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基于神经网络的旋转机械振动故障诊断：方法、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业体系中，旋转机械作为关键设备，广泛应用于能源、化工、冶金、交通运输等众多领域。例如，在能源行业，风力发电机的叶轮、燃气轮机的转子等旋转部件，承担着将风能、热能转化为机械能进而产生电能的重要任务；化工生产中的离心泵、压缩机等，负责物料的输送与压缩，保障生产流程的连续性。旋转机械的稳定运行直接关系到整个生产系统的安全性、可靠性和生产效率。据统计，在许多工业事故中，因旋转机械故障导致的事故占比较高，不仅造成了巨大的经济损失，还可能引发严重的安全事故，对人员生命和环境造成威胁。
振动故障是旋转机械最常见
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