基于案例推理技术(CBR)是人工智能领域新兴的一种问题求解方法,将该方法应用到故障诊断领域,对于提高故障诊断系统的能力,推动故障诊断技术的发展具有重要的意义。本文对案例诊断的关键技术,如故障案例的表示方法、案例的诊断模型、案例检索策略等进行了深入的研究,主要研究内容概括如下:对故障案例的表示方法和推理模型进行了深入研究。介绍了基于案例推理技术和CBR的研究任务划分。在故障案例的表示方法上,提出了一种面向对象的故障案例表示方法,并引入抽象案例的概念,建立了故障案例对象的层次结构模型。模拟领域专家处理故障的方式,建立了一个基于案例的故障诊断模型。研究了案例的检索策略。以模糊理论为基础,介绍了几种相似度计算方法。在故障案例的检索机制中,采用一种并行搜索的检索策略的方法。在案例间相似度的计算方法中,本文介绍了最邻近匹配函数算法,针对最邻近匹配中定量特征的相似度评估难的问题,建立了一种基于模糊划分的定量特征相似度评估方式。案例特征的权重分配是相似性检索中的重要问题,本文研究了一种组合赋权法的权系数确定方法。建立了一种基于最邻近法的检索模型,缩小了检索空间,提高了案例的检索效率。为了帮助管理人员提高卫星的管理水平和技术水平,同时为基于案例的故障诊断系统的实际应用奠定基础,本文建立了故障案例库。以基于案例推理的诊断方法为基础,采用组件技术,建立了卫星的故障诊断系统平台。并将其应用于实际工程项目,开发了一个卫星测控系统在线监测与故障诊断系统。目前该系统已通过上海小组专家的终期验收,并得到专家的一致好评。