随着现代化大生产的发展和科学技术的进步,各行业系统的结构日趋复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高。故障诊断技术是保证系统高效、安全、可靠运行的重要手段,越来越受到人们的重视,相应的研究也越来越多。对系统的整个运行状态进行监测,同时当系统运行中出现故障的时候能够及时处理和诊断,可以节省巨大的系统维护成本。与此同时,传统的故障诊断技术已经与现代复杂系统的故障诊断的高要求脱节,web化、程序化成为了故障诊断领域研究的必然趋势。同时,从软件工程的角度来说,故障诊断系统的研发实现也呈现复杂化的趋势,对软件的稳定性、扩展性以及兼容性的要求也在提高,传统的软件开发方式遭遇到了越来越强烈的发展瓶颈。通过对故障诊断方法、内容和发展趋势进行了分析,同时研究了流行的Java开发框架J2EE,产生式规则框架JESS与开源的神经网络框架Neuroph。主要内容如下：第一,在研究故障诊断发展历程和故障诊断领域各种方法的理论及应用的基础上选择了远程故障诊断专家系统作为研究的主要目标；第二,分析了远程故障专家系统的特点,采用J2EE框架构建了一套支持远程访问的专家系统；第三,将现有的规则引擎进行了深入的研究对比,最后决定采用Java语言编写的JESS规则引擎作为专家系统核心部分,可以与J2EE框架进行完美的融合；第四,针对故障诊断中的参数预测与监控作了研究性的工作,分析了神经网络技术技术与ARMA时间序列模型在柴油机参数预警中的效果对比,深入研究了Neuroph开源神经网络框架,采用其做为神经网络诊断部分的核心实现。