随着现代工业及科学技术的迅速发展,用于工业生产的各种生产设备也在不断发展,这不仅表现在设备本身功能的不断完善上,更表现在设备的自动化程度上,因此,目前工业生产设备正朝着高自动化集成的方向发展。作为采矿业重要生产设备的矿运卡车在矿物运输过程中发挥着重要的作用,尤其是对于地下矿物的运输,地下无轨矿运卡车的作用更是无可非议。在20世纪80年代以前,国内的矿运卡车主要依靠进口。自80年代以来,国内诸多企业开始自己研制矿运卡车,并取得了一定的成果。但目前国内自主生产的矿运卡车的自动化程度还比较低,尤其是设备的自我故障诊断能力上更是相当薄弱,目前国内生产的矿运卡车的故障诊断还处于依靠技术人员经验的故障排除方法上,因此这不但与当前工业生产设备的自动化发展方向相悖,也不利于设备本身生产率的提高。因此,针对目前国内自主生产的矿运卡车的设计水平及使用情况,很有必要对矿运卡车的自动故障诊断能力进行改进。液压系统作为矿运卡车的重要组成部分,其工作性能的好坏直接影响着整个设备的工作状态,而是否能及时地排除故障更影响着设备的生产效率。因此有必要对矿运卡车液压系统的智能故障诊断作相应研究。本文将结合目前矿运卡车在国内外的应用水平及发展趋势和矿运卡车液压系统的结构特点、工作环境及目前常用的液压系统故障诊断方法,提出有效的模糊神经网络故障诊断方法。在信息处理上给出较为有效的处理方法,并结合矿运卡车液压系统详细阐述模糊神经网络故障诊断方法的具体实现,通过对模糊神经网络故障诊断前后结果的比较论证了采用模糊神经网作为矿运卡车液压系统故障诊断方法的正确性、有效性和可靠性。此外文章还对整个矿运卡车液压系统状态监测及故障诊断系统的硬件和软件设计作了详细介绍。