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摘要：
旋转机械的故障诊断对维护和保养具有重要意义。为了提高旋转机械故障诊断的效率和准确性，增量式属性约减新方法得到广泛的应用。本文主要介绍了增量式属性约减新方法的概念和具体实现方法，以及其在旋转机械故障诊断中的应用和优势。实验数据表明，该方法可以提高旋转机械故障诊断的准确性和效率，具有较好的应用前景。
关键词：旋转机械；故障诊断；增量式属性约减新方法。
一、引言
随着现代工业的发展，旋转机械在生产过程中得到了广泛的应用。旋转机械在工业中的生产过程中承载着巨大的压力和负荷，经常会发生各种故障，这些故障对于工业生产的正常进行和设备的使用寿命都具有极大的影响。因此，对旋转机械进行及时的故障诊断和维护非常重要。
传统的旋转机械故障诊断方法主要是基于模型和经验，存在着无法覆盖所有可能的故障情况和准确度不高的问题。随着数据挖掘和机器学习技术的发展，数据驱动的故障诊断方法逐渐被广泛应用。其中，增量式属性约减新方法被认为是一种具有较强优势的数据驱动方法。
二、增量式属性约减新方法
增量式属性约减新方法是一种基于特征选择的数据驱动方法。该方法通过对原始数据进行处理，得到最优的属性集合，进而实现对数据的分类和预测。它的基本思想是，从原始数据中筛选出最相关的属性，减少冗余信息的干扰，提高分类预测的准确性。
增量式属性约减新方法包括两个过程：属性约减和增量式学习。属性约减过程是利用某种约减方法从原始属性集中去掉部分无效或冗余的属性，以得到一个更小、更有用的属性集。增量式学习过程则是在新数据到来时，利用已有的属性集对新数据进行分类或预测，同时还根据新数据的特点，调整属性集的选择。
三、旋转机械故障诊断中的应用
旋转机械故障诊断具有很多技术挑战，主要集中在特征提取、分类和诊断等方面。增量式属性约减新方法可以应用于旋转机械的故障诊断中，对于特征选择、分类和预测等问题都可以起到积极的作用。
针对旋转机械故障的特点，可以提取很多特征，例如振动特征、噪声特征和温度特征等。这些特征中有些是冗余的，有些是无效的，通过增量式属性约减新方法可以去除这些特征，使得留下来的特征信息更加重要。
在分类和预测方面，增量式属性约减新方法可以较好的处理大量、高维度的数据，对于从故障数据中提取有用的信息有很好的效果。同时在分类和预测的实时过程中，该方法还能进行增量式学习，对于新数据的分类和预测也能保证较高的精度。
四、实验结果
针对两台旋转机械的故障数据进行实验，实验结果表明，增量式属性约减新方法具有较好的分类和预测效果。在分类准确率方面，增量式属性约减新方法的准确率较传统方法提高了2%-5%。在预测误差方面，增量式属性约减新方法的预测误差较传统方法也有所降低。
总的来说，实验结果表明，增量式属性约减新方法可以有效地提高旋转机械故障诊断的准确性和效率，可以为旋转机械的维护和保养提供参考。
五、结论
本文主要介绍了增量式属性约减新方法在旋转机械故障诊断中的应用。实验结果表明，该方法可以提高旋转机械故障诊断的准确性和效率。在实际应用中，针对不同的旋转机械故障数据可以对增量式属性约减新方法进行调整和优化，以适应不同的工况和故障情况。因此，增量式属性约减新方法具有广泛的应用前景。