自动供输弹系统是火炮的关键子系统之一,作为一个功能既独立,又与武器系统总体性能相协调的部分,其动态响应是否与总体性能相匹配将直接影响火炮的总体可靠性。自动供输弹系统是机、电、液一体化的机电系统,其结构复杂,工作环节多,因而自动供输弹系统也是火炮上故障发生率较高的子系统之一。火炮自动供输弹技术是塔装火炮研制中的一项关键技术,然而,火炮自动供输弹系统的可靠性又是塔装火炮研制中的一个技术难点,出现故障后,依靠人工直观地判断,已经很难满足现代武器装备智能化的要求,所以急需研究相应的故障诊断方法,以实现自动供输弹系统故障诊断的智能化。近年来,计算机技术和智能技术飞速发展,与此同时,人们更多地将人工智能应用于故障诊断领域,推动故障诊断技术进入了一个新的阶段。专家系统和神经网络是人工智能技术中比较活跃的两个分支,被广泛用于故障诊断中。但是这两种技术又都存在着缺陷,研究发现,二者具有很好的互补性,因而本文中建立了一种以专家系统为主、神经网络为辅的神经网络智能故障诊断专家系统,分别从知识库、推理机和解释机制三个方面对二者的工作原理进行了研究,并结合自动供输弹系统的故障模式,采用Visual C++、SQL Server 2000和Matlab工具对系统进行了测试。本系统的应用可以提高自动供输弹系统的故障诊断效率,从而满足现代武器装备智能化的要求。