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随着机械设备结构的复杂化,机械设备表现出复杂的非线性行为,传统的机械故障诊断技术已经不能满足工程实际的需要。如何建立起更加高效和智能化的状态监测与故障诊断方法,是亟待解决的难题。分形技术和遗传编程为解决机械故障诊断中的复杂非线性问题提供了强有力的工具,是该领域研究的热点之一,也是本文的主要研究内容。 本文首先对分形维数进行了深入的研究。通过对两种信号分形维数计算方法,即相关分形维和方差分形维的讨论和对比,发现前者对信号幅值的变化反映敏感,而后者对信号频率的变化反映敏感。为满