现代制造向着柔性化、集成化、智能化和虚拟化的方向发展，对制造过程的信息检测监控提出了新的要求，促使检测监控系统走向分布式和智能化。本论文应用分布式人工智能(DAI)以及其它相关理论对先进制造系统中的检测监控系统进行了研究。论文系统、全面地研究了基于分布式人工智能技术的检测监控系统的组成、构建及智能单元实现技术，研究成果为实现一种智能化的检测监控系统提供了相应的理论框架和可行性验证。 论文首先从系统的角度分析了现代制造模式下分布式控制结构对于以往集中、递阶方式的优越性，提出了一种由管理单元和监控单元组成的分布式监控体系结构模型；基于这种体系和DAI的相关理论给出了一种检测监控系统的多Agent系统模型，奠定了研究智能化检测监控系统的基本思路与框架。 在体系结构研究的基础之上，对智能检测监控单元的特性进行了分析，提出了面向检测监控系统的监控Agent和管理Agent的模型，从逻辑的角度全面描述了一种形式化的Agent实现框架。 围绕着检测监控系统智能单元的实现方法，本文应用相关的理论对Agent各功能模块的具体实现技术进行了详细研究。针对监控Agent，提出了一种基于灰色关联理论的系统状态判别方法，用以实现监控Agent对设备状态的实时检测；给出了一种可以集成不同故障诊断方法的故障参数接口，研究了一种基于BAM神经网络与反向推理专家系统相结合的故障诊断机制；分析了Agent间的通信机制，从而制定了Agent间的基本通信行为及会话策略；为协调监控Agent内部模块的运行，建立了一种基于Petri网的控制模型。对管理Agent给出了监控任务分配的方法和冲突协调策略，并通过整体信息融合实现对系统状态的综合评判。对于软件的实现，研究了一种基于组件对象模型(COM)和模板的Agent软件开发方法，并开发了应用程序，为多Agent检测监控系统的运行提供了试验平台。 论文以一个典型的柔性制造系统BQ-FMS为背景，建立了相应的检测监控多Agent系统。通过对该系统进行分析和研究，给出了系统运行的特点，在此基础上提出了Agent的各种相关行为策略。最后论文给出了一个具体的运行实例，在局域网环境下对论文的研究成果进行了相关试验和验证，为今后该方向的进一步研究提供了理论与实践基础。