基于粗糙集理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)：方法與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)體系中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械扮演著極為關(guān)鍵的角色，是保障生產(chǎn)流程順利進(jìn)行的核心設(shè)備。從能源領(lǐng)域的風(fēng)力發(fā)電機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)，到化工行業(yè)的離心泵、攪拌機(jī)，再到制造業(yè)的電機(jī)、發(fā)電機(jī)等，旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于各個工業(yè)場景。以風(fēng)力發(fā)電為例，風(fēng)力發(fā)電機(jī)通過葉片的旋轉(zhuǎn)將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能，是清潔能源生產(chǎn)的重要設(shè)備；在化工生產(chǎn)中，離心泵用于輸送各種液體物料，確?；瘜W(xué)反應(yīng)的順利進(jìn)行。其運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性直接關(guān)乎工業(yè)生產(chǎn)的效率、質(zhì)量以及安全性。然而，由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械長期在復(fù)雜多變的工況下運(yùn)行，承受著機(jī)械應(yīng)力、熱應(yīng)力、腐蝕等多種因素的作用，故障的發(fā)生難以避免。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在工業(yè)設(shè)備故障中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障所占比例相當(dāng)高，例如在某大型化工企業(yè)的設(shè)備故障統(tǒng)計中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障占比達(dá)到了30%以上。旋轉(zhuǎn)機(jī)械一旦發(fā)生故障，可能導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。在汽車制造行業(yè)，生產(chǎn)線中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障會使整個生產(chǎn)線停滯，每小時的經(jīng)濟(jì)損失可達(dá)數(shù)十萬元。故障還可能引發(fā)安全事故，對人員生命安全構(gòu)成威脅，如在石油化工領(lǐng)域，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障可能引發(fā)易燃易爆物質(zhì)的泄漏，從而導(dǎo)致火災(zāi)、爆炸等嚴(yán)重事故。傳統(tǒng)的故障診斷方法，如基于振動分析法、聲音分析法、溫度分析法等，在面對復(fù)雜的故障特征和大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)時，往往存在局限性。這些方法需要進(jìn)行繁瑣的數(shù)據(jù)處理和特征提取工作，且對故障的診斷準(zhǔn)確率和實(shí)時性難以滿足現(xiàn)代工業(yè)的需求。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，基于智能計算和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的故障診斷方法應(yīng)運(yùn)而生，并得到了廣泛應(yīng)用。但大多數(shù)此類方法依賴于精確的數(shù)據(jù)，對時間精度和采樣率要求較高。在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中，由于傳感器的精度限制、信號傳輸干擾以及設(shè)備運(yùn)行工況的不穩(wěn)定等因素，采集到的數(shù)據(jù)常常存在不準(zhǔn)確、不完整和噪聲干擾等問題，這使得傳統(tǒng)智能診斷方法的應(yīng)用效果大打折扣。粗糙集理論作為一種處理不確定性和不完備性數(shù)據(jù)的有效數(shù)學(xué)工具，為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷提供了新的思路和方法。該理論由波蘭數(shù)學(xué)家澤德尼克?波熱沃斯基提出，其核心是基于“下近似”和“上近似”的概念，將一個集合分為若干個粗糙等價類，從而能夠在不依賴先驗(yàn)知識的情況下，從數(shù)據(jù)本身挖掘潛在的規(guī)律和知識。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，粗糙集理論可以直接對含有噪聲、缺失值的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過對故障數(shù)據(jù)的約簡和特征提取，找到最關(guān)鍵的故障特征信息，進(jìn)而建立高效準(zhǔn)確的故障診斷模型?；诖植诩碚撗芯啃D(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。在理論方面，它豐富了故障診斷的方法體系，為解決不確定性和不完備性數(shù)據(jù)的處理問題提供了新的途徑；在實(shí)際應(yīng)用中，能夠提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，及時發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，為設(shè)備的維護(hù)和維修提供科學(xué)依據(jù)，從而有效降低設(shè)備故障率，減少生產(chǎn)損失，保障工業(yè)生產(chǎn)的安全、穩(wěn)定和高效運(yùn)行。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，基于粗糙集理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)研究起步較早。波蘭作為粗糙集理論的發(fā)源地，其學(xué)者在該領(lǐng)域進(jìn)行了大量開創(chuàng)性工作。早期，他們主要聚焦于粗糙集理論的基礎(chǔ)研究，完善理論體系，為后續(xù)在故障診斷中的應(yīng)用奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。隨著理論的逐漸成熟，國外學(xué)者開始將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。美國學(xué)者在航空發(fā)動機(jī)故障診斷中，運(yùn)用粗糙集理論對發(fā)動機(jī)運(yùn)行過程中的振動、溫度、壓力等多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的分析，提取出關(guān)鍵故障特征，成功構(gòu)建了故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠準(zhǔn)確識別多種故障類型，如葉片磨損、軸承故障等，顯著提高了航空發(fā)動機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在歐洲，德國、英國等國家的研究團(tuán)隊也在積極開展相關(guān)研究。德國學(xué)者針對風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷，提出了一種基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法。首先利用粗糙集理論對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡，去除冗余信息，降低數(shù)據(jù)維度，然后將約簡后的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和故障診斷。這種方法充分發(fā)揮了粗糙集的數(shù)據(jù)處理能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好效果，有效降低了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障率，提高了發(fā)電效率。英國學(xué)者則專注于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的特征提取和選擇，利用粗糙集理論的屬性約簡算法，從眾多的故障特征中篩選出最具代表性的特征，減少了特征維度，提高了診斷效率。在國內(nèi)，近年來基于粗糙集理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)研究也取得了豐碩成果。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)紛紛開展相關(guān)研究工作。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊在電機(jī)故障診斷方面，運(yùn)用粗糙集理論對電機(jī)的電流、振動等信號進(jìn)行分析處理。通過構(gòu)建故障診斷決策表，對決策表進(jìn)行約簡和規(guī)則提取，實(shí)現(xiàn)了對電機(jī)多種故障類型的準(zhǔn)確診斷，如定子繞組短路、轉(zhuǎn)子斷條等。該研究成果在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中得到了應(yīng)用，為電機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力保障。上海交通大學(xué)的學(xué)者針對燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷，提出了一種基于粗糙集和支持向量機(jī)的混合故障診斷方法。他們利用粗糙集對燃?xì)廨啓C(jī)的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和約簡，提取關(guān)鍵特征，然后將這些特征輸入支持向量機(jī)進(jìn)行分類診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在診斷準(zhǔn)確率和診斷速度方面都具有明顯優(yōu)勢，能夠滿足燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷的實(shí)際需求。西安交通大學(xué)的研究團(tuán)隊則致力于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的不確定性推理研究，將粗糙集理論與證據(jù)理論相結(jié)合，提出了一種新的故障診斷方法。該方法能夠有效處理故障診斷中的不確定性信息，提高了診斷結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。盡管國內(nèi)外在基于粗糙集理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)研究方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的研究大多針對單一類型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷，缺乏對多種類型旋轉(zhuǎn)機(jī)械的通用性研究。不同類型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械在結(jié)構(gòu)、運(yùn)行工況和故障特征等方面存在差異，如何開發(fā)一種通用的故障診斷方法，適用于多種旋轉(zhuǎn)機(jī)械，是亟待解決的問題。另一方面，在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，故障類型也呈現(xiàn)多樣化和復(fù)雜化的趨勢。目前的故障診斷方法在處理復(fù)雜故障和多故障并發(fā)情況時，診斷準(zhǔn)確率和可靠性還有待提高。此外，粗糙集理論在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算效率較低，如何優(yōu)化算法，提高計算速度，也是需要進(jìn)一步研究的方向。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在利用粗糙集理論，構(gòu)建一套高效、準(zhǔn)確的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷模型，以提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的精度和可靠性，滿足現(xiàn)代工業(yè)對設(shè)備運(yùn)行安全性和穩(wěn)定性的需求。