联合收割机是现代农业必备的装备之一,将智能诊断技术引入联合收割机,实现对收割机作业情况的智能诊断,不仅可提高收割机的可靠性,减少故障率,而且对农业技术的发展有着重要意义。液压系统在联合收割机中占据着重要的地位,它控制收割机的升降系统和行走转向系统,一旦发生故障则收割机无法正常作业,对液压系统进行故障诊断能缩短检修时间,预测故障趋势,便于及时维护。为了实现液压系统的智能诊断,本文主要做了以下研究:首先,分析了联合收割机液压系统的结构、运行原理,并结合故障树分析方法完整地梳理了联合收割机液压系统的故障机理,为以后对系统进行定量故障分析提供了数据库资料、奠定了理论基础。其次,讨论了模糊逻辑的基本原理、神经网络的结构原理及学习训练方法,使用神经网络权值代替模糊系统的隶属函数矩阵,将模糊系统与神经网络相结合,建立模糊神经网络的数学模型,构造了基于模糊神经网络的联合收割机液压故障诊断系统。再次,设计了故障诊断系统的数据采集方案。为实现收割机诊断系统与其它控制系统的有效融合,搭建了收割机液压故障诊断系统的数据采集平台,主要包括PLC数据采集系统和单片机数据采集检测系统,并实现了和控制器—工控机的通讯。最后,在Labview平台上实现了对联合收割机液压系统的智能诊断。利用Labview设计友好人机图形界面,负责通信和诊断结果显示;通过Matlab进行模糊神经网络规则推导,对采集的数据进行综合分析和处理,构建模糊神经网络推理模型,故障诊断结果表明联合收割机液压故障诊断系统的有效性。