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高炉炉顶齿轮箱是炼铁高炉的关键设备，其运行状态监测和故障诊断具有很重要的意义。本课题针对高炉炉顶齿轮箱低速重载零部件故障难以诊断的问题，提出一种振动信号的间接诊断方法，有效利用齿轮箱接近输入端高速旋转零部件振动特征分析判断低速零部件故障，不仅为高炉炉顶齿轮箱故障诊断寻找到一种有效的方法，也为低速重载设备诊断找到一种有效的方法；针对现有诊断方法对高炉炉顶齿轮箱故障诊断不能识别全部故障和达到准确故障定位等问题，提出一种综合运用振动信号分析、无线测温分析和油液分析的高炉炉顶齿轮箱故障诊断方法，实现准确判别和定位故障；针对粗糙集和支持向量机各自的局限性，引入了粗糙集作为支持向量机的预处理，对粗糙集和支持向量机相结合的混合智能诊断方法进行研究，并成功应用于高炉炉顶齿轮箱故障诊断中，有效提高了系统的学习效率和诊断精度。本课题研究的主要内容及成果如下： (1)研究高炉炉顶齿轮箱的机械传动系统结构，作不同工况下的传动系统传动比计算，求出关键零部件特征频率，并分析其工作机理和常见故障。 (2)运用小波阈值降噪分析和希尔伯特解调分析对高炉炉顶齿轮箱故障振动信号进行分析总结，首次提出了低速重载设备特别是高炉炉顶齿轮箱振动信号的间接故障诊断方法。发现上部齿轮箱高速零部件特征频率的基频和倍频两侧若有明显的下级传动链低速零部件故障特征频率的频率间隔，解调后低频段有多个下级传动链低速零部件故障特征频率的频率间隔，则故障发生位置为下级传动链低速部分。此结论弥补了高炉炉顶齿轮箱炉内低速部分传感器安装限制等问题，实现高炉炉顶齿轮箱故障的准确定位。 (3)研究了振动监测系统、无线测温系统和油液检测在高炉炉顶齿轮箱故障中的应用，并提出一种综合运用振动信号分析、无线测温分析和油液分析对高炉炉顶齿轮箱进行故障诊断的方法，能有效提高故障诊断的准确率，减小误诊率，减少维修时间。 (4)研究粗糙集和支持向量机的原理，特别是一种粗糙集基于熵的连续属性离散化算法和一种基于属性重要性的属性约简算法；采集轴承试验台和高炉炉顶齿轮箱振动信号数据作为分析对象，使用粗糙集和支持向量机相结合的方法，对于滚动轴承和高炉炉顶齿轮箱振动信号的故障模式识别可以获得良好的效果，从而充分验证了该方法的有效性。