【摘 要】
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在分析旋转机械振动特点和Rough Set理论的基础上，针对传统的频谱分析方法对质量不平衡、动静碰摩、支座松动等3种典型故障识别效率低的缺点，提出了一个基于Rough Set的振动故
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在分析旋转机械振动特点和Rough Set理论的基础上，针对传统的频谱分析方法对质量不平衡、动静碰摩、支座松动等3种典型故障识别效率低的缺点，提出了一个基于Rough Set的振动故障诊断模型．该模型根据故障和能量的映射关系，分别在时域、频域、时-频域中定义4种信息熵作为条件属性，推导了3种典型振动的决策规则，实现了对振动信号中不一致信息的处理．通过汽轮发电机组振动实验对上述方法进行了验证．结果表明，该模型能够很好地识别这3种典型故障．
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