对潜艇航行方位以及航行姿态进行快速、有效的控制是保证其隐蔽性与机动性的关键。在战争中,一旦其位姿控制系统出现故障,潜艇不仅难以对敌进行有效的战略打击,还有可能将其自身暴露在敌人的炮火之下,造成重大的人员伤亡和经济损失。因此,如何能在系统出现故障的情况下快速地找出其故障所在就显得极为重要。本文的目的就是在潜艇位姿控制系统存在故障的情况下,实现其智能化的故障诊断,以防止潜艇控制性能的下降以及故障的蔓延,提高潜艇在现代战争中的生存能力。首先,本文在分析了现代潜艇的特点以及受力情况的基础下,以国产某型鱼雷攻击常规潜艇(双轴双桨型)为研究对象,对潜艇位姿控制系统的结构进行了介绍,并依据相关领域专家的实践经验,分析了该系统在潜艇航行期间可能发生的各种故障情况,以此作为建立故障树模型的基础。然后,依据故障树分析法的基本原理、故障树建模的基本步骤和潜艇位姿控制系统的基本结构,利用演绎法建立了故障树模型。接着,利用产生式规则来组织故障诊断知识,以此建立了故障诊断专家系统的知识库,并在融合了已建立故障树模型的基础上,应用面向对象的编程方法,以Windows XP为平台,VC++ 6.0的MFC框架为软件开发工具,编写了该专家系统的故障诊断源程序,从而实现了故障树分析法与故障诊断专家系统的有机结合。最后,以故障树模型的子树为样本,利用模糊神经网络技术对系统进行故障诊断,弥补了故障诊断专家系统不具有自学习与在线诊断能力的缺欠。仿真结果表明,本文建立的融合了故障树的故障诊断专家系统能够快速、准确地找出系统中存在的故障,并可以形象地展示出故障路径,为工程维护人员提供方便;而结合了模糊神经网络的故障树和专家系统,可以根据新的故障样本自动学习和训练、更新故障诊断知识,并且能够进行在线故障诊断,具有一定的工程应用价值。