具體而言，研究目標(biāo)包括：深入研究粗糙集理論在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用原理和方法，探索如何利用粗糙集理論有效處理故障數(shù)據(jù)中的不確定性和不完備性；通過對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障數(shù)據(jù)的分析和處理，提取關(guān)鍵故障特征，建立基于粗糙集理論的故障診斷決策表和診斷規(guī)則；對所構(gòu)建的故障診斷模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估，對比傳統(tǒng)故障診斷方法，驗(yàn)證基于粗糙集理論的故障診斷模型在診斷準(zhǔn)確率、實(shí)時性等方面的優(yōu)勢。為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將圍繞以下幾個方面展開內(nèi)容：旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理：通過在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上安裝多種傳感器，如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，實(shí)時采集設(shè)備運(yùn)行過程中的各類數(shù)據(jù)。由于實(shí)際采集到的數(shù)據(jù)可能存在噪聲干擾、數(shù)據(jù)缺失、異常值等問題，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。采用濾波算法去除噪聲干擾，如使用低通濾波器濾除高頻噪聲；對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況，采用均值填充、插值法等方法進(jìn)行填補(bǔ)；利用統(tǒng)計學(xué)方法識別和剔除異常值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的分析和處理提供基礎(chǔ)?；诖植诩碚摰墓收咸卣魈崛∨c選擇：在預(yù)處理后的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，提取與旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障相關(guān)的特征參數(shù)，如振動信號的時域特征（均值、方差、峰值指標(biāo)等）、頻域特征（頻率成分、幅值譜等），以及溫度、壓力等其他物理量的特征。由于提取的特征中可能存在冗余信息，利用粗糙集理論的屬性約簡算法對特征進(jìn)行篩選，去除對故障診斷貢獻(xiàn)較小的特征，保留關(guān)鍵特征。通過計算特征的重要度，確定哪些特征對故障診斷具有關(guān)鍵作用，從而降低數(shù)據(jù)維度，提高診斷效率和準(zhǔn)確性?；诖植诩碚摰墓收显\斷模型構(gòu)建：構(gòu)建基于粗糙集理論的故障診斷模型，主要包括決策表的建立和約簡以及診斷規(guī)則的提取。將經(jīng)過特征選擇后的數(shù)據(jù)構(gòu)建成故障診斷決策表，其中行表示樣本，列表示條件屬性（特征）和決策屬性（故障類型）。運(yùn)用粗糙集理論中的約簡算法對決策表進(jìn)行約簡，在保持決策表分類能力不變的前提下，去除冗余的條件屬性和樣本，得到最簡決策表。從最簡決策表中提取診斷規(guī)則，這些規(guī)則將作為故障診斷的依據(jù)，用于判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)和故障類型。故障診斷模型的驗(yàn)證與優(yōu)化：收集大量的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障樣本數(shù)據(jù)，包括正常運(yùn)行狀態(tài)和各種故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，對構(gòu)建的故障診斷模型進(jìn)行驗(yàn)證。將樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，利用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用測試集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試，評估模型的診斷準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，分析模型存在的問題和不足，對模型進(jìn)行優(yōu)化?？梢試L試改進(jìn)約簡算法，提高特征選擇的效果；或者結(jié)合其他智能算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，對診斷規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，以提高模型的性能。實(shí)際應(yīng)用案例分析：選取實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，如某化工廠的離心泵、某發(fā)電廠的汽輪機(jī)等，將所研究的故障診斷技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際設(shè)備的故障診斷中。通過實(shí)時監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用構(gòu)建的故障診斷模型對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估和故障診斷，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并提出相應(yīng)的維修建議。對實(shí)際應(yīng)用案例進(jìn)行分析和總結(jié)，驗(yàn)證該技術(shù)在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的可行性和有效性，為其進(jìn)一步推廣應(yīng)用提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和可靠性。在實(shí)驗(yàn)研究方面，搭建旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)驗(yàn)平臺，模擬不同的運(yùn)行工況和故障類型，通過安裝在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上的各類傳感器，如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，實(shí)時采集設(shè)備運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)。以某型號的電機(jī)為例，在實(shí)驗(yàn)平臺上設(shè)置正常運(yùn)行、軸承故障、轉(zhuǎn)子不平衡等多種工況，利用振動傳感器采集電機(jī)在不同工況下的振動信號，獲取大量的原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)研究能夠獲取真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的研究提供堅實(shí)的基礎(chǔ)。數(shù)值模擬也是本研究的重要方法之一。借助專業(yè)的數(shù)值模擬軟件，如ANSYS、ADAMS等，建立旋轉(zhuǎn)機(jī)械的虛擬模型。在ANSYS軟件中，根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的實(shí)際結(jié)構(gòu)和參數(shù)，建立精確的三維模型，模擬其在不同工況下的力學(xué)行為和故障發(fā)展過程。通過數(shù)值模擬，可以深入分析旋轉(zhuǎn)機(jī)械在各種工況下的運(yùn)行特性，預(yù)測故障的發(fā)生和發(fā)展趨勢，為實(shí)驗(yàn)研究提供理論指導(dǎo)，同時也可以減少實(shí)驗(yàn)成本和時間。本研究的技術(shù)路線從數(shù)據(jù)采集開始，通過實(shí)驗(yàn)平臺和實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行數(shù)據(jù)。將采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲干擾、填補(bǔ)缺失值、剔除異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。運(yùn)用信號處理技術(shù)，如傅里葉變換、小波變換等，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到與故障相關(guān)的特征參數(shù)。利用粗糙集理論對提取的特征進(jìn)行約簡和選擇，去除冗余特征，保留關(guān)鍵特征，構(gòu)建故障診斷決策表。在決策表的基礎(chǔ)上，運(yùn)用粗糙集的約簡算法和規(guī)則提取算法，建立故障診斷模型，得到診斷規(guī)則。使用大量的樣本數(shù)據(jù)對故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，評估模型的性能指標(biāo)，如診斷準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高模型的診斷能力。將優(yōu)化后的故障診斷模型應(yīng)用于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測和故障預(yù)警。二、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)2.1旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見故障類型及特征旋轉(zhuǎn)機(jī)械在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛，其故障類型多樣，每種故障都有獨(dú)特的產(chǎn)生原因和振動特征。深入了解這些故障類型及特征，是進(jìn)行故障診斷的關(guān)鍵。2.1.1不平衡故障不平衡故障是旋轉(zhuǎn)機(jī)械最為常見的故障之一。其產(chǎn)生原因較為復(fù)雜，涵蓋了設(shè)計、制造、安裝以及運(yùn)行等多個環(huán)節(jié)。從結(jié)構(gòu)設(shè)計角度來看，如果轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu)設(shè)計不合理，例如質(zhì)量分布不均勻，就容易在旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生不平衡力。在一些電機(jī)轉(zhuǎn)子的設(shè)計中，由于內(nèi)部繞組布局不合理，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子質(zhì)量分布不均，從而引發(fā)不平衡故障。機(jī)械加工質(zhì)量偏差也是導(dǎo)致不平衡的重要原因。在加工過程中，若存在尺寸誤差、形狀誤差等，會使轉(zhuǎn)子的實(shí)際質(zhì)量中心與旋轉(zhuǎn)中心不重合。如某工廠生產(chǎn)的風(fēng)機(jī)葉輪，在加工時葉片厚度不一致，使得葉輪在旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生不平衡振動。裝配誤差同樣不可忽視，在組裝過程中，若零部件安裝位置不準(zhǔn)確，也會造成轉(zhuǎn)子不平衡。材質(zhì)不均勻也是引發(fā)不平衡故障的因素之一，不同材質(zhì)的密度和硬度存在差異，這會導(dǎo)致轉(zhuǎn)子質(zhì)量分布不均勻。在運(yùn)行過程中，多種因素也會導(dǎo)致不平衡故障的出現(xiàn)。聯(lián)軸器相對位置的改變，可能是由于長期運(yùn)行中的振動、磨損等原因，使得聯(lián)軸器的連接部件松動，進(jìn)而改變了轉(zhuǎn)子的相對位置，引發(fā)不平衡。轉(zhuǎn)子部件缺損，如運(yùn)行中由于腐蝕、磨損、介質(zhì)不均勻結(jié)垢、脫落，以及轉(zhuǎn)子受疲勞應(yīng)力作用造成轉(zhuǎn)子的零部件（如葉輪、葉片、圍帶、拉筋等）局部損壞、脫落，產(chǎn)生碎塊飛出等，都會破壞轉(zhuǎn)子的質(zhì)量平衡，導(dǎo)致不平衡故障的發(fā)生。不平衡故障的振動特征具有一定的規(guī)律性。在時域信號方面，其波形近似為等幅正弦波，這是因?yàn)椴黄胶饬Φ拇笮『头较螂S時間呈周期性變化，使得振動信號也呈現(xiàn)出正弦波的特征。軸心軌跡通常為較穩(wěn)定的圓或橢圓，這主要是由于軸承座及基礎(chǔ)的水平剛度與垂直剛度不同造成的。在頻譜特征上，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率處的振幅明顯增大，這是不平衡故障的顯著特征之一。