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旋转机械在生产过程中往往处于核心地位,其运行状态的好坏直接影响生产过程,若其产生故障有可能引起连锁反应,引发严重后果,对旋转机械进行实时的状态监测并对故障进行诊断分析,可以有效预防事故发生。特征选择及提取是设备状态监测及故障诊断中的关键技术,特征参数的故障识别性能会直接影响设备状态监测及故障诊断的效果,通过特征选择及提取技术可以得到故障识别性能优良的特征参数。本文对时域及频域内的各种特征参数进行了研究,研究了基于遗传算法及遗传编程的特征选择及提取技术。第一,转子故障多由振动引起,对转子三种典型故障: