作为高性能计算平台，多计算机系统能够为我们提供高速计算服务，这在密集型计算应用中显得尤为重要。随着多机系统结点数目大量增加，系统中出现故障结点的概率随之增大。因此，为维持系统的高可靠性，如何及时诊断出系统中发生故障的结点机就成为一个亟待解决的问题。　　系统级故障诊断为我们提供了一种解决上述问题的可行方案。其基本思想是利用系统中各独立结点机的通信和处理能力，让其相互测试，进而对测试结果进行综合分析，最终定位故障结点。由于系统级故障诊断不必使用专用设备，其具有高效、经济、自动实现故障定位的特点。　　一个系统的系统级故障诊断度（系统中可以被诊断的最大故障结点数）得到了学者的广泛研究。根据传统的诊断问题的要求，不管是在PMC模型下还是在比较模型下，系统的故障诊断度都不超过系统中最小的结点度。为了提高系统诊断能力，Lai等人通过假设对于任意一个结点，其邻域都不属于任一故障模式，引进了条件诊断度的概念。　　由于与传统的电网络相比，光网络具有较大的优势和良好的拓扑性质，比如与生具来的并行性质、高带宽、低延迟、不存在电磁干扰、低能耗等。所以，光网络被认为是一种具有很大应用潜力的互连网络。正是由于这些性质，多种光互联网络的模型提了出来。在这些模型中，每一个超边都和多个结点相关联，而在传统互联网络的拓扑结构中，每条边仅仅与两个结点相关联。在这些众多的光互联网络的拓扑结构中，一种叫k元n维的超网格结构由于具有良好的拓扑性质而脱颖而出，备受学者关注。　　本文的研究工作主要就是围绕系统级故障诊断度问题展开的。主要内容安排如下。　　(1)第一章对系统级故障诊断领域进行简要介绍，并给出与互连网络相关的图论基础知识。　　(2)第二章主要研究了k-元n-维超网格在PMC模型下条件诊断度问题。超网格是一类具有很大潜力网络结构。本文证明了k-元n-维超网格在PMC模型下的条件诊断度为()4141nkk--+，其中3n3，5k3。结果显示超网格具有较好的自诊断能力。　　(3)第三章主要研究了两种潜在互联网络：超网格和DCCLC图在比较模型下条件诊断度问题。本文证明了：①k-元n-维超网格在比较模型下的条件诊断度为()3121nk---，其中3n3，4k3；②在一定合理假设下，一个2t-正则图DCCLCk在比较模型下是条件(4t–4)-可诊断，并且它的条件诊断度不超过6t–6。结果表明超网格和DCCLC都具有很好的自诊断能力。　　(4)最后，本文在第4章中对本文工作进行总结并对后续研究进行展望。