针对传统故障诊断专家系统存在的知识利用率低、推理方式单一及知识库固化等问题,提出了一种基于模糊故障树与融合推理的专家系统。首先,搭建了带式输送机模糊故障树,结合直觉模糊算法实现了故障的定性与定量分析, 形成规范化的专家系统的知识库与案例库;其次,设计了知识案例融合推理算法作为专家系统推理机,使其能够结合状态监测模块实现对故障的实时监测推理;最后,开发了基于BERT模型的知识库动态更新算法,将案例数据主动转化为知识规则,提高系统的运维效率。通过实验对专家系统性能进行测试,实验结果表明:所提出的专家系统平均诊断准确率可达94.75%,平均推理延迟为167.31ms;所设计的知识库动态更新算法在大型案例库环境下运维人力节省率提升明显;系统关键性能参数随着案例数的增加呈上升趋势,专家系统展现出良好的可扩展性与成长性。