随着故障诊断技术的发展,以监测、识别、预测和干预为核心的先进的故障诊断系统在核工业中得到了广泛的应用,系统能够及时、准确地诊断出故障,并采取相应的对策,保证和提高核反应堆的安全性和可靠性。　　本文以国防基础科研项目“基于隐马尔可夫模型—人工免疫系统的核动力系统故障诊断技术研究”(编号:B0120060585)为基础,研究了HMM的基本理论和算法,并讨论在核动力旋转机械故障诊断方面的应用,并开发了HMMs故障诊断软件,具体研究内容如下:　　第一章介绍了核动力设备故障诊断技术研究的意义;综述了故障诊断技术的研究现状;分析了HMM在核动力设备旋转机械故障诊断应用中的可行性;最后结合国防基础科研项目提出了本文的研究内容,并给出了本文的总体框架和创新之处。　　第二章针对核动力设备的特点,对核动力设备一回路的各个系统的主要故障进行异常信号和特征信息的收集整理。对类似的故障进行分类比较,这项工作为以后数据库系统开发奠定了基础。　　第三章介绍了主泵的结构及其工作原理,并且分析和总结了主泵的主要典型故障形成机理与特点。最后讨论了故障信号特征提取的方法。　　第四章较为详细地介绍和分析了HMM的基本理论和算法,奠定了本论文的理论基础,并对HMM在实际应用中所遇到的问题展开了讨论并提出了若干解决方案,最后提出了DHMM在旋转机械故障诊断中的应用方案。　　第五章通过实验对前面提出的各种理论、方法进行验证,结合已有的实验条件和实验设备,给出了具体的实验方案和一些典型的实验结果,并对实验结果进行了分析。　　第六章给出了全文的总结,并对HMM理论在核动力设备旋转机械故障诊断方面的进一步应用提出了展望。