远程智能故障诊断系统集成了人工智能、网络安全、数据挖掘、数据库等多种信息处理技术,能够经济、快速、有效地解决复杂系统的故障诊断问题,充分发挥网络传输和知识共享优势,提高诊断知识的使用效率,增强系统的整体诊断能力,代表了故障诊断发展的趋势。本文在分析了系统故障诊断需求的基础上,讨论了远程智能故障诊断系统的总体结构模型,并研究了系统的基本组成模块及关键技术,提出了一个适合复杂系统故障诊断的基本框架。数据挖掘技术是远程故障诊断实现数据融合,知识共享的主要方式,本文深入研究了数据挖掘理论,讨论了不平衡数据挖掘算法,采用多种采样方法结合支持向量机对诊断数据集进行重平衡,较好地解决了不平衡数据集的问题;同时,采用XML技术管理诊断数据库,Web Service技术封装了诊断服务和不平衡数据挖掘模块。最后结合“远程分布式故障诊断系统”项目,采用ASP.NET技术和ATL组件技术设计和开发了系统原型,实现了远程诊断技术和不平衡数据挖掘方法,解决了远程诊断系统中的不平衡数据集问题,并进行了实例测试,取得了较好的效果。测试结果表明:采用了不平衡数据挖掘方法的远程诊断系统在知识共享和诊断能力上都比一般的诊断系统具有好的性能。