因?yàn)椴黄胶饬Φ念l率與轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動頻率相同，所以在頻譜圖上，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率處的振幅會顯著增加。在某水泵的不平衡故障案例中，通過頻譜分析發(fā)現(xiàn)，其在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率處的振幅是正常狀態(tài)下的數(shù)倍，這為故障診斷提供了重要依據(jù)。2.1.2不對中故障轉(zhuǎn)子不對中是指相鄰兩轉(zhuǎn)子的軸心線與軸承中心線的傾斜或偏移程度超出正常范圍。這一故障可細(xì)分為聯(lián)軸器不對中和軸承不對中兩種情況。聯(lián)軸器不對中又可進(jìn)一步分為平行不對中、偏角不對中和平行偏角不對中三種類型。平行不對中時，兩個轉(zhuǎn)子的軸線平行，但存在軸向或徑向偏差。這種情況下，振動頻率主要為轉(zhuǎn)子工頻的兩倍。這是因?yàn)樵谄叫胁粚χ袝r，聯(lián)軸器所受到的附加力呈周期性變化，且變化頻率是轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率的兩倍，從而導(dǎo)致振動頻率也為工頻的兩倍。在某化工企業(yè)的泵機(jī)組中，由于聯(lián)軸器安裝時存在平行不對中問題，在運(yùn)行時其振動頻譜中，兩倍工頻的振動幅值明顯增大。偏角不對中則是指兩個轉(zhuǎn)子的軸線不平行，存在角度偏差。此時，聯(lián)軸器會附加一個彎矩，以力圖減小兩個軸中心線的偏角。軸每旋轉(zhuǎn)一周，彎矩作用方向就交變一次，因此，偏角不對中會增加轉(zhuǎn)子的軸向力，使轉(zhuǎn)子在軸向產(chǎn)生工頻振動。平行偏角不對中是以上兩種情況的綜合，會使轉(zhuǎn)子發(fā)生徑向和軸向振動。軸承不對中實(shí)際上反映的是軸承座標(biāo)高和軸中心位置的偏差。這種不對中會使軸系的載荷重新分配。負(fù)荷較大的軸承可能會出現(xiàn)高次諧波振動，這是因?yàn)檩S承座標(biāo)高和軸中心位置的偏差，會導(dǎo)致軸承所承受的載荷不均勻，從而產(chǎn)生高次諧波。負(fù)荷較輕的軸承則容易失穩(wěn)，因?yàn)槠涑休d能力不足，在受到外界干擾時容易發(fā)生失穩(wěn)現(xiàn)象。軸承不對中還會使軸系的臨界轉(zhuǎn)速發(fā)生改變，這是由于軸系的剛度和質(zhì)量分布發(fā)生了變化，進(jìn)而影響了軸系的固有頻率和臨界轉(zhuǎn)速。在某大型電機(jī)的運(yùn)行中，由于軸承不對中，導(dǎo)致電機(jī)的臨界轉(zhuǎn)速降低，在接近臨界轉(zhuǎn)速時，電機(jī)的振動異常增大。2.1.3其他故障除了不平衡和不對中故障外，旋轉(zhuǎn)機(jī)械還可能出現(xiàn)多種其他故障。軸彎曲故障可分為永久性彎曲和臨時性彎曲。永久性彎曲通常是由轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)不合理、制造誤差大、材質(zhì)不均勻、轉(zhuǎn)子長期存放不當(dāng)而發(fā)生永久性的彎曲變形，或是熱態(tài)停車時未及時盤車或盤車不當(dāng)、轉(zhuǎn)子的熱穩(wěn)定性差、長期運(yùn)行后軸的自然彎曲加大等原因造成。臨時性彎曲則是由于轉(zhuǎn)子上有較大預(yù)負(fù)荷、開機(jī)運(yùn)行時的暖機(jī)操作不當(dāng)、升速過快、轉(zhuǎn)軸熱變形不均勻等原因引起。軸彎曲故障的振動特征與質(zhì)量偏心情況類似，都會產(chǎn)生與質(zhì)量偏心類似的旋轉(zhuǎn)矢量激振力。在時域信號上，波形近似為等幅正弦波；軸心軌跡為較穩(wěn)定的圓或偏心率較小的橢圓，由于彎曲常伴隨著一定程度的軸瓦摩擦，故軌跡有時會有摩擦特征；頻譜特征以轉(zhuǎn)頻為主，伴有高次諧波成分，與不平衡故障的區(qū)別在于，彎曲在軸向會產(chǎn)生較大振動。油膜渦動和油膜振蕩是滑動軸承中由于油膜的動力學(xué)特性而引起的自激振動。油膜渦動一般是由過大的軸承磨損或間隙、不合適的軸承設(shè)計、潤滑油參數(shù)的改變等因素導(dǎo)致。其振動頻率接近轉(zhuǎn)速頻率的一半，隨著轉(zhuǎn)速的提高，油膜渦動的故障特征頻率與轉(zhuǎn)速頻率之比保持在一個定值上始終不變，常稱為半速渦動。當(dāng)機(jī)器出現(xiàn)油膜渦動，且油膜渦動頻率等于系統(tǒng)的固有頻率時，就會發(fā)生油膜振蕩。油膜振蕩只有在機(jī)器運(yùn)行轉(zhuǎn)速大于二倍轉(zhuǎn)子臨界轉(zhuǎn)速的情況下才可能發(fā)生。當(dāng)轉(zhuǎn)速升至二倍臨界轉(zhuǎn)速時，渦動頻率非常接近轉(zhuǎn)子臨界轉(zhuǎn)速，因此產(chǎn)生共振而引起很大的振動。通常一旦發(fā)生油膜振蕩，無論轉(zhuǎn)速繼續(xù)升至多少，渦動頻率將總保持為轉(zhuǎn)子一階臨界轉(zhuǎn)速頻率。轉(zhuǎn)子發(fā)生油膜振蕩時，時間波形會發(fā)生畸變，表現(xiàn)為不規(guī)則的周期信號，通常是在工頻的波形上面疊加了幅值很大的低頻信號；在頻譜圖中，轉(zhuǎn)子的固有頻率處的頻率分量的幅值最為突出；油膜振蕩發(fā)生在工作轉(zhuǎn)速大于二倍一階臨界轉(zhuǎn)速的時候，在這之后，即使工作轉(zhuǎn)速繼續(xù)升高，其振蕩的特征頻率基本不變；油膜振蕩的發(fā)生和消失具有突然性，并帶有慣性效應(yīng)，也就是說，升速時產(chǎn)生油膜振蕩的轉(zhuǎn)速要高于降速時油膜振蕩消失的轉(zhuǎn)速；油膜振蕩時，轉(zhuǎn)子的渦動方向與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動的方向相同，為正進(jìn)動；油膜振蕩劇烈時，隨著油膜的破壞，振蕩停止，油膜恢復(fù)后，振蕩又再次發(fā)生，如此持續(xù)下去，軸頸與軸承會不斷碰摩，產(chǎn)生撞擊聲，軸承內(nèi)的油膜壓力有較大的波動；油膜振蕩時，其軸心軌跡呈不規(guī)則的發(fā)散狀態(tài)，若發(fā)生碰摩，則軸心軌跡呈花瓣狀；軸承載荷越小或偏心率越小，就越容易發(fā)生油膜振蕩；油膜振蕩時，轉(zhuǎn)子兩端軸承振動相位基本相同。蒸汽激振產(chǎn)生的原因主要有兩個。一是由于調(diào)節(jié)閥開啟順序的原因，高壓蒸汽產(chǎn)生了一個向上抬起轉(zhuǎn)子的力，從而減少了軸承比壓，因而使軸承失穩(wěn)。二是由于葉頂徑向間隙不均勻，產(chǎn)生切向分力，以及端部軸封內(nèi)氣體流動時所產(chǎn)生的切向分力，使轉(zhuǎn)子產(chǎn)生了自激振動。蒸汽激振會導(dǎo)致轉(zhuǎn)子的振動異常，影響設(shè)備的正常運(yùn)行。在某汽輪機(jī)的運(yùn)行中，由于蒸汽激振，轉(zhuǎn)子的振動幅值急劇增大，嚴(yán)重影響了汽輪機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。通過調(diào)整調(diào)節(jié)閥的開啟順序和優(yōu)化葉頂徑向間隙，有效地解決了蒸汽激振問題。2.2旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷常用方法2.2.1振動分析法振動分析法是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中應(yīng)用最為廣泛的方法之一，其核心原理基于旋轉(zhuǎn)機(jī)械在正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下振動信號的顯著差異。通過對振動信號的深入分析，能夠精準(zhǔn)獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息，從而有效判斷故障的類型、程度以及發(fā)生部位。在時域分析方面，均值是一個重要的特征參數(shù)，它反映了振動信號在一段時間內(nèi)的平均水平。當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械出現(xiàn)故障時，均值可能會發(fā)生明顯變化。在某電機(jī)軸承故障案例中，故障發(fā)生后，振動信號的均值從正常狀態(tài)下的0.5g迅速上升至1.2g，這一變化為故障診斷提供了重要線索。方差則用于衡量振動信號的離散程度，它能夠靈敏地反映出信號的波動情況。在某風(fēng)機(jī)的故障診斷中，當(dāng)風(fēng)機(jī)葉片出現(xiàn)磨損時，振動信號的方差顯著增大，從正常運(yùn)行時的0.1增加到了故障狀態(tài)下的0.5，表明振動信號的波動加劇，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)不穩(wěn)定。峰值指標(biāo)常用于檢測沖擊類故障，當(dāng)設(shè)備發(fā)生諸如軸承滾動體剝落、齒輪斷齒等故障時，會產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊信號，導(dǎo)致峰值指標(biāo)急劇增大。在某滾動軸承故障實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)剝落故障時，峰值指標(biāo)從正常的3.5飆升至10.2，通過監(jiān)測峰值指標(biāo)的變化，能夠及時發(fā)現(xiàn)此類故障。頻域分析是振動分析法的另一個重要維度，它通過傅里葉變換等方法將時域振動信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，從而揭示信號的頻率組成和各頻率成分的幅值大小。不同的故障類型往往對應(yīng)著特定的頻率特征。對于不平衡故障，其主要頻率成分集中在轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動頻率及其倍頻處。在某離心泵的不平衡故障診斷中，通過頻譜分析發(fā)現(xiàn)，在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率100Hz處的幅值明顯增大，是正常狀態(tài)下的5倍，同時在2倍頻、3倍頻處也有一定程度的幅值增加。這是因?yàn)椴黄胶夤收蠒?dǎo)致轉(zhuǎn)子產(chǎn)生周期性的離心力，該離心力的頻率與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率相同，從而在頻譜上表現(xiàn)為轉(zhuǎn)動頻率及其倍頻處的幅值增大。而對于不對中故障，除了轉(zhuǎn)動頻率外，2倍頻振動成分較為突出。在某壓縮機(jī)的不對中故障案例中，頻譜分析顯示，2倍頻50Hz處的幅值遠(yuǎn)高于其他頻率成分，是轉(zhuǎn)動頻率處幅值的3倍，這是由于不對中會使聯(lián)軸器產(chǎn)生附加彎矩，該彎矩以2倍于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率的頻率變化，進(jìn)而導(dǎo)致2倍頻振動成分顯著增加。振動分析法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中有著廣泛的應(yīng)用實(shí)例。在某大型火力發(fā)電廠的汽輪機(jī)故障診斷中，技術(shù)人員通過安裝在汽輪機(jī)軸承座上的振動傳感器，實(shí)時采集振動信號。在一次監(jiān)測中，發(fā)現(xiàn)振動信號的時域波形出現(xiàn)了明顯的畸變，峰值指標(biāo)急劇增大，同時頻域分析顯示，在轉(zhuǎn)動頻率及其倍頻處的幅值異常升高。經(jīng)過進(jìn)一步分析，判斷汽輪機(jī)存在葉片斷裂故障。停機(jī)檢修后，證實(shí)了這一診斷結(jié)果，及時更換了斷裂葉片，避免了更嚴(yán)重的事故發(fā)生。在某化工企業(yè)的大型壓縮機(jī)故障診斷中，利用振動分析法，通過監(jiān)測振動信號的變化，成功診斷出壓縮機(jī)的軸承磨損故障。在故障初期，振動信號的均值和方差逐漸增大，頻譜分析顯示，在軸承故障特征頻率處出現(xiàn)了幅值增大的現(xiàn)象。根據(jù)診斷結(jié)果，企業(yè)及時對軸承進(jìn)行了更換，保證了壓縮機(jī)的正常運(yùn)行，避免了因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷，為企業(yè)挽回了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。2.2.2聲音分析法聲音分析法是利用旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過程中產(chǎn)生的聲音信號來診斷故障的一種方法。當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械處于正常運(yùn)行狀態(tài)時，其發(fā)出的聲音具有相對穩(wěn)定的頻率和幅值特征。一旦設(shè)備出現(xiàn)故障，聲音信號的這些特征會發(fā)生明顯變化。聲音信號中的頻率成分與故障類型密切相關(guān)。例如，當(dāng)滾動軸承的滾道出現(xiàn)損傷時，會產(chǎn)生特定頻率的沖擊信號。這是因?yàn)闈L道損傷后，滾動體在通過損傷部位時會產(chǎn)生瞬間的沖擊力，這種沖擊力以一定的頻率重復(fù)出現(xiàn)，從而在聲音信號中表現(xiàn)為相應(yīng)的頻率成分。