针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题。在压路机上只有故障诊断系统是不够的.还必须有能够预报故障发生的故障预测系统。在压路机工作过程中，确定性的因素与随机的因素交错。使故障更具有渐变性与隐蔽性的特点。对于一种故障，可以由多种状态参数的变化来描述。可以根据糊数学理论进行建模定量分析、确定状态参数与故障的模糊关系并根据糊推理理论进行智能压路机的故障预测，这对于现代化科技化的工程机械是一个很好的发展。
智能压路机在对设计要求的检测中能够得到的参数有液压系统信号、压油温度、油压、液压马达转速;动系统，振动频率;动力、行驶系统，冷却水(箱)温度、发动机转速、润滑油压力等。
模糊数学建立液压系统的故障诊断模型能够广泛的手机各项数据并统计计算，建立参数矩阵，应在应用中逐渐改进完善。
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