IVC (Individually Ventilate Cages,独立通风笼盒系统)具有节约能源、防止交叉感染等众多优点,适用于SPF (Specific Pathogens Free)级大、小鼠饲育及实验,在国外实验动物科学领域中得到了普及使用。但是在我国,由于应用的背景条件与国外不尽相同,使得IVC在国内的应用受到了制约。本文的研究工作能使IVC更加适应国内实验动物饲养的要求,也能使我国实验动物的清洁等级得到提高,使IVC更好地推广向市场。本文对IVC报警系统及其算法做了研究,提出运用人工神经网络的方法对IVC进行故障诊断,并且设计了报警系统。本文选用误差逆传播(Error Back-Propagation,简称BP)网络进行IVC故障诊断。首先应用传统的多故障整体诊断模型,其次根据IVC故障的特点,提出一种应用于IVC的单一故障并行诊断模型。将两种模型的实验结果进行对比,结果证明:在对IVC故障诊断上,单一故障并行诊断模型明显优于传统的多故障整体诊断模型。报警系统可以实现现场报警和远程报警的功能。其中,远程报警部分基于DTMF(Dual Tone Multi Frequency)的远程数据传输技术,将报警信息和故障诊断的结果及时、有效地传递给有关人员,使得有关人员能及时地对故障进行处理。文章介绍了号码预设模块、现场报警模块和远程报警模块等主要功能模块的硬件设计,并且提出对故障诊断结果的处理原则,最后介绍了本系统的软件设计思想。