随着现代复杂装备大型化、自动化、高速化程度的不断提高，在传统模式下对其进行故障诊断日趋困难，表现出成本高昂、效率低下等诸多不足。远程化、协同化、智能化已成为现代故障诊断领域研究的一个重要发展方向和必然趋势。为此，本文面向e-维护模式下复杂装备的诊断问题，以柔性制造系统(FMS)为对象，对远程协同故障诊断进行了研究。研究主要包括远程协同诊断体系结构、关键支撑技术、系统实现及工程应用等多个方面。论文首先对远程故障诊断技术的工程实践背景进行了剖析，通过对研究现状的分析及企业调研，针对其中存在问题，提出了面向e-维护模式下复杂装备的远程协同故障诊断框架模型E-CFD。为有效实现多点信息的采集、传输、分析与决策，实现故障诊断D2E(Device to e-Business)的向上过程集成，搭建了集中-分布式的诊断体系结构。通过对工作原理及关键技术的分析，构建了E-CFD的逻辑结构与功能模型，研究了诊断系统与e-维护环境的有效集成。其次，针对远程协同故障诊断的任务分解及其控制问题，给出了一种基于关系模型与贝叶斯网络的主从混合式算法。构造了面向诊断任务分解的关系建模方法，用于解决粗粒度诊断路径的规划问题。设计了基于邻接矩阵与贝叶斯网络的图论方法，分析了其在细粒度层面诊断任务分解中的应用。提出了诊断资源调度优化问题模型，实现了多约束条件下的诊断资源配置。第三，引入博弈论方法，构造了故障诊断决策博弈融合模型，以解决远程协同故障诊断中由诊断结果冲突与合作所引起的决策融合问题，并给出了从基本要素、功能与过程模型到融合算法的说明。针对故障诊断中的具体问题，提出将协同诊断中的多源决策信息视为局中人，对远程协同故障诊断中冲突与合作局势进行了分析研究，给出了一种基于信息熵影响增强与减弱方法的融合算法，以定量地处理诊断决策问题，使之做出最优诊断决策。第四，为提高远程协同故障诊断的智能性，搭建了可重置的协同行为智能仿真模型。通过对从装备设计到运行过程中涉及到的行为智能进行分析，建立了由计算组件、协同调度、可重构设置构成的三层协同行为智能仿真模型体系结构，并给出了基于该模型的智能故障检测与诊断系统的建立方法。最后，以FMS为主要算例，对上述模型及其相关算法进行了应用研究，相应的验证结果表明了理论研究成果的正确性与可行性。在此基础上，设计了原型系统UN-E-CFD的开发方案，并给出了总结与展望。