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针对目前垃圾破碎机故障诊断效率低的问题，设计了一种基于粗糙集理论与BP神经网络的故障诊断系统。结合粗糙集理论和BP神经网络的优点，首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理，然后对条件属性进行约简，删除冗余的信息，减少神经网络输入端的数据，从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。利用粗糙集对故障知识进行约简，简化BP神经网络结构，提高故障诊断的速度及准确度。将此方法应用于某型号垃圾破碎机的故障诊断中，诊断结果表明所提诊断方法可简化神经网络结构，提高诊断效率。
随着我国城市化进程的加快，城市生活垃圾的快速递增。如何高效、低成本处理城市生活垃圾是目前成为国内外专家试图解决的一个重要课题。垃圾环保再生煤是在处理城市生活垃圾过程中产生的一种可供利用的新型再生能源。垃圾破碎是垃圾环保再生煤中的一道重要工序。国内的一些公司借用矿石破碎等矿山设备原理，设计并制造了以剪切为主的卧式旋转垃圾破碎机。然而，我国城市垃圾成分复杂，结构变化大且极不均匀，增大了破碎设备故障的诊断及维修难度。在实际生产中，操作人员只能通过耳听、眼看、手摸来判断故障。一方面人员依赖性强，另一方面诊断准确度不高，使故障诊断不彻底，甚至失败，严重影响了企业的生产效率。
结合粗糙集理论和BP神经网络的优点，首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理，然后对条件属性进行约简，删除冗余的信息，减少神经网络输入端的数据，从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。
目前很少有相关文献对城市垃圾破碎机的故障诊断进行描述，因而非常迫切需要建立完善高效的破碎机故障诊断系统。
2粗糙集基本理论
国外科研人员于1982年提出的粗糙集（Rough Set）理论是一种研究不完整数据、不确定知识的表达、学习及归纳的数学挖掘数据间的关系、发现潜在的知识提供了方法。它为研究不精确数据的分析、推理，行之有效的工具。
2.1信息系统
设U是一个论域，R是U上的一个等价关系，U/R表示R在U上导出的所有等价类，［X］R表示包含元素X的R的等价类。设P是U上的一个等价关系族，如果Q哿P，且Q≠准，则∩Q（Q）的所有等价关系的交）也是一个等价关系，记作IND（Q）。粗糙集理论中的知识表达方式一般采用信息系统形式，它可以表示为四元组S=（U，A，V，f）是一个信息系统，其中，U为对象的非空有限集合，称为论域；A为属性的非空有限集合；V=u∈A胰Va，Va是属性a集的值域；f：U×A→V是一个信息函数，它为每个对象的每个属性赋予一个信息值，即Va∈A，x∈U，f（x，a）∈Va∈A。信息系统也称为知识表达系统，通常也用S=（U，A）来代替S=（U，A，V，f）。C，D奂R是两个属性子集，分别称为条件属性和决策属性，具有条件属性和决策属性的信息系统可表达为决策表T=（U，R，C，D）。关系IND（C）和关系IND（D）分别称为条件类和决策类。
