本文应用神经网络及相应的数学工具结合专家系统对胎面生产线相关的设备进行准确的故障诊断,使该故障诊断系统既具有专家系统的逻辑思维能力,又具有神经网络的经验思维能力,它不仅可以减少和防止故障对生产设备造成的影响,使系统尽快恢复正常运行,减少经济损失,而且对确保轮胎生产的质量、产量和设备人员安全也有重要的意义。本文以轮胎胎面复合挤出联动线PLC控制系统为研究背景,概述了胎面生产线的工艺流程,根据其控制系统的总体结构和性能特点,分析了轮胎胎面复合挤出联动线PLC控制系统故障的类型、范围及产生的原因,从中选取了三类故障作为本文的实验对象进行简单分析。论文对智能故障诊断系统的产生和发展现状作了综述,分析了神经网络与专家系统的结构和特点,以及在故障诊断中的运用,讨论了神经网络与专家系统单独应用于故障诊断的不足,并确立了神经网络与专家系统结合的故障诊断体系。同时对神经网络专家系统的基本结构以及知识库、推理机、解释器以及人机界面等模块的建立进行的详细论述。最后对该系统进行了仿真,通过Matlab编程软件对现场采集的螺杆挤出机的转速,压力,主机电流等数据进行仿真,通过基于MATLAB的神经网络故障判断的仿真实验,证明了本文研究的有效性,基本建立了基于神经网络专家系统的胎面生产线故障诊断的工作模式。为后续的故障诊断研究提供了一定的理论基础,为实际开发、生产提供了一个参考方向。