随着科学技术的进步和工业化水平的提高，机械设备不断趋向大型化、连续化、精密化和智能化，其组成和结构越来越复杂，对性能指标的要求也越来越高，从而增加了设备发生故障的潜在可能性。设备的关键部件发生故障和失效，将会直接影响企业的正常生产，造成巨大的经济损失。显然，传统的事后维修和定期维修的维修方式已不能适应大型或复杂设备正常、高效和安全运行的需求。采用先进的智能维护方式，研究故障预诊技术，以达到在故障发生前对设备进行预测和预防的目的，对于实现设备的近零故障运行，具有重要的科学理论意义和工程应用价值。　　设备故障与特征之间并不存在简单的一一对应关系，一种故障可能对应着多种特征，反之，一种特征也可能由于多种故障所致，不同设备具有各自的特征变化规律，准确获得反映设备运行状态的特征是对设备进行有效预诊的前提，因此，特征选择直接关系到早期故障诊断的准确性和故障预诊结果的正确性。而聚类分析是一项重要的数据分析技术，它能够更好地发现信号特征的全局分布模式以及特征之间的内在联系，通过分析每个簇的特点，并对某些簇做进一步的分析，从而实现对反映设备运行状态的特征进行有效选择。现有的聚类算法都是从个体实用性的角度去研究算法，而没有多层面、多角度的对聚类算法进行综合研究。本文从原始信号中的确定性特征、不确定性特征和关联性特征的角度进行了聚类分析方法的研究，为设备的故障预诊提供了技术支撑。　　本文从统计学的角度研究了K-means聚类方法，解决了具有确定性特征的平稳信号的聚类问题，为设备的故障预诊提供了支持方法。针对K-means算法聚类个数需要预先给定和对初始聚类中心具有敏感性等缺点，提出了基于变长染色体的自适应优化K-means聚类方法。设计了组合交叉算子和变异算子，解决了变长染色体遗传操作的适应性；建立了种群局部最优程度指标，评价了种群局部最优程度；设计了交叉概率算子和变异概率算子，解决了自适应调整遗传控制参数；建立了基于D-S证据理论的适应度函数模型，获取了更优的各簇质心点。基于叶片材料疲劳破坏实验数据，通过提取叶片材料的确定性特征(最大应力值、最小应力值和最大与最小应力值的绝对值和)，应用该方法准确实现了叶片材料四种疲劳状态的聚类划分。　　针对非平稳信号中频域特征存在的不确定性，从人工智能的角度研究了模糊传递闭包法，通过对非平稳信号中不确定性特征的聚类分析，实现了具有明确物理意义的特征选择。为了实现准确地选取阈值，提出了基于D-S证据理论的聚类有效性评价方法。基于刀具磨损实验数据，应用基于D-S证据理论的模糊传递闭包法选择了反映刀具磨损状态的频域特征，通过选择的频域特征准确实现了刀具五种磨损状态的聚类划分。　　从群体智能的角度研究了蚁群聚类方法，解决了具有关联性特征的相互关联信号的聚类问题。针对平均相似性函数模型存在的不合理性，建立了基于灰色关联分析的平均相似性函数模型；利用Sigmoid函数和余弦函数改进策略的非线性调整思想，提出了求解概率转换函数的方法。针对随机产生的比较概率与蚂蚁环境变换的不一致性，设计了动态调节比较概率模型；通过增加的异常值处理方法，加快了算法的收敛速度。基于滚动轴承的早期故障数据，应用动态关联蚁群聚类方法准确实现了滚动轴承中内圈、滚珠和外圈的早期故障诊断。　　提出了基于聚类分析的特征选择方法实现框架。基于实验室的转子不平衡实验，分别应用提出的三种聚类方法进行分析，即面向确定性特征的K-means聚类方法、面向不确定性特征的模糊聚类方法和面向关联性特征的蚁群聚类方法，对得到的聚类结果进行了定量对比分析，并给出了三种聚类方法的适用性，为实现设备的故障预诊提供了支撑技术。