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本论文通过对汤姆洛克Ranger7002型液压凿岩台车的THC560液压系统故障智能诊断软件的研究与开发，成功地将神经网络与专家系统相结合的方法应用于工程机械液压系统故障诊断。论文探讨了在实时状态下创建面向对象的故障诊断模型的过程和方法，并将数据库、神经网络、专家系统三者有机地集成到Visual C++6.0的应用编程中；论文提出了实施性工程机械液压系统实时诊断的系统框架，在此基础上创建故障数据库模型框架及故障诊断模型框架；论文在Windows xp环境下所开发的基于THC560液压系统对象的诊断系统界面和用户界面，为故障样本库的更新、故障样本训练以及故障诊断提供了友好的界面，使故障样本库的维护以及故障诊断对用户的知识水平的要求降到最低，实现了面向最终用户的现代软件设计要求。 在编辑THC560液压系统故障样本过程中，作者采用了产生式、框架式、神经网络产生规则式等知识表达方法，对THC560液压系统故障诊断知识进行了有效的表达，同时对数据库进行规范化处理，以保证数据的完整性，减少数据冗余。 在THC560液压系统故障诊断样本训练过程中，作者探讨了网络结构、学习率、初始权值阈值、激励函数、BP算法等因素对训练速度的影响，为选取合理的网络参数提供了依据。经过仿真试验表明，在样本集足够丰富的情况下，本软件可对THC560液压系统所发生的故障作出较准确的诊断，再依据其解释机制对故障原因进行分析，并提出合理的解决措施，这对于THC560液压系统故障的预防和处理，提高运行人员的管理水平具有指导意义。