在制造业的生产线中,主要装备的状态直接影响了整条生产线的生产效率,其正常工作是现代制造企业健康运转的根本保证,由于设备结构复杂,现场检测条件有限,使得设备的故障诊断以及诊断的及时性和准确性变得尤为重要。本论文以热模锻压力机为研究对象,意图建立符合设备特点的故障诊断专家系统。首先,对热模锻压力机的工作原理和整体结构进行了较为细致的调研,分析了热模锻压力机的正常工作模式和常见故障模式,对故障特点进行了总结分析。然后,依据故障特点的相关性质和原因现象的内在联系的匹配特点,建立与之适配的故障诊断模型,实现对故障原因到故障现象的集成建模,建立故障树、模糊数学和人工神经网络模型的综合模型,便于系统推理和系统自学习。在此基础上,进行专家系统的构建,建立相关知识库、推理机和人机接口,并对诊断结果测试调试,直至有效结果输出。为了保证专家系统的有效数据输入,有针对性地利用相关传感器对设备的重要部件进行监测和信息采集,将采集的信息进行处理和存储,过滤无用和干扰信息,挑选异常数据,将异常数据与设备正常参数进行拟合对比,确定阈值和节点权值,从而得到故障结论和解决办法,最终实现热模锻压力机故障的有效诊断。