根據(jù)滾動軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動學(xué)原理，可以計算出這種沖擊頻率。假設(shè)滾動軸承的內(nèi)圈轉(zhuǎn)速為n（r/min），滾動體數(shù)量為z，節(jié)圓直徑為D，滾動體直徑為d，接觸角為α，則內(nèi)圈故障特征頻率f_{i}的計算公式為f_{i}=\frac{z}{2}\timesn\times(1+\fracfffzztb{D}\cos\alpha)。通過對聲音信號進(jìn)行頻譜分析，檢測是否存在與計算得到的內(nèi)圈故障特征頻率相符的頻率成分，就可以判斷滾動軸承是否存在內(nèi)圈故障。聲音信號的幅值變化也能反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的某個部件出現(xiàn)松動時，聲音信號的幅值會顯著增大。這是因?yàn)椴考蓜雍?，在設(shè)備運(yùn)行過程中會產(chǎn)生更大的振動和碰撞，從而導(dǎo)致聲音信號的能量增加，幅值增大。在某電機(jī)的故障診斷中，發(fā)現(xiàn)電機(jī)運(yùn)行時聲音異常響亮，通過對聲音信號的幅值進(jìn)行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)其幅值比正常狀態(tài)下高出了3倍。進(jìn)一步檢查發(fā)現(xiàn)，電機(jī)的端蓋螺栓松動，緊固螺栓后，聲音信號的幅值恢復(fù)正常。聲音信號的時域特征同樣包含著豐富的故障信息。例如，聲音信號的波形可以反映出故障的類型和嚴(yán)重程度。當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生摩擦故障時，聲音信號的波形會出現(xiàn)明顯的畸變，表現(xiàn)為不規(guī)則的波動。在某齒輪箱的故障診斷中，通過監(jiān)聽齒輪箱運(yùn)行時的聲音，并對聲音信號的波形進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)波形呈現(xiàn)出周期性的尖峰脈沖，這是典型的齒輪齒面磨損故障的特征。經(jīng)過拆解檢查，證實(shí)了齒輪齒面存在嚴(yán)重的磨損。聲音分析法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中有著廣泛的應(yīng)用。在一些小型旋轉(zhuǎn)機(jī)械，如電機(jī)、風(fēng)扇等的故障診斷中，維修人員可以通過直接監(jiān)聽設(shè)備運(yùn)行時的聲音來初步判斷故障。對于大型復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，如燃?xì)廨啓C(jī)、汽輪機(jī)等，則通常采用專業(yè)的聲音采集設(shè)備，如麥克風(fēng)陣列，對聲音信號進(jìn)行采集和分析。在某燃?xì)廨啓C(jī)的故障診斷中，利用麥克風(fēng)陣列采集燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行時的聲音信號，通過對聲音信號的頻率、幅值和時域特征進(jìn)行綜合分析，成功診斷出燃?xì)廨啓C(jī)的葉片裂紋故障。在故障初期，聲音信號中出現(xiàn)了與葉片固有頻率相關(guān)的頻率成分，且幅值逐漸增大，同時時域波形也出現(xiàn)了輕微的畸變。根據(jù)這些特征，及時對燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行了停機(jī)檢修，避免了葉片斷裂導(dǎo)致的嚴(yán)重事故。聲音分析法還可以與其他故障診斷方法，如振動分析法、溫度分析法等相結(jié)合，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。通過綜合分析多種信號的特征，可以更全面地了解旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)，更準(zhǔn)確地判斷故障類型和原因。2.2.3溫度分析法溫度分析法是基于旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行過程中，其各個部件的溫度會隨著設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化而改變這一原理進(jìn)行故障診斷的。正常運(yùn)行的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，各部件的溫度通常保持在一個相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時，由于摩擦增加、負(fù)荷異常、冷卻系統(tǒng)故障等原因，會導(dǎo)致相關(guān)部件的溫度升高或分布異常，通過監(jiān)測這些溫度變化，就可以判斷設(shè)備是否存在故障以及故障的類型和位置。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中，軸承是一個關(guān)鍵部件，其工作狀態(tài)對設(shè)備的正常運(yùn)行至關(guān)重要。當(dāng)軸承出現(xiàn)磨損、潤滑不良等故障時，會導(dǎo)致軸承與軸頸之間的摩擦加劇，從而使軸承溫度升高。在某電機(jī)的運(yùn)行過程中，通過安裝在軸承座上的溫度傳感器監(jiān)測到軸承溫度持續(xù)上升，從正常運(yùn)行時的40℃升高到了70℃，超過了正常工作溫度范圍。進(jìn)一步檢查發(fā)現(xiàn)，軸承的潤滑油已經(jīng)變質(zhì)，潤滑性能下降，導(dǎo)致軸承磨損加劇，溫度升高。及時更換潤滑油和修復(fù)軸承后，軸承溫度恢復(fù)正常。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)子在不平衡或不對中等故障狀態(tài)下，會產(chǎn)生額外的振動和應(yīng)力，這些額外的能量消耗會使轉(zhuǎn)子溫度升高。在某離心泵的故障診斷中，發(fā)現(xiàn)泵體振動異常，同時通過紅外測溫儀測量轉(zhuǎn)子表面溫度，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子的溫度明顯高于正常水平，局部區(qū)域溫度達(dá)到了80℃，而正常情況下轉(zhuǎn)子溫度應(yīng)在50℃左右。經(jīng)過分析，判斷是由于轉(zhuǎn)子不平衡導(dǎo)致的故障。對轉(zhuǎn)子進(jìn)行動平衡校正后，泵體振動減小，轉(zhuǎn)子溫度也逐漸恢復(fù)正常。冷卻系統(tǒng)故障也是導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機(jī)械溫度異常的常見原因之一。當(dāng)冷卻系統(tǒng)出現(xiàn)堵塞、冷卻液泄漏或冷卻泵故障時，會使設(shè)備的散熱能力下降，導(dǎo)致整體溫度升高。在某大型壓縮機(jī)的運(yùn)行中，發(fā)現(xiàn)壓縮機(jī)的排氣溫度持續(xù)升高，超過了正常工作溫度上限。檢查冷卻系統(tǒng)后發(fā)現(xiàn)，冷卻水管路出現(xiàn)了堵塞，冷卻液流量不足，無法有效地帶走壓縮機(jī)產(chǎn)生的熱量。清理堵塞的管路后，壓縮機(jī)的排氣溫度恢復(fù)正常。溫度分析法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中具有重要的應(yīng)用價值。它可以實(shí)時監(jiān)測設(shè)備的溫度變化，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患。在一些對設(shè)備運(yùn)行安全性要求較高的場合，如航空發(fā)動機(jī)、核電站的旋轉(zhuǎn)設(shè)備等，溫度分析法更是成為故障診斷的重要手段之一。通過在設(shè)備關(guān)鍵部位安裝高精度的溫度傳感器，結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，可以實(shí)現(xiàn)對設(shè)備溫度的精確監(jiān)測和故障的準(zhǔn)確診斷。溫度分析法還可以與其他故障診斷方法相互補(bǔ)充，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，將溫度分析法與振動分析法相結(jié)合，通過同時監(jiān)測設(shè)備的溫度和振動信號，可以更全面地了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，更準(zhǔn)確地判斷故障類型和原因。在某風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障診斷中，同時利用溫度傳感器和振動傳感器對發(fā)電機(jī)進(jìn)行監(jiān)測。發(fā)現(xiàn)發(fā)電機(jī)的某個軸承溫度升高的同時，振動信號也出現(xiàn)了異常。通過綜合分析溫度和振動數(shù)據(jù)，判斷是軸承磨損導(dǎo)致的故障。及時更換軸承后，發(fā)電機(jī)恢復(fù)正常運(yùn)行。2.3現(xiàn)有故障診斷方法的局限性傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，如振動分析法、聲音分析法和溫度分析法等，在實(shí)際應(yīng)用中取得了一定的成效，但也存在著明顯的局限性。這些方法往往依賴于精確的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性要求較高。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，由于受到多種因素的干擾，采集到的數(shù)據(jù)往往存在不確定性和不完備性，這給傳統(tǒng)故障診斷方法的應(yīng)用帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。以振動分析法為例，在實(shí)際的旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過程中，振動信號會受到多種因素的干擾，如電磁干擾、機(jī)械噪聲、環(huán)境振動等。這些干擾會導(dǎo)致采集到的振動信號中包含大量噪聲，使得信號的特征提取變得困難。在某大型電機(jī)的振動信號采集過程中，由于電機(jī)附近存在強(qiáng)電磁干擾源，采集到的振動信號中出現(xiàn)了明顯的噪聲，導(dǎo)致原本清晰的故障特征被掩蓋。傳統(tǒng)的濾波算法在處理這種復(fù)雜的噪聲干擾時，效果往往不理想，難以準(zhǔn)確提取出故障特征信息。實(shí)際采集的振動信號還可能存在數(shù)據(jù)缺失的情況，這會影響到基于振動信號的故障診斷方法的準(zhǔn)確性。在某風(fēng)力發(fā)電機(jī)的振動監(jiān)測中，由于傳感器故障，導(dǎo)致部分時間段的振動數(shù)據(jù)缺失，使得利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷時，無法準(zhǔn)確判斷風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。聲音分析法也面臨著類似的問題。在實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場，環(huán)境噪聲復(fù)雜多變，會對旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)出的聲音信號產(chǎn)生嚴(yán)重干擾。在某工廠的生產(chǎn)車間中，存在多種機(jī)械設(shè)備同時運(yùn)行，產(chǎn)生的噪聲相互交織，使得旋轉(zhuǎn)機(jī)械的聲音信號難以準(zhǔn)確采集和分析。背景噪聲的干擾會使聲音信號中的故障特征變得模糊，增加了故障診斷的難度。在嘈雜的環(huán)境中，很難準(zhǔn)確分辨出旋轉(zhuǎn)機(jī)械聲音信號中的細(xì)微變化，從而難以判斷設(shè)備是否存在故障以及故障的類型。聲音信號的采集還受到傳感器性能和安裝位置的影響。如果傳感器的靈敏度不夠高，或者安裝位置不合理，就可能無法準(zhǔn)確采集到旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)出的聲音信號，進(jìn)而影響故障診斷的準(zhǔn)確性。溫度分析法在處理復(fù)雜工況下的溫度數(shù)據(jù)時也存在不足。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的實(shí)際運(yùn)行中，其工作環(huán)境往往復(fù)雜多變，溫度分布不均勻。在高溫、高濕度的環(huán)境下，溫度傳感器的測量精度會受到影響，導(dǎo)致測量結(jié)果存在誤差。在某化工企業(yè)的高溫反應(yīng)釜中，由于內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的高溫和高濕度環(huán)境，安裝在釜體上的溫度傳感器測量誤差較大，無法準(zhǔn)確反映設(shè)備的真實(shí)溫度狀態(tài)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的散熱條件也會隨著工況的變化而改變，這會導(dǎo)致溫度數(shù)據(jù)的不確定性增加。