随着人工智能技术的不断进步,诊断技术已开始进入一个新阶段,即智能化诊断阶段。将人工智能领域的各种方法加以综合利用并用于故障诊断,特别是针对大型复杂机械设备的诊断对象,将更有利于深入细致地刻画与描述故障的特征,使推理过程与客观实际更加相符,同时也克服了传统的故障诊断专家系统中所存在的知识“瓶颈”问题。将人工智能领域中的各种方法有机结合,可以大大提高故障诊断的水平和效率。本文提供了一种用于自动装填智能故障诊断的通用方案,对于类似系统的设计开发具有借鉴意义。本系统的投入使用可以提高实时故障诊断的准确性和速度,使自动装填的可靠性大大提高,同时也使我国装甲车辆自动化水平提高到了一个新的层面。在神经网络专家系统的设计中,对专家系统的知识库、推理机和解释机制分别进行全新的设计。专家系统知识库中,自动装填知识采用面向对象的表示方法存储在数据库中,而神经网络是把权值和阈值作为隐式知识库存储在数据库;专家系统和神经网络分别采用正反混合推理和正向推理;专家系统的解释机制采用预置文本与路径跟踪法,而神经网络的解释机制是把神经网络逆向推理的过程呈现在用户的面前。最后,利用VC++实现专家系统人机界面的设计。