1、引言
    現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備趨向大型化、連續(xù)化、高速化和自動化，功能越來越多、結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，但因此設(shè)備故障停工造成的損失大大增加。保證生產(chǎn)正常進(jìn)行的關(guān)鍵是使各種重要的大型設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)。如果在設(shè)備出了問題后維修，停產(chǎn)不僅帶來經(jīng)濟(jì)上的巨大損失，而且設(shè)備帶病工作有可能引起嚴(yán)重?fù)p害。由于涉及破碎機(jī)系統(tǒng)故障診斷的文獻(xiàn)報道極少，因此有必要對其進(jìn)行研究。
    根據(jù)運(yùn)行系統(tǒng)和現(xiàn)場技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)積累可知：破碎機(jī)在運(yùn)行過程中故障與征兆之間的描述語言是模糊的，要充分利用這些數(shù)據(jù)對破碎機(jī)進(jìn)行故障診斷，首先需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理，以適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出需要。為解決這些問題，本文在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)對故障知識和數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理，并利用MATLAB工具箱中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)臺起來，找出破碎機(jī)運(yùn)行中故障原因與現(xiàn)象間的模糊關(guān)系，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障知識學(xué)習(xí)，這將有利于提高破碎機(jī)故障診斷的質(zhì)量和效率。
2、破碎機(jī)的故障集及征兆集的建立
    破碎機(jī)故障原因、故障征兆較多，為簡便起見，根據(jù)現(xiàn)場運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)及有關(guān)文獻(xiàn)，對大型破碎機(jī)組的主體、潤滑系統(tǒng)及電機(jī)部分進(jìn)行總結(jié)歸納，得到IO種主要故障形式，分別是：(A)．破碎能力下降；(B).破碎機(jī)振動過大；(c)．破碎機(jī)過熱；(D).水平軸磨損；(E)．定錐松動；(F)．潤滑失效；(G)．甩油故障；(H)漏油故障；(I).過濾器堵塞；(J).電機(jī)軸承燒壞。
    同時借助傳感器獲得以下十一個參數(shù)值作為破碎機(jī)故障征兆：(1)傳動軸轉(zhuǎn)速；(2)止推軸承溫度；(3)傳動軸與外襯套溫度；(4)排礦口尺寸；(5)冷卻管進(jìn)油溫度；(6)冷卻管進(jìn)出油溫差；(7)回油管溫度；(8)供油流量；(9)過濾器壓差：(10)水平軸壓力；(11)電機(jī)軸承溫度等十一種運(yùn)行征兆參數(shù)作為破碎機(jī)故障征兆以提取破碎機(jī)故障。其中電機(jī)軸承溫度在兩個不同位置分別設(shè)置了傳感器，通過求二者的平均值確定它的參數(shù)值以便精確測定。
3、故障診斷征兆的模糊處理
    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)多層感知器的主要區(qū)別在于其輸入和輸出均表示為模糊隸屬度，通過隸屬度函數(shù)的適當(dāng)選擇，該網(wǎng)絡(luò)既可以處理數(shù)字形式輸入又能適應(yīng)語義形式輸入，同時輸出也不再是單一的分類結(jié)果而是各類的隸屬度，這樣就更好地模擬了人腦思維的模糊性。
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