随着工业现代化的不断发展,市场对钢铁的需求量不断增加,同时对钢铁的规格、性能的要求也越来越高,而轧钢的板形是体现钢材质量的一项重要指标。轧机板形控制系统是一个集机、电、液于一体的系统,结构复杂、故障繁多,其运行状态对钢材质量甚至财产安全有着重要影响。本课题以轧机板形控制液压系统为研究对象,研究其工作原理和故障机理,搭建系统仿真模型,针对液压系统故障普遍存在的模糊性,总结相关领域知识,以此为基础对该系统的智能故障诊断方法进行研究。本文对轧机板形控制系统的发展历程以及原理进行了研究,了解了弯辊和窜辊技术的控制过程,分析总结了液压系统的故障机理等相关知识。以此为基础提出建立轧机板形控制液压系统模型,并应用AMESim和MATLAB仿真软件实现联合仿真。通过对模型参数的修改等手段来模拟系统的各种故障,解决了故障诊断研究中所面临的样本量小的问题,为更多知识的获取提供了依据。由于故障特征提取是故障诊断中的一个重要环节,本文又对系统状态信号的分析处理方法进行了了解,重点研究了小波分析技术在液压系统状态信号分析中的应用。专家系统具有灵活性、启发性等优点,故本文选用其作为板形控制液压系统智能故障诊断方法。针对专家系统对液压系统模糊性诊断的不足,通过对模糊理论和相关故障诊断技术的研究,本文确定了基于模糊理论的专家系统诊断方法及其基本结构。应用特征提取等技术,获取仿真实验数据中包含的知识,并将其与专家经验等以模糊逻辑结合产生式规则的形式进行表示,设计相应的数据表将规则存储于数据库中构成专家系统知识库。确定故障特征或征兆的模糊化方法,改进模糊匹配算法,选取知识库中匹配的规则。再构建模糊关系矩阵,确定模糊合成算子,进而推出故障原因及其隶属度。然后通过最大隶属原则等解模糊化方法输出诊断结果,构建出有效的模糊推理机制。最后,基于相关理论、技术的研究,使用C#编程语言及Microsoft SQL Server数据库管理系统设计开发模糊专家系统相应的功能模块及对应的界面,并通过诊断实例验证软件的智能故障诊断功能。