车辆故障诊断专家系统是为了解决车辆维修人员技术落后、诊断效率低的问题而设计开发的一套软件。本文在分析和研究了车辆结构和多种智能诊断技术的基础上,提出了一种将启发性知识和逻辑性知识相结合的车辆故障诊断专家系统,并利用关系型数据库技术构造知识库,利用C#丰富的底层数据控制技术以实现推理。本论文主要在以下几个方面做了研究和探讨。(1)通过对车辆故障诊断知识的理解和分析,建立了一个基于扩展故障树和规则组的混合车辆故障诊断知识库模型。具体来说,逻辑性知识是车辆故障的结构性和原理性知识,采用扩展故障树知识表示方法来实现;启发性知识主要是诊断专家的经验性知识,采用规则组知识表示来实现。(2)本文主要针对规则组知识的获取做了探讨。本文以粗糙集属性约简算法来对规则组中规则架的前提属性进行约简,简化诊断输入;用基于神经网络结构学习的知识求精的方法对规则体知识求精。(3)提出了一种基于启发性知识和逻辑性知识的的混合推理模型,对不同的知识模型采用不同的推理方法。