在工业中大量使用的旋转机械是许多企业的核心设备，一旦出现故障，损失巨大。旋转机械70％以上的故障都能以振动状态的异常反映出来，世界各国都非常重视旋转机械振动故障诊断研究。专家系统能让计算机模仿专家分析问题、解决问题的思路，帮助人类完成复杂的脑力劳动。开发专家系统是当前研究与应用的一个热点。旋转机械振动故障诊断是一个很复杂的推理过程，开展旋转机械振动故障诊断专家系统研究具有重要的理论意义与工程应用价值。　　 目前，故障诊断专家系统存在征兆信息利用率低、缺乏有效的知识表达方式与不确定性推理方法等缺点。本文针对以上不足，将传统专家系统、数据库理论和模糊诊断技术有机结合，研制了旋转机械振动故障诊断模糊专家系统。　　 本文的主要工作和研究结果如下：　　 (1)分析了各种旋转机械振动故障诊断用征兆参数，归纳整理了旋转机械各种典型振动故障的机理和特征，总结了旋转机械振动故障诊断的特点。　　 (2)在阐明故障诊断专家系统技术及模糊诊断技术的基础上，详细论述了旋转机械振动故障诊断专家系统的模糊化过程，包括模糊诊断知识的组织与模糊推理。确定了对不同征兆特征采用不同的隶属度确定方法。提出了将模糊规则进行拆分，用关系数据库组织知识。提出了将专家打分结果与经验数据统计计算结果予以综合来确定模糊关系矩阵元素值。建立了模糊运算模型，该模型对所有征兆、故障原因与诊断规则均衡兼顾，信息利用程度高且简单可靠。　　 (3)论述了旋转机械振动故障诊断模糊专家系统的计算机软件化过程，包括系统开发工具与系统结构的选择，以及人机交互界面、知识库、推理机的设计等方面。基于关系数据库Access开发知识库，考虑了各种征兆，并按征兆特征将知识库划分为九个模块。用Java编程实现了系统相关功能。为了提高推理效率，提出设置征兆隶属度阈值，并且诊断时用户可以针对具体故障选择可能的几种故障原因。　　 (4)通过诊断实例，对系统的诊断推理功能进行了验证。验证结果表明，本系统实现了旋转机械振动故障的自动诊断，且诊断结果具有一定的准确性。