故障诊断技术发展数十年来,已经从简单的观察,数据处理到以传感器和动态测试技术为手段,以信号处理和建模处理为基础的现代诊断技术,现在到了新的阶段——智能诊断技术阶段。本论文主要是以典型的旋转机械——风机为研究对象,在诊断系统构建方面做了相关研究。本文研究的重点是粗糙集约简可以让诊断过程更快速,也更准确;构建了诊断平台,使之能识别典型的故障,这之中构建了知识库和设计了知识推理的策略。系统来说,本文做了以下方面的研究和探讨:1)介绍了故障征兆提取和故障推理方法。2)用Access2003和框架理论建立风机征兆数据库,然后用VB6.0有效的连接建立起数据库,结合正向推理策略构建成诊断系统。3)提取出各常见风机故障的特征,然后按照征兆顺序依次排列,一一对应数字化后,组成特征向量,运用粗糙集和约简理论,借助MATLAB实现证明约简后的诊断结果,更快,更全面。4)采用了模糊推理理论,在建立知识库的基础上进行判别诊断。模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不确定性推理,模糊推理理论的基础是模糊集理论以及在此基础上发展起来的模糊逻辑,它所处理的事物自身是模糊的,适用于故障知识的识别,通过建立起的仿真诊断也可说明这点。5)运用VB6.0构建故障诊断系统时,当逻辑层次比较复杂的时候,无可避免的要面对复杂的知识搜索等问题,需要考虑知识组织和推理机制的改进,此系统具有不断完善的功能,知识库可以不断添加和维护,为此故障诊断可以随着使用时间的推移,诊断结果可以越来越精确。