随着现代工业及科学技术的迅速发展，设备与系统日趋大型化、高速化、自动化和智能化，这些大型复杂系统，造价十分昂贵，一旦发生运行事故，就会造成极大的经济损失，因此对系统的运行状态进行检测与诊断即故障诊断技术得到广泛的研究和关注。近年来，为了满足复杂系统的诊断要求，随着计算机及人工智能的发展，诊断技术进入以知识处理为核心，信号处理、建模处理与知识处理相融合的第三发展阶段——智能故障诊断阶段。 同时，随着Web技术、现代通讯技术、故障诊断技术以及网络基础设施的快速发展，使得远程故障诊断成为可能。它主要是在企业的关键设备处设置检测点，采集设备状态信息，并在技术力量较强的科研单位建立故障诊断中心对设备进行分析诊断的一种新兴技术。 本文首先在第1章绪论中对智能故障诊断技术做了总体的介绍；然后介绍了课题的来源和背景情况，并对诊断技术的发展和国内外的研究情况做了概述；最后简单介绍了论文的主要工作。 在第2章中，详细介绍了智能故障诊断的研究方法，讨论了智能故障诊断系统的发展趋势以及系统的一般结构，并且提出了远程故障诊断系统的技术基础知识。 在第3章中，主要介绍了诊断知识发现的理论基础，包括获取方法以及知识的表示方法，总结了诊断知识的不确定问题。 在第4章，在总体介绍了炼油厂在线故障诊断与事故预报系统的基础上，以Intemor为开发平台，详细介绍了系统的软件结构图，重点介绍了专家系统知识库的构建和尤里卡加氢装置在线预估模块的开发。 在第5章介绍了基于数理统计和关联规则综合考虑的知识发现方法，仿真实现基于高速旋转实验平台的知识发现实例。仿真结果表明，该方法是可行的、有效的。 最后在第6章中对全文做了总结，并且总结了做取得的技术成果。