复杂度越大、自动化程度越高的系统,受到外界的扰动而引发故障的可能性就越大。这些系统一旦在运行过程中发生故障,就会造成不可挽救的损失,及时地发现故障并且找到故障原因所在是及时止损的重要手段。尽管近些年来对于故障诊断的理论研究越来越丰富,但是这些方法在应用中并没有得到有效地推广。故障诊断工具箱的开发和使用是推广故障诊断技术的重要途径。本文对现有的故障诊断工具箱进行了分析,总结了当前已有工具箱的局限性,并开发了一种基于Python平台的故障诊断工具箱。本文的主要工作如下:首先,对现阶段国内外开发使用的故障诊断工具箱进行了查阅和分析,分别从工具箱的结构、功能和使用方式等方面出发对这些工具箱进行了详细的探讨,通过比较发现当前得到推广的工具箱主要聚焦于MATLAB平台并采用函数调用的使用方法。这些工具箱仍然侧重于故障诊断算法本身,而忽略了工具箱在工程中的应用性。其次,针对现有工具箱的不足,提出了基于Python的故障诊断工具箱。从工具箱的整体框架开始着手,分析工具箱的设计需求,结合应用性功能和展示性功能对工具箱的结构模块进行划分,并对每个结构模块的基本功能进行解释说明,从而完成工具箱的整体设计方案。接着,针对工具箱需要实现的具体功能,选择了基于数据和模型的故障诊断算法,分别实现了基于主元分析、偏最小二乘法和卡尔曼滤波的故障诊断算法。将这些算法封装成单个子函数添加到工具箱内,然后对图形用户界面进行规划和设计,并采用信号-槽机制实现人性化界面与算法的联动。为了验证各个算法模块的正确有效性,分别采用不同的仿真案例测试本工具箱。最后,将本文中设计实现的工具箱应用于MEMS传感器的姿态确定系统,将应用过程中每一种算法所产生的诊断结果加以详细地分析说明,进而对工具箱的使用方法进行了解释。通过对MEMS传感器姿态确定系统的故障检测以及故障隔离验证了本文中工具箱在实际应用中的正确性。