随着生产的发展，机械故障诊断技术的重要性越来越明显。传统的诊断技术和理论方法对于具有多故障、多过程、突发性故障的现代化机械设备，往往显示出较大的局限性，从而使机械故障诊断陷入了某些困境。为了克服这些缺点，本文就人工神经网络理论在机械故障诊断技术中的应用进行了系统而深入地研究。 首先，本文在系统介绍机械故障诊断技术的重要性和国内外发展现状、趋势的基础上，指出了人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术具有极大的应用价值和发展潜力。同时也指出，我国目前人工神经网络理论在机械故障诊断领域的应用还不完善，仍处于发展阶段。 其次，本文系统介绍了机械故障诊断技术的定义、方法和过程以及人工神经网络模型结构、算法、特点和性质，并在此基础上阐述了人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术研究的理论意义，指出人工神经网络独有的结构和特点为机械故障诊断技术注入了新的生命力，从而很有可能使机械故障诊断技术走出困境。 再次，本文设计了机械故障诊断神经网络学习和诊断程序模块，并利用Turbo C2.0编写了程序，实现了基于人工神经网络理论的集材-50拖拉机变速箱故障诊断的全过程。结果表明，本机械故障诊断神经网络模型不仅克服了传统诊断方法的弊端，而且大大提高了机械故障诊断的准确率和效率。 最后，本文客观地分析了存在的不足，并提出了改进的措施。