现代故障诊断系统是一个动态的、分布的、柔性的和不确定的复杂系统。多Agent能够利用并行分布式处理技术和模块化设计思想,把复杂系统划分成相对独立的Agent子系统,通过Agent之间的合作与竞争来完成对复杂诊断问题的求解。同时考虑到某些故障诊断领域已积累了丰富的诊断案例,因此本文将基于案例推理(Case Based Reasoning,简称CBR)与多Agent技术结合起来研究,并应用于分布式故障诊断系统。首先,介绍了分布式故障诊断系统研究现状,概述了现代人工智能诊断方法原理,简要介绍了CBR方法、Agent技术以及多Agent系统,并以此为基础建立了基于CBR与多Agent的分布式故障诊断系统结构模型。其次,详细的分析了该结构模型中的各个功能Agent;研究了基于投票方案的多CBR Agent协作诊断的机理;研究了多Agent分布式故障诊断系统中三种分布式信任管理方法:基于数字签名的Agent身份的相互鉴别、基于访问控制表控制Agent对系统资源的访问及基于角色的授权访问;介绍了该结构模型中案例检索Agent的安全保护方法。再次,将该结构模型应用于民用飞机故障诊断系统,研究了民用飞机故障诊断系统中CBR关键技术的实现方法:将灰色理论应用于故障案例的相似度计算、采用了基于差异驱动的案例改写方法。最后,在JADE平台上实现了采用合同网方式的多个CBR Agent分布式协作诊断,开发完成了民用飞机故障诊断系统,CBR推理方法及Agent技术相结合的使用,使得该系统具有集体的智能性、较好的健壮性与容错性。