當(dāng)設(shè)備的負(fù)荷發(fā)生變化時，其散熱情況也會相應(yīng)改變，使得溫度數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。在某壓縮機(jī)的運(yùn)行過程中，當(dāng)負(fù)荷突然增加時，由于散熱不及時，壓縮機(jī)外殼的溫度迅速升高，但這并不一定意味著設(shè)備出現(xiàn)了故障，傳統(tǒng)的溫度分析法很難準(zhǔn)確判斷這種情況下設(shè)備的真實(shí)狀態(tài)。除了上述傳統(tǒng)方法外，一些基于智能計算和數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，雖然在一定程度上提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，但也存在對精確數(shù)據(jù)依賴的問題。這些方法通常需要大量準(zhǔn)確的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，才能建立有效的診斷模型。在實(shí)際應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)的不確定性和不完備性，訓(xùn)練得到的模型往往存在過擬合或欠擬合的問題，導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率下降。在某基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷模型訓(xùn)練中，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在部分錯誤標(biāo)注和數(shù)據(jù)缺失的情況，使得訓(xùn)練得到的模型在測試集上的診斷準(zhǔn)確率較低，無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。這些方法在處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜故障模式時，計算復(fù)雜度較高，需要消耗大量的計算資源和時間，這也限制了它們在實(shí)際工程中的應(yīng)用。三、粗糙集理論概述3.1粗糙集理論的基本概念3.1.1知識與分類在粗糙集理論中，知識被賦予了獨(dú)特的內(nèi)涵，它被視作一種對對象進(jìn)行分類的能力。從本質(zhì)上講，人們對世界的認(rèn)知和理解，很大程度上依賴于對各種對象進(jìn)行分類的過程。例如，在日常生活中，我們能夠區(qū)分不同種類的水果，如蘋果、香蕉、橙子等，這種區(qū)分能力就是一種知識的體現(xiàn)。在工業(yè)領(lǐng)域，技術(shù)人員能夠根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行參數(shù)和狀態(tài)特征，將其運(yùn)行狀態(tài)分為正常運(yùn)行、輕微故障、嚴(yán)重故障等不同類別，這同樣是知識的應(yīng)用。從數(shù)學(xué)角度來看，分類與知識之間存在著緊密的聯(lián)系。假設(shè)我們有一個論域U，它包含了所有我們感興趣的對象。通過某種分類方法，我們可以將論域U劃分為若干個互不相交的子集，這些子集構(gòu)成了對論域的一個劃分。例如，對于一個包含多種旋轉(zhuǎn)機(jī)械的設(shè)備集合U，我們可以根據(jù)設(shè)備的類型將其劃分為電機(jī)子集A、風(fēng)機(jī)子集B、泵子集C等，即U=A\cupB\cupC，且A\capB=\varnothing，A\capC=\varnothing，B\capC=\varnothing。這個劃分就代表了我們關(guān)于這些旋轉(zhuǎn)機(jī)械類型的知識。在實(shí)際應(yīng)用中，知識的粒度會對分類的精度產(chǎn)生重要影響。知識的粒度可以理解為分類的細(xì)致程度。當(dāng)知識的粒度較小時，意味著我們能夠?qū)ο筮M(jìn)行更細(xì)致的分類，從而表達(dá)更精確的概念。在對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的診斷中，如果我們的知識粒度足夠小，能夠精確到識別軸承的內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障等不同的細(xì)微故障類型，那么我們對故障的診斷就會更加準(zhǔn)確。相反，當(dāng)知識的粒度較大時，分類就會比較粗糙，可能只能區(qū)分出大致的故障類別，如機(jī)械故障、電氣故障等。在某些簡單的設(shè)備監(jiān)測場景中，我們可能只需要關(guān)注設(shè)備是否正常運(yùn)行，將設(shè)備狀態(tài)分為正常和故障兩類，此時知識的粒度就比較大。3.1.2不可分辨關(guān)系與等價類在粗糙集理論中，不可分辨關(guān)系是一個核心概念，它實(shí)際上就是一種等價關(guān)系。當(dāng)我們對論域中的對象進(jìn)行分類時，不可分辨關(guān)系用于描述那些在當(dāng)前知識水平下無法被區(qū)分的對象之間的關(guān)系。具體來說，對于論域U中的任意兩個對象x和y，以及屬性集合P，如果對象x和y在屬性集合P上的取值完全相同，即對于所有的a\inP，都有f(x,a)=f(y,a)，那么我們就稱對象x和y關(guān)于屬性集合P是不可分辨的，這種不可分辨關(guān)系用IND(P)來表示，即IND(P)=\{(x,y)\inU\timesU:f(x,a)=f(y,a),\foralla\inP\}?；诓豢煞直骊P(guān)系，我們可以將論域U劃分為若干個等價類。每個等價類都是由那些相互不可分辨的對象組成的集合。例如，在一個包含多個旋轉(zhuǎn)機(jī)械的數(shù)據(jù)集里，對于屬性集合P=\{振動幅值、振動頻率\}，如果有兩臺電機(jī)M_1和M_2的振動幅值和振動頻率完全相同，那么M_1和M_2就屬于同一個等價類。等價類是組成知識的基本顆粒，它反映了在當(dāng)前屬性集合下，對象之間的相似性和不可分辨性。等價類的劃分對于知識的表示和處理具有重要意義。通過等價類，我們可以將復(fù)雜的論域簡化為若干個具有相同特征的子集，從而更方便地進(jìn)行知識的提取和分析。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，我們可以根據(jù)不同的故障特征屬性，將設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)劃分為不同的等價類，每個等價類對應(yīng)一種特定的故障模式或運(yùn)行狀態(tài)。這樣，當(dāng)我們遇到新的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)時，只需要判斷它屬于哪個等價類，就可以快速確定其可能的故障情況。3.1.3下近似、上近似與邊界區(qū)域下近似、上近似和邊界區(qū)域是粗糙集理論中用于刻畫集合不確定性的重要概念。對于論域U中的一個子集X和等價關(guān)系R，集合X關(guān)于關(guān)系R的下近似R_*(X)是指根據(jù)現(xiàn)有的知識（等價關(guān)系R），能夠確定肯定屬于集合X的對象所組成的最大集合。數(shù)學(xué)表達(dá)式為R_*(X)=\{x\inU:[x]_R\subseteqX\}，其中[x]_R表示包含對象x的等價類。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，如果我們將故障類型X作為集合，等價關(guān)系R基于設(shè)備的振動、溫度等特征屬性建立，那么下近似R_*(X)中的設(shè)備就是那些根據(jù)當(dāng)前的特征屬性，我們可以確定其必然屬于故障類型X的設(shè)備。集合X關(guān)于關(guān)系R的上近似R^*(X)則是指根據(jù)現(xiàn)有的知識，可能屬于集合X的對象所組成的最小集合。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為R^*(X)=\{x\inU:[x]_R\capX\neq\varnothing\}。這意味著上近似集合中包含了所有與集合X有交集的等價類中的對象。在上例中，上近似R^*(X)中的設(shè)備是那些根據(jù)當(dāng)前特征屬性，有可能屬于故障類型X的設(shè)備，但我們不能完全確定。邊界區(qū)域BN_R(X)定義為上近似與下近似的差集，即BN_R(X)=R^*(X)-R_*(X)。邊界區(qū)域中的對象是那些根據(jù)現(xiàn)有的知識，無法確定其是否屬于集合X的對象。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，邊界區(qū)域中的設(shè)備狀態(tài)是不確定的，它們既可能屬于故障類型X，也可能不屬于，需要進(jìn)一步的分析和判斷。為了更直觀地理解這些概念，我們可以通過一個簡單的圖形示例。假設(shè)有一個二維平面表示論域U，其中有一個不規(guī)則形狀的區(qū)域表示集合X（如圖1所示）。我們根據(jù)某種等價關(guān)系將平面劃分為若干個正方形的等價類。下近似R_*(X)就是那些完全包含在集合X內(nèi)部的等價類所組成的區(qū)域，上近似R^*(X)是那些與集合X有交集的等價類所組成的區(qū)域，而邊界區(qū)域BN_R(X)則是上近似中除去下近似的部分，即那些部分在集合X內(nèi)、部分在集合X外的等價類所組成的區(qū)域。[此處插入一個簡單的手繪風(fēng)格圖形，展示下近似、上近似和邊界區(qū)域的關(guān)系，圖形中用不同顏色或陰影區(qū)分三個區(qū)域]通過下近似、上近似和邊界區(qū)域的概念，粗糙集理論能夠有效地處理數(shù)據(jù)中的不確定性和不完整性，為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷等實(shí)際應(yīng)用提供了有力的工具。在面對復(fù)雜的故障數(shù)據(jù)時，利用這些概念可以更準(zhǔn)確地描述故障的不確定性，從而制定更合理的診斷策略。三、粗糙集理論概述3.2粗糙集理論的核心算法3.2.1屬性約簡算法屬性約簡是粗糙集理論中的關(guān)鍵算法之一，其核心目標(biāo)是在不損失關(guān)鍵信息和分類能力的前提下，從原始屬性集合中篩選出一個最小屬性子集。這一過程旨在去除數(shù)據(jù)集中的冗余屬性，保留對分類和決策具有關(guān)鍵作用的屬性，從而降低數(shù)據(jù)維度，提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，采集到的故障數(shù)據(jù)可能包含眾多屬性，如振動信號的多個時域和頻域特征、溫度、壓力等物理量的測量值等。其中一些屬性可能對故障診斷的貢獻(xiàn)較小，甚至存在冗余，通過屬性約簡算法可以有效地去除這些冗余屬性，使后續(xù)的診斷模型更加簡潔高效。屬性約簡算法的實(shí)現(xiàn)依賴于對屬性重要性的準(zhǔn)確度量。屬性重要性是評估每個屬性對分類結(jié)果影響程度的關(guān)鍵指標(biāo)，它反映了屬性在區(qū)分不同類別樣本時的能力。計算屬性重要性的方法多種多樣，其中基于信息熵的方法應(yīng)用較為廣泛。信息熵是信息論中的一個重要概念，用于度量信息的不確定性。在粗糙集理論中，屬性的信息熵可以用來衡量該屬性所包含的信息量以及對分類不確定性的影響。對于一個屬性A，其信息熵H(A)的計算公式為：H(A)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)\log_2p(x_i)其中，n是屬性A的取值種類數(shù)，p(x_i)是屬性A取第i個值的概率。屬性的信息熵越大，說明該屬性的不確定性越高，所包含的信息量也就越大。在計算屬性重要性時，通常會考慮屬性對決策屬性的依賴程度。例如，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷決策表中，條件屬性（如振動幅值、頻率等）與決策屬性（故障類型）之間存在一定的依賴關(guān)系。屬性A對決策屬性D的依賴度\gamma(A,D)可以通過計算正區(qū)域POS_A(D)與論域U的比值得到，即：\gamma(A,D)=\frac{|POS_A(D)|}{|U|}其中，|POS_A(D)|表示正區(qū)域POS_A(D)中的元素個數(shù)，|U|表示論域U中的元素個數(shù)。正區(qū)域POS_A(D)是指根據(jù)屬性A能夠準(zhǔn)確分類到?jīng)Q策屬性D所屬類別的樣本集合。屬性對決策屬性的依賴度越高，說明該屬性對分類結(jié)果的影響越大，屬性重要性也就越高。以一個簡單的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷數(shù)據(jù)集為例，假設(shè)該數(shù)據(jù)集包含100個樣本，每個樣本有5個條件屬性A_1,A_2,A_3,A_4,A_5和1個決策屬性D，表示故障類型。通過計算各屬性的信息熵和對決策屬性的依賴度，得到如下結(jié)果：屬性信息熵H(A)依賴度\gamma(A,D)A_10.80.6A_20.60.5A_30.70.4A_40.50.7A_50.90.3從表中可以看出，屬性A_4的依賴度最高，說明它對故障類型的分類影響最大，屬性重要性較高；而屬性A_5的依賴度較低，雖然其信息熵較大，但對分類結(jié)果的貢獻(xiàn)相對較小。