采煤机是井下煤矿开采的关键设备之一,其无故障安全运行是保证安全生产的关键因素。采煤机由于自身结构的复杂性,各组成单元间错综复杂,存在各种关联耦合和不确定因素,导致其故障复杂多变,难以被发现。本文针对这些问题,采用模糊推理与本体技术相结合的方法,对采煤机故障诊断技术进行研究,对采煤机的安全运行,促进综采工作面高效生产具有重要意义。首先,从采煤机组成结构出发,对采煤机各组成单元进行分析,收集采煤机故障并分类整理进行研究,将采煤机故障分为机械故障、电气故障和液压故障,获取采煤机故障源、故障原因和故障征兆之间的内在联系,构建采煤机故障本体库。然后,依据对采煤机系统和故障的分析,提出基于描述逻辑的采煤机故障本体知识建模方法,采用OWL DL语言和protege本体建模工具对采煤机进行本体建模,建立采煤机概念、属性和实例等信息,用SWRL规则建立采煤机故障诊断规则库,并对采煤机故障知识进行逻辑一致性检查。其次,针对采煤机故障复杂性和不确定性等特点,本文采用模糊推理和专家系统相结合的推理方法,提出基于三层架构的方式对模糊推理系统进行设计,系统包括模糊知识库、模糊推理机、解释机制和人机界面四大部分,并采用MySQL数据库进行采煤机本体知识存储设计,包括数据表结构设计和数据存储。最后,对采煤机故障诊断系统总体架构进行设计,并采用Java语言和Jena API对采煤机故障诊断专家系统进行开发,设计开发登录模块、知识库管理模块、故障诊断模块和帮助模块,并通过历史故障实例对系统进行验证,印证了采煤机故障诊断专家系统的可行性和有效性,对采煤机故障诊断领域具有积极的意义。