隨著我國城市化進程的加快，城市生活垃圾的快速遞增。如何高效、低成本處理城市生活垃圾是目前國內外專家試圖解決的一個重要課題。垃圾環保再生煤是在處理城市生活垃圾過程中產生的一種可供利用的新型再生能源。垃圾破碎是垃圾環保再生煤中的一道重要工序。國內的一些公司借用礦石破碎等礦山設備原理，設計并制造了以剪切為主的臥式旋轉垃圾破碎機。然而，我國城市垃圾成分復雜，結構變化大且極不均勻，增大了破碎設備故障的診斷及維修難度。在實際生產中，操作人員只能通過耳聽、眼看、手摸來判斷故障。一方面人員依賴性強，另一方面診斷準確度不高，使故障診斷不徹底，甚至失敗，嚴重影響了企業的生產效率。因此，對其開展故障診斷研究有著重要的實際意義。本文總結了目前有關垃圾
破碎機故障診斷的方法，分析了這些方法的特點及局限性，最后指出了該領域有待進一步研究的問題和發展趨勢。
破碎機故障診斷技術始于20世紀60年代，至今已經歷了從直觀故障預測到人工智能，再到人機協作的發展過程，快速發展的故障診斷技術已在工程應用中發揮了重要作用。
1．基于直觀的故障診斷方法
故障預測主要是基于直接主觀的故障診斷方法，又稱主觀診斷法，主要是指診斷人員憑借個人的的踐經驗，通過看、聽、摸、聞、問，或借助簡單的儀器、儀表，判斷系統故障發生的部位和原因。該方法需要利用系統或元件的結構、模型、功能等方面的知識進行綜合分析與判斷，因此對診斷人員有兩點要求：一是要掌握大量的故障機理知識；二是要具備豐富的診斷經驗。但該方法對人的依賴性較大，故障診斷率低。
2．基于故障樹的故障診斷方法
故障樹方法是從邏輯上對零部件與復雜系統或裝置的相互關系進行定性分析及定量分析，它有靈活性大、邏輯性強、直觀性好等優點，是目前公認的對復雜系統進行安全性分析、可靠性分析的一種好方法。
文獻根據破碎機液壓傳動系統結構的特點及工作原理，建立了故障樹，然后根據結構函數，將故障樹用簡單的數學表達式表示出來，對故障樹進行了分析，實踐證明通過故障樹分析結果進行故障診斷，能有效快速地找到故障發生所在，并能及時排除，為工人作業和維修工作帶來很大方便。
3．基于人工神經網絡的故障診斷方法
人工神經網絡是人工智能領域中的一個重要分支，它是由大量的、很簡單的處理單元（或稱神經元）廣泛地互相連接而形成的復雜網絡系統。基于人工神經網絡的故障診斷方法，就是通過對故障信息和診斷經驗的訓練學習，用分布在網絡內部的連接權值來表達所學習的故障診斷知識，因此它具有對故障模式的聯想記憶、模式匹配和相似歸納能力，實現故障與征兆之間復雜的非線性映射關系。神經網絡技術與傳統的信息處理方法不同，神經網絡是自適應和可以被訓練的，它有自修改能力，同時有對信息并行處理及并行推理的能力，從原理上就比傳統的方法要快得多，并且具有高度的非線性、模擬并行性、高度容錯性、魯棒性、自聯想、自學習和自適應等許多特點。
文獻[4]將BP神經網絡應用于破碎機故障診斷系統，它的柔性信息處理特點，較好地解決了傳統故障診斷中遇到的問題。在破碎機故障診斷中取得了很好的效果，極大地改善了神經網絡訓練的收斂性，有利于破碎機的故障診斷。但神經網絡的不足之處是問題的解決要依賴于網絡模型的選擇，同時訓練過度或不足、收斂速度慢等都可能影響診斷結果。
4．問題討論與展望
近些年來，由于計算機技術、信號處理、人工智能、模式識別技術的發展，促進了故障診斷技術的不斷發展。特別是智能故障診斷方法得到廣泛的研究。目前故障診斷研究主要集中在以下幾個方面：
(1)將一些新的理論引入故障診斷之中，如信息融合故障診斷、基于進化算法的故障診斷、基于Agent故障診斷、基于圖論的模型推理方法、基于核方法的故障診斷等，隨著新理論的不斷發展，這方面的工作仍是故障診斷的重要內容之一。
(2)診斷系統集成化，將幾種診斷方法融合到一起的集成故障診斷研究，實現多種診斷方法的融合。如將小波變換、模糊數學、神經網絡綜合到一起的故障診斷方法。由于每種方法都有其優點和不足，這種集成故障診斷方法必然有其獨特的優點。這也是有待深入研究的內容之一。
（3）診斷系統綜合化，由過去單純的監測和診斷，向集監控、測試、診斷、管理、預測和訓練于一體的綜合系統化方向發展。
（4）隨著人工智能的發展，人們越來越意識到操作人員的常識及人的自然智能的優越性，在故障診斷系統中適當考慮人的作用會降低故障誤報率和漏報率。故障診斷是一門實用性很強的技術，因此只有在實際應用中才能體現它的價值。目前在理論研究方面雖有不少進展，但真正在工程實踐中成功應用的實例還較少，因此，如何將先進的故障診斷理論與方法應用到實際中去還有待深入的研究。