在進(jìn)行屬性約簡時，可以根據(jù)屬性重要性的大小，逐步去除屬性重要性較低的屬性，直到得到一個最小屬性子集，該子集能夠保持與原始屬性集合相同的分類能力。在實(shí)際應(yīng)用中，屬性約簡算法通常采用啟發(fā)式搜索策略。這是因?yàn)閺乃锌赡艿膶傩宰蛹姓页鲎钚〖s簡是一個NP-hard問題，直接搜索所有子集的計算量非常大，在實(shí)際中往往不可行。啟發(fā)式搜索策略通過引入屬性重要性等啟發(fā)式信息，縮小搜索空間，從而提高算法的效率。常見的啟發(fā)式搜索算法包括基于屬性重要性的貪心算法、遺傳算法等。基于屬性重要性的貪心算法每次選擇屬性重要性最大的屬性加入約簡子集，直到約簡子集滿足一定的條件（如分類能力不變）。遺傳算法則是模擬生物進(jìn)化過程，通過對屬性子集進(jìn)行編碼、選擇、交叉和變異等操作，逐步搜索到最優(yōu)的屬性約簡子集。3.2.2規(guī)則提取算法規(guī)則提取算法是基于粗糙集理論的故障診斷模型構(gòu)建中的另一個重要環(huán)節(jié)。在完成屬性約簡后，得到的約簡屬性子集包含了對故障診斷最關(guān)鍵的信息。規(guī)則提取算法的目的就是從這些約簡后的屬性集中挖掘出簡潔、有效的決策規(guī)則，這些規(guī)則能夠直接用于判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)和故障類型。規(guī)則提取的過程通?；跊Q策表進(jìn)行。決策表是一種特殊的信息系統(tǒng)，它由條件屬性和決策屬性組成。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，條件屬性可以是經(jīng)過屬性約簡后的振動特征、溫度特征等，決策屬性則是故障類型。例如，一個簡單的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷決策表如下所示：樣本編號振動幅值振動頻率溫度故障類型1高低正常軸承故障2低高正常轉(zhuǎn)子不平衡3高高高潤滑不良從決策表中提取規(guī)則的基本方法是尋找條件屬性值與決策屬性值之間的對應(yīng)關(guān)系。對于每個決策類（即每種故障類型），可以通過分析該決策類中樣本的條件屬性值，找出具有一致性的屬性值組合，從而形成決策規(guī)則。例如，對于上述決策表中的“軸承故障”類，其樣本的振動幅值為“高”，振動頻率為“低”，溫度為“正?！?，由此可以提取出一條決策規(guī)則：如果振動幅值為高且振動頻率為低且溫度正常，那么故障類型為軸承故障。用邏輯表達(dá)式表示為：（振動幅值=高）\land（振動頻率=低）\land（溫度=正常）\to（故障類型=軸承故障）。在實(shí)際的故障診斷中，由于數(shù)據(jù)的不確定性和噪聲的存在，提取的規(guī)則可能存在一定的不確定性。為了衡量規(guī)則的可靠性，可以引入支持度和置信度等概念。支持度表示滿足規(guī)則的樣本數(shù)在總樣本數(shù)中所占的比例，它反映了規(guī)則的普遍性。置信度表示滿足規(guī)則前件（條件屬性值組合）的樣本中，同時滿足規(guī)則后件（決策屬性值）的樣本數(shù)所占的比例，它反映了規(guī)則的可信度。對于規(guī)則R：（a_1=v_1）\land（a_2=v_2）\land\cdots\land（a_n=v_n）\to（d=w），其支持度support(R)和置信度confidence(R)的計算公式分別為：support(R)=\frac{|\\{x\inU|(a_1(x)=v_1)\land(a_2(x)=v_2)\land\cdots\land(a_n(x)=v_n)\land(d(x)=w)\\}|}{|U|}confidence(R)=\frac{|\\{x\inU|(a_1(x)=v_1)\land(a_2(x)=v_2)\land\cdots\land(a_n(x)=v_n)\land(d(x)=w)\\}|}{|\\{x\inU|(a_1(x)=v_1)\land(a_2(x)=v_2)\land\cdots\land(a_n(x)=v_n)\\}|}其中，U是論域，a_i是條件屬性，v_i是條件屬性a_i的取值，d是決策屬性，w是決策屬性d的取值。假設(shè)在一個包含100個樣本的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷數(shù)據(jù)集中，有20個樣本滿足規(guī)則：（振動幅值=高）\land（振動頻率=低）\to（故障類型=軸承故障），其中有15個樣本的實(shí)際故障類型確實(shí)為軸承故障。則該規(guī)則的支持度為support(R)=\frac{20}{100}=0.2，置信度為confidence(R)=\frac{15}{20}=0.75。支持度和置信度越高，說明規(guī)則越可靠。在實(shí)際應(yīng)用中，可以設(shè)定一定的支持度和置信度閾值，只保留滿足閾值要求的規(guī)則，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。為了提高規(guī)則提取的效率和質(zhì)量，還可以采用一些優(yōu)化算法。例如，基于分辨矩陣的規(guī)則提取算法，通過構(gòu)建分辨矩陣來表示樣本之間的可區(qū)分性，從而快速找出具有一致性的屬性值組合，減少計算量。在一個具有n個樣本和m個屬性的決策表中，分辨矩陣M是一個n\timesn的矩陣，其中元素m_{ij}表示樣本i和樣本j之間的可區(qū)分屬性集合。如果樣本i和樣本j的決策屬性值不同，則m_{ij}包含所有能夠區(qū)分這兩個樣本的條件屬性；如果樣本i和樣本j的決策屬性值相同，則m_{ij}為空集。通過分析分辨矩陣，可以快速找到具有一致性的屬性值組合，進(jìn)而提取出決策規(guī)則。3.3粗糙集理論處理不確定性數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的不確定性是一個普遍存在且極具挑戰(zhàn)性的問題。粗糙集理論作為一種強(qiáng)大的數(shù)學(xué)工具，在處理這類不確定性數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢使其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中具有重要的應(yīng)用價值。粗糙集理論的顯著優(yōu)勢之一是無需任何先驗(yàn)信息。在實(shí)際的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷場景中，要獲取全面且準(zhǔn)確的先驗(yàn)知識往往困難重重。以某大型發(fā)電廠的汽輪機(jī)故障診斷為例，汽輪機(jī)的運(yùn)行受到多種復(fù)雜因素的影響，如蒸汽參數(shù)的波動、負(fù)荷的變化、設(shè)備的老化程度等。要精確了解這些因素與故障之間的關(guān)系，需要大量的實(shí)驗(yàn)和長期的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)積累，這不僅耗時費(fèi)力，而且在實(shí)際操作中往往難以實(shí)現(xiàn)。而粗糙集理論僅依賴于給定的數(shù)據(jù)本身，通過對數(shù)據(jù)中屬性之間的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行深入挖掘和分析，就能有效處理不確定性數(shù)據(jù)。它不需要預(yù)先設(shè)定數(shù)據(jù)的分布規(guī)律、概率模型或其他額外的假設(shè)條件，避免了因先驗(yàn)信息不準(zhǔn)確或不完整而導(dǎo)致的診斷誤差。在對汽輪機(jī)的振動、溫度、壓力等監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，粗糙集理論可以直接從這些數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征和潛在規(guī)律，而無需依賴對汽輪機(jī)故障模式的先驗(yàn)認(rèn)知。粗糙集理論在處理不完整數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過程中，由于傳感器故障、信號傳輸中斷、數(shù)據(jù)存儲錯誤等原因，采集到的數(shù)據(jù)常常存在缺失值。在某化工企業(yè)的大型壓縮機(jī)故障監(jiān)測中，由于傳感器受到強(qiáng)電磁干擾，導(dǎo)致部分時間段的振動數(shù)據(jù)缺失。傳統(tǒng)的故障診斷方法在面對這種不完整數(shù)據(jù)時，往往會出現(xiàn)診斷結(jié)果偏差甚至無法診斷的情況。粗糙集理論通過引入下近似和上近似的概念，能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行合理的處理和分析。對于缺失值，它不是簡單地進(jìn)行刪除或隨意填充，而是從整體數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，利用等價關(guān)系和不可分辨關(guān)系，將具有相似特征的數(shù)據(jù)歸為一類。在分析壓縮機(jī)的故障數(shù)據(jù)時，對于存在缺失值的樣本，粗糙集理論會根據(jù)其他屬性值的相似性，將其與其他樣本進(jìn)行比較和歸類，從而在一定程度上彌補(bǔ)缺失值對診斷結(jié)果的影響。通過下近似和上近似的計算，可以對數(shù)據(jù)的不確定性進(jìn)行量化描述，進(jìn)而更準(zhǔn)確地判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)。處理不一致數(shù)據(jù)也是粗糙集理論的強(qiáng)項(xiàng)。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，由于不同傳感器的測量誤差、設(shè)備運(yùn)行工況的突然變化等因素，采集到的數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)不一致的情況。在某風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障診斷中，振動傳感器和溫度傳感器采集到的數(shù)據(jù)在某些情況下可能會出現(xiàn)矛盾，即根據(jù)振動數(shù)據(jù)判斷設(shè)備可能存在故障，但溫度數(shù)據(jù)卻顯示設(shè)備運(yùn)行正常。這種數(shù)據(jù)的不一致性會給傳統(tǒng)故障診斷方法帶來很大的困擾。粗糙集理論通過屬性約簡和規(guī)則提取等算法，能夠有效地處理這種不一致數(shù)據(jù)。它可以從眾多的屬性中篩選出對故障診斷最有價值的屬性，去除那些可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的冗余屬性。在分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)據(jù)時，通過屬性約簡算法，可以找出振動幅值、頻率等對故障診斷具有關(guān)鍵作用的屬性，而去除一些受環(huán)境因素影響較大、容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的屬性。粗糙集理論能夠從不一致的數(shù)據(jù)中提取出合理的決策規(guī)則，從而準(zhǔn)確地判斷設(shè)備的故障類型和故障程度。通過對大量不一致數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，粗糙集理論可以總結(jié)出在不同工況下，各種屬性與故障類型之間的關(guān)系，形成有效的診斷規(guī)則。四、基于粗糙集理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷模型構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理4.1.1數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計為了全面、準(zhǔn)確地獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)信息，數(shù)據(jù)采集方案的設(shè)計至關(guān)重要。在傳感器類型的選擇上，需綜合考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障類型和監(jiān)測需求。振動傳感器是監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵傳感器之一，它能夠捕捉到設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動信號，這些信號中蘊(yùn)含著豐富的故障信息。壓電式加速度傳感器因其具有靈敏度高、頻率響應(yīng)范圍寬等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動監(jiān)測中。在某大型電機(jī)的故障診斷中，通過在電機(jī)軸承座上安裝壓電式加速度傳感器，能夠?qū)崟r監(jiān)測電機(jī)運(yùn)行時的振動加速度，為后續(xù)的故障診斷提供了重要的數(shù)據(jù)支持。溫度傳感器也是不可或缺的，它用于測量旋轉(zhuǎn)機(jī)械關(guān)鍵部件的溫度變化。