使用正向推理对故障进行推理。将可靠度与主观贝叶斯的方法结合，实现了对故障推理过程中的不确定性管理。　　4.提出了船用柴油机智能化诊断技术与虚拟仪器技术相结合概念和结构，选取了表征发动机工作性能状态的特征参数，使用 Labview编程语言开发了包含信号采集、分析和处理方法在内的柴油机故障诊断专家系统，实现了基于气缸压力示功图和热力参数分析的柴油机燃油系统、滑油系统、冷却系统、增压系统的在线监测和异常数据报警功能。