В настоящее время в связи с увеличением автоматизации швейного оборудования в сфере деятельности человека, связанной с пошивом изделий и их отделкой, все более возникает необходимость в средствах, позволяющих качественно и быстро перерабатывать большое количество информации по управлению и диагностированию технического состояния оборудования. Использование таких средств позволяет повысить эффективность работы оборудования, а при появлении неисправности затратить минимальное количество времени для восстановления его работоспособности.В роли данных средств выступает диагностическая база данных, которая может быть адаптирована для любых технологических процессов изготовления и обработки изделий из ткани. Разумеется, существуют технические таблицы, фиксирующие некоторые неисправности, но для них свойственны неполное описание процессов, ограниченное число регистрируемых данных, отсутствие описания динамических свойств и другие недостатки. Весьма часто возникают ситуации, когда имеющихся характеристик объекта недостаточно для выявления проблемы.Для диагностики таких объектов применяются разнообразные подходы, основанные на методах искусственного интеллекта. В основе данных методов