冷弯成型设备故障诊断是近年来国内外发展较快的一门新兴技术。冷弯成型设备故障监测与诊断系统的研究与应用对于避免巨额的经济损失和灾难性事故的发生有着重要意义。人工智能的核心部分是专家系统,它是一种基于知识的计算机软件系统,它集合了某个领域内众多专家的知识和经验,并能按照专家的思维模式对这些经验知识进行推理,做出智能决策。使用专家系统可以对冷弯成型机械设备故障进行比较准确、快速的诊断,实现维修方式从预防性到预测性的转变,延长机组寿命,从而创造巨大的经济效益和社会效益。本文从智能化的角度,以冷弯成型设备为研究对象,主要研究了冷弯成型设备故障诊断智能系统的构建原理。依据冷弯成型设备的运行机理及故障特点,建立了符合冷弯成型设备故障特点的专家系统知识库。并运用最小二乘估计法对设备运行状态进行定量分析,将其定位的故障原因与利用专家经验确定的故障原因相结合,从而使得故障查找更加精准。论文提出的冷弯成型设备故障诊断系统分为前端在线简单监测和后端自动诊断专家系统两部分。在线简单监测部分的实现,运用了最小二乘估计法判断设备的运行状态;后端的故障诊断系统,运用了故障诊断树方法对其进行故障识别,即将故障发生的先后顺序作为树的树枝和节点,组成一棵具有因果关系的故障树。最后通过实际数据进行测试,依据本论文提出的技术建立的故障诊断专家系统进行冷弯成型设备运行状态识别和故障分析解释。