【摘 要】
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大型重要的旋转机械现场故障诊断通常具有无法进行样本训练、信息离散和结果要求精确等特点，通常的诊断方法都面临较大的困难。提出一种基于模糊推理和支持向量机（SVM）融合机制
【机 构】
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中国石油西南油气田公司重庆天然气净化总厂,重庆科技学院电子信息工程学院
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大型重要的旋转机械现场故障诊断通常具有无法进行样本训练、信息离散和结果要求精确等特点，通常的诊断方法都面临较大的困难。提出一种基于模糊推理和支持向量机（SVM）融合机制的现场诊断方法，该方法构建通用的旋转机械故障的专家知识工程规则库，建立基于振动连续频谱的SVM推理和其他非频谱信号的模糊推理融合的诊断方法。该诊断方法适合现场突发性诊断过程，对信息源数量要求不高，具有较强的通用性。在某企业对空气压缩机进行的现场诊断证明诊断方法的实用性。
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