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申请/专利权人：河南省耿力工程设备有限公司
摘要：基于故障树和PNN神经网络的凿岩机器人故障诊断方法，包括以下步骤：建立凿岩机器人的电液控制系统的典型故障的关联耦合体系表；根据关联耦合体系表建立以凿岩机器人的电液控制系统的典型故障为顶事件的故障树；求取故障树的最小割集，并选取出典型故障所代表的最小割集；根据典型故障所代表的最小割集建立故障征兆矩阵；将故障征兆矩阵的数据输入到训练好的PNN神经网络，利用PNN神经网络生成故障诊断结果向量；根据故障诊断结果向量判断是否出现典型故障，若未出现典型故障，则结束；若出现典型故障，计算底事件X的关键重要度，并分析出现典型故障的原因。本发明能够提高凿岩机器人的电液控制系统的典型故障诊断效率。
主权项：1.基于故障树和PNN神经网络的凿岩机器人故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：建立凿岩机器人的电液控制系统的典型故障的关联耦合体系表；根据关联耦合体系表建立以凿岩机器人的电液控制系统的典型故障为顶事件的故障树；求取故障树的最小割集，并选取出典型故障所代表的最小割集；根据典型故障所代表的最小割集建立故障征兆矩阵；将故障征兆矩阵的数据输入到训练好的PNN神经网络，利用PNN神经网络生成故障诊断结果向量；根据故障诊断结果向量判断是否出现典型故障，若未出现典型故障，则结束；若出现典型故障，计算底事件X的关键重要度Ici，并分析出现典型故障的原因。
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