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在故障诊断领域中．由于大量相关且冗余的数据存在，我们往往很难找出故障原因与故障征兆之间的对应关系，所以只能通过对诊断信息的合理约简，来减少冗余数据对系统结果的影响。本文提出了一种基于变精度粗糙集模型和神经网络相结合的方法应用于旋转机械故障诊断，目的是为了更好的解决故障特征提取和诊断规则获取问题。