研究滚动轴承故障诊断的有效方法,目前主要有神经网络、专家系统方法、模糊数学方法等,但是利用这些技术对滚动轴承进行故障诊断,由于获得的故障断数据存在不精确和不完备的缺陷,无法获得满意的诊断效果。为了能够弥补这一缺陷,将阶次小波包理论和变精度粗糙集理论结合起来对滚动轴承进行了故障诊断。仿真结果表明改进的方法故障诊断精度均达到了100%,从而表明了该方法具有较高的故障诊断精度,在滚动轴承的故障诊断中具有非常重要的应用价值。

粗糙集是一种软计算方法,它不需要任何先验知识和理论推导,仅依赖于原始数据,从数据中发现潜在规律和隐含规则,其核心任务是数据约简,得到最简决策规则。文章基于粗糙集理论的可辨识矩阵算法,对滚动轴承故障信息表进行属性约简和属性值约简,得到了精简的诊断规则,从而方便了信息的机器处理,也为基于规则的滚动轴承智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。