基于ANN和FUZZY的装载机远程故障诊断专家系统研究

摘要

研究和开发具有自主知识产权的信息化装载机，对于提升我国装载机高科技含量、市场竞争力，促进我国工程机械的跨越式发展，具有重要的意义。 本文运用神经网络与模糊理论原理，针对本项目的特点，对装载机的故障诊断算法作了深入细致的研究, 提出了装载机远程服务诊断专家系统的整体架构和工作模式。在此基础上，演绎和推导出远程服务诊断专家系统的诊断层次算法，提出了一种基于ANN和模糊理论的层次诊断模型，结合装载机的特点，建立了基于模糊系统的可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，使得网络训练的速度和诊断准确率有明显提高。模型缩小了知识库，减少了计算量，具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来，经仿真实验证明，识别效果良好，有效的减少了误判和漏判。按照装载机远程故障诊断服务专家系统的软件控制流程，介绍了远程服务诊断专家系统软件的核心功能模块、组成及其功能，给出了故障诊断专家系统的几种实现方式，对其中的关键技术也给予了详细的解决方案。所研制远程服务诊断专家系统，在柳工ZL50型装载机上获得了应用，取得了良好的效果。 最后，对全文的工作进行了概述和总结，对后续的研究工作提出了一些展望，为今后的工作确定了目标。