柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）是一种集成了多种自动化设备、机器人、计算机控制和信息传输技术的智能制造系统。故障诊断技术是FMS运行和维护中非常重要的一部分。以下是FMS故障诊断技术研究的综述：

故障诊断方法：

基于规则的方法：通过编制一系列故障规则，将故障现象与规则进行匹配，从而判断故障类型。这种方法需要专家知识和经验，并且对系统的变化和复杂性适应性较差。

基于模型的方法：通过建立系统的数学模型，模拟系统的运行状态，通过比较实际数据与模型预测的结果，进行故障诊断。这种方法需要较多的计算资源和模型建立的准确性。

基于统计的方法：通过收集系统运行过程中的数据，利用统计学方法进行故障诊断。这种方法可以较好地处理系统的变化和复杂性，但需要大量的数据和统计分析技术支持。

基于智能算法的方法：利用人工智能技术，如神经网络、遗传算法等，对系统进行建模和训练，从而实现故障诊断。这种方法可以适应系统的变化和非线性特性，但需要大量的数据和训练时间。

故障诊断技术的应用：

故障检测：通过监测系统的传感器数据，检测系统中可能出现的故障或异常情况。

故障定位：确定故障出现的位置，可以通过比较实际数据和模型预测结果进行定位。

故障诊断：根据故障现象和特征，判断故障的类型和原因。

故障预测：通过对系统运行数据进行分析和建模，预测可能发生的故障，提前采取相应的措施。

故障诊断技术的挑战：

多样性和复杂性：FMS通常由多个设备和子系统组成，每个子系统都有不同的特性和故障模式，因此故障诊断技术需要适应多样性和复杂性。

数据获取和处理：FMS产生的数据量庞大，需要高效的数据采集和处理技术。

实时性和准确性：FMS的故障诊断需要实时响应和准确判断，因此需要高性能的计算和算法支持。

知识管理和更新：FMS的故障诊断需要专家知识和经验，因此需要有效的知识管理和更新机制。

总体而言，FMS故障诊断技术研究涉及多个学科领域，包括机械工程、自动化技术、计算机科学等。随着人工智能和大数据技术的发展，故障诊断技术在FMS中的应用将会得到更广泛的推广和应用。