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中，軸承、轉(zhuǎn)子等部件在運(yùn)行過程中會產(chǎn)生熱量，當(dāng)這些部件出現(xiàn)故障時，其溫度會發(fā)生異常變化。熱電偶溫度傳感器具有測量精度高、響應(yīng)速度快等特點(diǎn)，常用于監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機(jī)械的溫度。在某汽輪機(jī)的運(yùn)行監(jiān)測中，通過在軸承座上安裝熱電偶溫度傳感器，及時發(fā)現(xiàn)了由于軸承磨損導(dǎo)致的溫度升高現(xiàn)象，為設(shè)備的維護(hù)提供了依據(jù)。壓力傳感器則主要用于監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機(jī)械內(nèi)部的壓力情況。在一些涉及流體輸送的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，如離心泵、壓縮機(jī)等，壓力的變化能夠反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。應(yīng)變片式壓力傳感器因其結(jié)構(gòu)簡單、測量精度高，被廣泛應(yīng)用于壓力監(jiān)測。在某壓縮機(jī)的故障診斷中，通過安裝應(yīng)變片式壓力傳感器，監(jiān)測到了由于密封件損壞導(dǎo)致的壓力下降，從而準(zhǔn)確判斷出故障原因。傳感器的安裝位置對數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和有效性有著直接影響。對于振動傳感器，通常安裝在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的軸承座、機(jī)殼等部位。這些部位能夠直接反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動情況，且安裝方便，信號傳輸穩(wěn)定。在某風(fēng)機(jī)的故障診斷中，將振動傳感器安裝在風(fēng)機(jī)的軸承座上，能夠清晰地采集到由于葉輪不平衡引起的振動信號。溫度傳感器則應(yīng)安裝在關(guān)鍵部件的表面或內(nèi)部，以準(zhǔn)確測量部件的溫度。在某電機(jī)的溫度監(jiān)測中，將熱電偶溫度傳感器安裝在電機(jī)定子繞組的表面，能夠及時監(jiān)測到繞組溫度的變化，有效預(yù)防了因溫度過高導(dǎo)致的電機(jī)故障。壓力傳感器的安裝位置應(yīng)根據(jù)具體的監(jiān)測需求確定，一般安裝在流體管道的關(guān)鍵部位，以準(zhǔn)確測量壓力。在某離心泵的壓力監(jiān)測中，將壓力傳感器安裝在泵的進(jìn)出口管道上，能夠?qū)崟r監(jiān)測泵的進(jìn)出口壓力，為判斷泵的工作狀態(tài)提供了重要依據(jù)。數(shù)據(jù)采集頻率的確定需要綜合考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行轉(zhuǎn)速、故障特征頻率以及數(shù)據(jù)處理的要求等因素。根據(jù)采樣定理，為了準(zhǔn)確地還原信號，采樣頻率應(yīng)至少是信號最高頻率的兩倍。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，不同故障類型的特征頻率不同，因此需要根據(jù)故障特征頻率來確定合適的采樣頻率。對于一些高頻故障，如滾動軸承的局部損傷故障，其特征頻率較高，需要較高的采樣頻率才能準(zhǔn)確捕捉到故障信號。在某滾動軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)中，通過設(shè)置采樣頻率為10kHz，成功地采集到了軸承內(nèi)圈故障產(chǎn)生的高頻沖擊信號。對于一些低頻故障，如轉(zhuǎn)子不平衡故障，其特征頻率相對較低，采樣頻率可以適當(dāng)降低。在某電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡故障監(jiān)測中，設(shè)置采樣頻率為1kHz，即可滿足對故障信號的采集需求。還需要考慮數(shù)據(jù)處理的要求，過高的采樣頻率會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量過大，增加數(shù)據(jù)處理的難度和成本。因此，在確定數(shù)據(jù)采集頻率時，需要在保證能夠準(zhǔn)確采集故障信號的前提下，合理選擇采樣頻率，以提高數(shù)據(jù)處理的效率。4.1.2數(shù)據(jù)清洗與去噪在實(shí)際采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行數(shù)據(jù)的過程中，由于受到工業(yè)現(xiàn)場復(fù)雜環(huán)境以及傳感器自身性能的限制，采集到的數(shù)據(jù)往往不可避免地包含噪聲和錯誤數(shù)據(jù)。這些噪聲和錯誤數(shù)據(jù)會嚴(yán)重干擾后續(xù)的故障診斷分析，導(dǎo)致診斷結(jié)果出現(xiàn)偏差甚至錯誤，因此數(shù)據(jù)清洗與去噪是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。濾波是去除噪聲的常用方法之一，它根據(jù)信號和噪聲在頻率特性上的差異，通過濾波器對信號進(jìn)行處理，從而有效地濾除噪聲。低通濾波器能夠允許低頻信號通過，而衰減高頻噪聲。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號采集過程中，高頻噪聲可能由電磁干擾、機(jī)械振動等因素引起。在某電機(jī)振動信號采集實(shí)驗(yàn)中，利用低通濾波器，設(shè)置截止頻率為100Hz，成功地濾除了高頻噪聲，使振動信號更加清晰，便于后續(xù)分析。高通濾波器則與之相反，它允許高頻信號通過，衰減低頻噪聲。在一些旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，可能存在低頻的背景噪聲，此時高通濾波器可以發(fā)揮作用。帶通濾波器則是只允許特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，在診斷滾動軸承故障時，由于軸承故障特征頻率處于特定頻率范圍，通過設(shè)計合適的帶通濾波器，可以突出故障特征信號，提高診斷的準(zhǔn)確性。除了濾波，剔除異常值也是數(shù)據(jù)清洗的重要步驟。異常值是指與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)差異較大的數(shù)據(jù)，它們可能是由于傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸錯誤或測量誤差等原因產(chǎn)生的。利用統(tǒng)計學(xué)方法可以有效地識別和剔除異常值?；?σ準(zhǔn)則，假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，在正常情況下，數(shù)據(jù)點(diǎn)應(yīng)該落在均值加減3倍標(biāo)準(zhǔn)差的范圍內(nèi)。對于超出這個范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)，可以認(rèn)為是異常值并予以剔除。在某旋轉(zhuǎn)機(jī)械溫度數(shù)據(jù)采集過程中，通過計算溫度數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，發(fā)現(xiàn)有幾個數(shù)據(jù)點(diǎn)超出了3σ范圍，經(jīng)檢查確認(rèn)是由于傳感器故障導(dǎo)致的異常值，將這些異常值剔除后，溫度數(shù)據(jù)的可靠性得到了提高。還可以采用基于四分位數(shù)間距（IQR）的方法來識別異常值。首先計算數(shù)據(jù)的第一四分位數(shù)Q1和第三四分位數(shù)Q3，然后確定四分位數(shù)間距IQR=Q3-Q1。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，將小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。在某旋轉(zhuǎn)機(jī)械壓力數(shù)據(jù)處理中，運(yùn)用基于IQR的方法，成功地識別并剔除了異常值，保證了壓力數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在實(shí)際操作中，還可以結(jié)合數(shù)據(jù)的物理意義來判斷異常值。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行中，某些參數(shù)的取值范圍是有一定限制的。在監(jiān)測某風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速時，正常轉(zhuǎn)速范圍為1000-1500r/min，如果采集到的數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了轉(zhuǎn)速為500r/min或2000r/min的數(shù)據(jù)，明顯超出了正常范圍，可初步判斷為異常值。通過進(jìn)一步檢查傳感器和數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，確定異常值的原因并進(jìn)行處理。通過綜合運(yùn)用濾波、剔除異常值等方法，能夠有效地去除噪聲和錯誤數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)基于粗糙集理論的故障特征提取和診斷模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.1.3數(shù)據(jù)歸一化處理在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的數(shù)據(jù)處理過程中，由于不同類型的傳感器采集到的數(shù)據(jù)具有不同的量綱和數(shù)量級，這會給后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練帶來諸多不便。在振動信號中，振動幅值可能以毫米或微米為單位，而溫度信號則以攝氏度為單位，壓力信號以帕斯卡為單位。這些不同量綱的數(shù)據(jù)直接參與分析和計算時，會導(dǎo)致某些特征的影響被過度放大或縮小，從而影響診斷模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。為了消除量綱的影響，使不同類型的數(shù)據(jù)具有可比性，數(shù)據(jù)歸一化處理成為必不可少的環(huán)節(jié)。常用的數(shù)據(jù)歸一化方法有最小-最大歸一化（Min-MaxNormalization）和Z-score歸一化（StandardScaler）。最小-最大歸一化是將數(shù)據(jù)映射到指定的區(qū)間，通常是[0,1]。其計算公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是原始數(shù)據(jù)中的最小值和最大值，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)。在處理旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動幅值數(shù)據(jù)時，假設(shè)原始振動幅值數(shù)據(jù)的最小值為0.1mm，最大值為1.5mm，對于一個原始振動幅值為0.5mm的數(shù)據(jù)點(diǎn)，經(jīng)過最小-最大歸一化后，其值為\frac{0.5-0.1}{1.5-0.1}=\frac{0.4}{1.4}\approx0.286。這種方法簡單直觀，能夠保留數(shù)據(jù)的原始分布特征，但當(dāng)有新的數(shù)據(jù)加入時，如果新數(shù)據(jù)的取值范圍超出了原始數(shù)據(jù)的范圍，可能需要重新計算歸一化參數(shù)。Z-score歸一化則是基于數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行歸一化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。其計算公式為：x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}其中，\mu是原始數(shù)據(jù)的均值，\sigma是原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。在處理某旋轉(zhuǎn)機(jī)械的溫度數(shù)據(jù)時，假設(shè)溫度數(shù)據(jù)的均值為50^{\circ}C，標(biāo)準(zhǔn)差為5^{\circ}C，對于一個原始溫度為55^{\circ}C的數(shù)據(jù)點(diǎn)，經(jīng)過Z-score歸一化后，其值為\frac{55-50}{5}=1。