作为现代机械工业的主要动力传输设备之一,旋转机械已在许多重要工业领域中得到广泛应用。罗茨风机为旋转机械中的一种容积式风机,它具有诸多优点且使用广泛,但由于该设备使用环境通常较为恶劣且各种随机因素的相互影响,罗茨风机内部常发生转子不平衡、轴系不对中、轴承损坏等多类故障,其运行状态不仅影响着设备本身的运行,还会对工业现场的后续生产造成阻碍,因此对罗茨风机的故障诊断研究尤为重要,同时也迫使人们在机械设备故障诊断上不断推出新的要求和技术。目前对罗茨风机机械设备运行过程的诊断大多仍采用定期巡视和便携式仪器检测等方式,很难达到实时准确的诊断效果,因此,研发一种面向罗茨风机机械设备运行过程的故障诊断系统具有一定的现实意义。本文结合国内某铝厂历史运行数据,展开了罗茨风机机械设备故障诊断系统的深入研究,其主要工作如下:(1)建立故障诊断模型。通过现场调研对罗茨风机机械设备的故障类别进行总结并分别分析影响故障的特征变量,在此基础上,将案例推理与互信息方法相结合并应用于罗茨风机运行过程的故障诊断建模中,首先通过互信息方法计算特征变量与运行状态类别间的互信息值,从而实现特征变量的选择及权重的合理分配。然后按照案例检索、重用、修正和存储等步骤实现基于案例推理的故障诊断算法,并给出相应算法步骤。最后通过UCI数据集将其与其它经典算法进行对比,结果表明互信息方法可有效删除冗余特征并合理分配特征权重,提高了诊断模型的综合性能;(2)罗茨风机故障诊断系统研发。在上述故障诊断模型及算法实现的基础上,结合罗茨风机机械设备运行过程,利用C语言和Automation Studio组态软件开发出一套针对罗茨风机运行过程的故障诊断系统,主要包括相关人机界面的开发以及相应算法程序的编制,从而实现运行监测、状态预警、参数动态显示、曲线绘制、历史数据的查询和故障诊断等功能;(3)实验研究。利用国内某铝厂的历史运行数据对故障诊断系统进行了在线和离线测试,实验结果表明该故障诊断系统的准确率、漏报率、误报率等相关性能指标均优于其它诊断方法,系统画面直观简洁、操作方便快捷,可实时监测罗茨风机机械设备的运行状态并快速准确给出诊断结果,在故障早期给予维护建议,在一定程度上可避免工人因定期巡检造成的故障发现不及时的问题,提高了现场的工作效率,具有一定实用价值。