【摘 要】
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在计算机技术和信息技术的推动下，现代工业逐渐向生产设备大型化、高速化和自动化方向发展。可是由于机械设备的结构越来越复杂，故障诊断也变得越来越困难。无法及时发现并解决设备故障而造成的停机，给企业带来了巨大的经济损失和维修难度。因此有必要开发一套可以实现远程实时监测设备工作状态、自动识别设备故障类型的系统。设备故障诊断其实就是一种归纳分类的过程。提取故障信号的几个特征频率，根据特征频率的不同排列组合，
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在计算机技术和信息技术的推动下，现代工业逐渐向生产设备大型化、高速化和自动化方向发展。可是由于机械设备的结构越来越复杂，故障诊断也变得越来越困难。无法及时发现并解决设备故障而造成的停机，给企业带来了巨大的经济损失和维修难度。因此有必要开发一套可以实现远程实时监测设备工作状态、自动识别设备故障类型的系统。设备故障诊断其实就是一种归纳分类的过程。提取故障信号的几个特征频率，根据特征频率的不同排列组合，分类出不同的故障类别。数据挖掘的决策树可以很好的解决这个问题。本文确定了基于数据挖据理论
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