基于故障树和模糊神经网络的汽车起重机故障诊断方法

本发明公开了一种基于故障树和模糊神经网络的汽车起重机故障诊断方法，步骤包括：1）采用演绎法建立汽车起重机顶事件故障树；2）根据故障树支路情况与经验知识确定模糊神经网络的输入、输出节点数目，建立模糊神经网络结构模型；3）根据故障树各分支中所蕴含的知识，提取训练样本，并对神经网络进行训练，建立神经网络推理计算所需的网络权值和阈值矩阵；4）利用现有汽车起重机状态监测平台上的数据，运用统计参数法中的3σ准则法确立模糊预处理所需的模糊隶属函数；5)将实测数据输入到模糊神经网络中进行计算，输出故障模式。本发明方法，避免了检测过程的盲目性与繁琐性，提高诊断准确率。