为了对不同机器构件、不同类型设备乃至不同企业的冲压生产线进行统一的故障智能诊断,这就需要一个强大的数据计算平台来处理由超大规模设备集群组成的故障信息,并给出准确的故障推理结果。因此,本文设计了基于云服务器的故障诊断专家系统,并选取薄壁管材冲压生产线为研究对象,主要研究工作如下:(1)分析本文研究对象的故障检测特点,主要包括送料机械手、换向机构、摆臂机构、分料台机构。通过分析不同机构的工作原理,进行了故障监测点的设计,从而实现故障诊断系统的检测功能,监测点的设计方法同样适用于其他类型的冲压自动化生产线。(2)设计了多故障诊断专家系统,包括硬件设计、软件设计、云端数据的网络传输设计。硬件设计主要包括DAQ系统、信号采集设计和通讯接口设计。软件设计主要包括故障分析,故障报警,通过支持MYSQL的云数据库RDS服务进行了云端数据库设计,用来对设备集群故障源组成的大数据进行统一的管理。云数据的传输主要通过GSM模组将故障诊断终端的数据上传至云服务器。(3)对云服务器底层的故障推理机制进行了研究,从知识完备性、知识动态性以及知识多发性三方面对传统的故障推理方法进行了改进,设计了模糊规则动态调整机制。针对多故障情况,通过纳入关键重要度因子和信息素浓度的概率评判方法,对故障事件进行分级处理,实现故障的预警功能。(4)实现云端故障诊断专家系统。通过云平台的搭建,分别在故障诊断终端和客户端网页实现了云故障诊断服务,并通过工业现场的模拟实验对故障诊断系统的有效性进行了评估。本文研究借助云平台技术,通过设计、推理、仿真和实验提出了针对处理大量故障数据的专家系统诊断新思路,应用了云故障诊断系统的薄壁管材冲压生产线的设备综合效率明显呈上升趋势,初步证明了基于云服务器的故障诊断专家系统的可行性。