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近年来，随着现代工业的发展，大型系统需求量不断增加，且这些系统本身还不断向大功率、大容量、高速度、高效率和复杂化等方面发展。如何维护好这些系统、确保工作过程的安全性和可靠性、避免事故发生、使其发挥最大的作用，已成为现代企业管理的重要目标之一。
应用先进的故障诊断技术可以及时发现系统故障，避免和预防恶性事故发生，降低企业维修成本。因此，研究先进的故障诊断技术对于现代企业具有重要的经济意义和实用价值。
本论文结合国家863项目《石化大型透平压缩机组远程实时监测诊断系统研发与工程应用》(编号：2007AA042433)展开，以旋转机械的故障诊断为研究对象，采用先进的人工智能方法，对旋转机械的故障诊断方法进行如下研究。
论文综述了机械设备故障诊断、人工智能以及专家系统发展现状，分析了国内外故障诊断技术的发展趋势，在此基础上提出了本论文的工作目标、研究路线及实施方法。
论文根据系统特点，借鉴R.S.ledley疾病诊断的布尔函数模型，建立了一种基于布尔矩阵理论的系统故障诊断模型。在介绍了布尔函数、布尔向量、布尔矩阵以及布尔矩阵乘法等基本理论后，对该系统的输入输出及系统内部原理进行了研究和论述。使用布尔函数就是为了最大程度上进行合理的模型简化，既保证了一定的精度，同时又提高了可操作性。
论述了故障原因征兆一矩阵的建立方法，采用故障原因一征兆矩阵实现了多征兆与多故障原因之间复杂关系的表征；提出了一种新的以故障原因一征兆矩阵为筛选对象的矩阵筛选法；同时，提出了一种应用此筛选法对故障系统进行初步诊断、用几何距离判别法进行精确诊断的故障诊断新方法。此诊断方法能够清晰明了的表达故障原因与征兆间的复杂关系。特别是对于多因多果的关系，此方法能够清楚地表示。
论文设计并实现了以旋转机械为诊断对象，以故障原因一征兆矩阵构建知识库，以矩阵筛选法和几何距离判别法为推理方法的故障诊断专家系统。对专家系统进行了概述，介绍了专家系统的概念、特点、结构和工作原理；对基于故障原因一征兆矩阵的旋转机械故障诊断专家系统的总体设计进行了论述，主要介绍了知识库和推理机的设计方法；具体实现了该设计构想，开发出了基于故障原因一征兆矩阵的旋转机械故障诊断专家系统。