随着锂电池市场的快速增长,必然带来了对生产率和产品质量的更高要求。电池极片轧机作为极片生产的主要设备,目前,已具备了较高的自动化水平,但是其功能单一,不具备设备故障诊断的能力。作为复杂的连续生产设备,生产过程中难免发生故障,这些故障对极片的质量和生产效率造成了一定程度的威胁,无法保证生产线的安全。为了提升极片轧机设备的智能诊断能力,本课题组与企业合作开发极片轧机的故障诊断系统,对极片轧机的故障模式及影响进行研究,将模糊理论与专家系统应用于极片轧机的故障诊断系统中,实现对故障发生部位的迅速定位,解决并排除故障,提高了极片轧机设备运行的安全性及设备的可维修率,对企业竞争力的提升具有重大的现实意义。本文主要工作如下:1、首先对电池极片轧制工艺进行详细分析,分析极片轧机的故障模式及影响,并根据故障模式总结电池极片轧机的故障特性。2、采用传感器技术及基于总线的监测技术,实现极片轧机系统运行状态的参数采集,选取极片轧机系统的故障特征信号,应用PLC及智能仪器对采集的信号进行保存和分析。3、深入学习模糊推理方法和专家系统理论的基础上,重点研究极片轧机模糊故障诊断专家系统的建立,实现专家知识的模糊化,结合数理统计和专家经验,建立数据库、知识库及推理机构,实现系统故障的模糊推理。4、根据故障类型的不同,提出基于PLC及智能仪器知识库的诊断方法,结合系统的部分程序,实现对故障的快速定位,并通过总线方式,将智能仪器内部的知识转换为专家规则形式进行应用。5、以MCGS组态软件作为故障诊断系统的软件平台,建立良好的人机交互界面,并通过研究MCGS策略构件开发技术,将MATLAB先进算法与MCGS集成,使软件实现集状态监测、诊断识别、决策显示于一体的功能。6、测试MCGS策略构件开发情况,将极片轧机故障诊断应用于极片实际轧制过程中,通过诊断实例说明极片轧机故障诊断系统的实用性及准确性。