Z-score歸一化對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴(yán)格要求，在數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜時也能取得較好的效果，且對新數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)性。數(shù)據(jù)歸一化處理在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中具有重要作用。在基于粗糙集理論的屬性約簡過程中，歸一化后的數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確地反映屬性之間的關(guān)系，提高屬性約簡的效果。在利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建故障診斷模型時，歸一化的數(shù)據(jù)可以加快模型的收斂速度，提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障診斷時，經(jīng)過歸一化處理的數(shù)據(jù)能夠使SVM更容易找到最優(yōu)分類超平面，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確率。通過合理選擇和應(yīng)用數(shù)據(jù)歸一化方法，能夠有效地消除量綱影響，提升旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的數(shù)據(jù)處理質(zhì)量和診斷效果。4.2特征提取與選擇4.2.1特征提取方法特征提取是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。通過對旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行過程中的各種信號進(jìn)行分析和處理，提取出能夠反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的參數(shù)，為后續(xù)的故障診斷提供重要依據(jù)。時域分析是特征提取的常用方法之一，它主要對振動信號的時域特征進(jìn)行分析。均值是時域分析中的一個基本特征，它反映了振動信號在一段時間內(nèi)的平均水平。在某電機(jī)正常運(yùn)行時，其振動信號的均值為0.3g，當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)軸承故障時，均值上升到0.8g，通過監(jiān)測均值的變化，可以初步判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)是否正常。方差則用于衡量振動信號的離散程度，它能夠反映信號的波動情況。在某風(fēng)機(jī)的故障診斷中，當(dāng)風(fēng)機(jī)葉片出現(xiàn)磨損時，振動信號的方差從正常運(yùn)行時的0.2增加到了故障狀態(tài)下的0.6，表明振動信號的波動加劇，設(shè)備可能存在故障。峰值指標(biāo)常用于檢測沖擊類故障，當(dāng)設(shè)備發(fā)生諸如軸承滾動體剝落、齒輪斷齒等故障時，會產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊信號，導(dǎo)致峰值指標(biāo)急劇增大。在某滾動軸承故障實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)剝落故障時，峰值指標(biāo)從正常的3.2飆升至11.5，通過監(jiān)測峰值指標(biāo)的變化，能夠及時發(fā)現(xiàn)此類故障。頻域分析是將時域振動信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，從而揭示信號的頻率組成和各頻率成分的幅值大小。傅里葉變換是頻域分析中常用的方法，它能夠?qū)r域信號分解為不同頻率的正弦和余弦分量。通過對旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號進(jìn)行傅里葉變換，可以得到其頻譜圖，從頻譜圖中可以清晰地看出不同頻率成分的幅值分布情況。對于不平衡故障，其主要頻率成分集中在轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動頻率及其倍頻處。在某離心泵的不平衡故障診斷中，通過頻譜分析發(fā)現(xiàn)，在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率120Hz處的幅值明顯增大，是正常狀態(tài)下的6倍，同時在2倍頻、3倍頻處也有一定程度的幅值增加。這是因?yàn)椴黄胶夤收蠒?dǎo)致轉(zhuǎn)子產(chǎn)生周期性的離心力，該離心力的頻率與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率相同，從而在頻譜上表現(xiàn)為轉(zhuǎn)動頻率及其倍頻處的幅值增大。而對于不對中故障，除了轉(zhuǎn)動頻率外，2倍頻振動成分較為突出。在某壓縮機(jī)的不對中故障案例中，頻譜分析顯示，2倍頻60Hz處的幅值遠(yuǎn)高于其他頻率成分，是轉(zhuǎn)動頻率處幅值的4倍，這是由于不對中會使聯(lián)軸器產(chǎn)生附加彎矩，該彎矩以2倍于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率的頻率變化，進(jìn)而導(dǎo)致2倍頻振動成分顯著增加。小波分析是一種時頻分析方法，它能夠?qū)π盘栠M(jìn)行多尺度分解，有效提取信號的時頻特征，對于非平穩(wěn)信號的分析具有獨(dú)特優(yōu)勢。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，小波分析可以將復(fù)雜的振動信號分解為多個具有不同物理意義的分量，從而更清晰地揭示故障特征。在某電機(jī)的故障診斷中，利用小波分析對電機(jī)的振動信號進(jìn)行分解，得到了不同尺度下的小波系數(shù)。通過分析這些小波系數(shù)的能量分布，發(fā)現(xiàn)當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)故障時，某些尺度下的小波系數(shù)能量明顯增加。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，這些小波系數(shù)對應(yīng)的頻率成分與電機(jī)的故障特征頻率相吻合，從而為故障診斷提供了有力的依據(jù)。小波分析還可以用于去除噪聲干擾，提高信號的質(zhì)量。在某旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動信號采集過程中，由于受到電磁干擾，信號中含有大量噪聲。通過小波閾值去噪方法，對振動信號進(jìn)行處理，有效地去除了噪聲，使信號更加清晰，便于后續(xù)的特征提取和分析。4.2.2特征選擇算法應(yīng)用在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，經(jīng)過特征提取后得到的特征集中可能包含大量的特征，其中一些特征可能對故障診斷的貢獻(xiàn)較小，甚至存在冗余，這不僅會增加計算量，還可能影響診斷的準(zhǔn)確性和效率。因此，需要采用特征選擇算法對特征進(jìn)行篩選，去除冗余和無關(guān)特征，保留對故障診斷最有價值的特征?；诖植诩膶傩灾匾确椒ㄊ且环N常用的特征選擇算法。該方法通過計算每個特征對決策屬性（故障類型）的重要度，來評估特征的重要性。屬性重要度的計算基于粗糙集理論中的正區(qū)域概念，正區(qū)域是指根據(jù)條件屬性能夠準(zhǔn)確分類到?jīng)Q策屬性所屬類別的樣本集合。屬性對決策屬性的依賴度越高，說明該屬性對分類結(jié)果的影響越大，屬性重要性也就越高。在某旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷數(shù)據(jù)集中，包含振動幅值、振動頻率、溫度、壓力等多個特征。通過計算各特征的屬性重要度，發(fā)現(xiàn)振動幅值和振動頻率對故障類型的分類影響較大，屬性重要度較高；而壓力特征的屬性重要度較低，對分類結(jié)果的貢獻(xiàn)相對較小。在進(jìn)行特征選擇時，可以根據(jù)屬性重要度的大小，逐步去除屬性重要度較低的特征，直到得到一個最小特征子集，該子集能夠保持與原始特征集合相同的分類能力。除了屬性重要度方法，還可以采用基于信息熵的特征選擇算法。信息熵是信息論中的一個重要概念，用于度量信息的不確定性。在粗糙集理論中，屬性的信息熵可以用來衡量該屬性所包含的信息量以及對分類不確定性的影響。屬性的信息熵越大，說明該屬性的不確定性越高，所包含的信息量也就越大。通過計算每個特征的信息熵，選擇信息熵較大的特征作為關(guān)鍵特征。在某旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，利用基于信息熵的特征選擇算法，從原始特征集中選擇了振動信號的時域特征（均值、方差、峰值指標(biāo)）和頻域特征（頻率成分、幅值譜）等信息熵較大的特征。這些特征能夠更有效地反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障狀態(tài)，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以將基于粗糙集的屬性重要度方法和基于信息熵的特征選擇算法相結(jié)合，綜合考慮屬性的重要度和信息熵，以獲得更好的特征選擇效果。通過這種方式，可以進(jìn)一步提高特征選擇的準(zhǔn)確性和可靠性，為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷提供更有力的支持。4.3基于粗糙集的故障診斷模型建立4.3.1決策表的構(gòu)建決策表的構(gòu)建是基于粗糙集理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷模型建立的關(guān)鍵步驟，它將旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)組織，為后續(xù)的屬性約簡和規(guī)則提取提供基礎(chǔ)。決策表由條件屬性和決策屬性組成，其中條件屬性對應(yīng)于從旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取的各種特征，這些特征是判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的依據(jù)；決策屬性則表示旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障類型。假設(shè)我們對某型號的電機(jī)進(jìn)行故障診斷研究。通過在電機(jī)上安裝振動傳感器、溫度傳感器等設(shè)備，采集到電機(jī)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的振動幅值、振動頻率、溫度等數(shù)據(jù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取后，得到了一系列與電機(jī)故障相關(guān)的特征參數(shù)。例如，振動幅值特征參數(shù)有低、中、高三個取值范圍，振動頻率特征參數(shù)分為低頻、中頻、高頻，溫度特征參數(shù)分為正常、偏高、過高三個級別。將這些特征參數(shù)作為條件屬性，而電機(jī)的故障類型，如軸承故障、轉(zhuǎn)子不平衡故障、繞組短路故障等作為決策屬性，構(gòu)建決策表。以下是一個簡化的電機(jī)故障診斷決策表示例：樣本編號振動幅值振動頻率溫度故障類型1低低頻正常無故障2中中頻正常軸承故障3高高頻偏高轉(zhuǎn)子不平衡4高高頻過高繞組短路在這個決策表中，每一行代表一個樣本，即電機(jī)在某一特定時刻的運(yùn)行狀態(tài)；每一列代表一個屬性，前面三列是條件屬性，最后一列是決策屬性。通過這樣的方式，將電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障類型以表格的形式呈現(xiàn)出來，為后續(xù)利用粗糙集理論進(jìn)行分析提供了直觀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在實(shí)際應(yīng)用中，決策表中的樣本數(shù)量會根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)量而有所不同，通常會包含大量的樣本，以確保能夠全面反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械的各種運(yùn)行狀態(tài)和故障情況。同時，條件屬性和決策屬性的取值也會根據(jù)具體的故障診斷需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行合理劃分和定義。例如，對于振動幅值的取值范圍劃分，可以根據(jù)電機(jī)正常運(yùn)行時的振動幅值統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及歷史故障數(shù)據(jù)中振動幅值的變化情況來確定。通過構(gòu)建準(zhǔn)確、全面的決策表，可以為基于粗糙集理論的故障診斷模型提供堅實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提高故障診