旋转机械设备故障诊断系统的研究

近年来由于生产技术的飞速发展，为了提高生产效率，流水线的生产方式应运而生，对设备自身技术水平和结构功能复杂程度都要求都极大均提高了，致使机械设备故障成为影响生产的最首要的原因之一。大型机组往往需要长时间满负荷的运转，保障自身安全、稳定的工作是保证国民经济持续健康快速发展的根本。因此人们意识到必须大力发展工程监潮和故障诊断技术，努力去开发一套可以实现对设备的作业状态进行远程实时监测，能够自动对设备故障类型进行识别的系统。论文主要从基于智能的角度对大型旋转机械的故障诊断技术进行研究未试图构建自动化智能的故障诊断系统。论文研究了利用小波分析进行故障特征信息提取的方法，研究了数据挖掘技术中决策树分类算法的设计与实现。结合费舍尔判别分析法，提出了将传统风机机械故障诊断专家系统知识自动花推理的技术。