1.基于区间型信度规则推理的旋转机械故障诊断方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)设定基于区间型信度规则推理的旋转机械故障诊断方法的辨识框架Θ＝{ζ1,ζ2,ζ3}，其中ζ1表示旋转机械中的不平衡故障，ζ2表示旋转机械中的不对称故障，ζ3表示旋转机械中的基座松动故障；

(2)设定旋转机械设备的转速为p，单位：转/分钟，这里p∈[1000r/min,3000r/min]，安装在基座或支架位置上的振动加速度传感器以Δt∈[16s,48s]为间隔，在各种故障模式下能够采集时域振动加速度信号，获得信号序列ω(r)，r＝1,2,...,n，n为采样周期的个数；

(3)将步骤(2)中获得的时域振动信号序列ω(r)进行快速傅里叶变换，变换为相应的频域频谱图，然后从中选取1倍基频、2倍基频和3倍基频的幅值作为故障特征参数，分别记为x1(r)、x2(r)、x3(r)；

(4)建立区间型信度规则库，用于描述特征参数变量x1、x2、x3与故障模式之间的非线性映射关系，其中第k条规则Rk的表示形式如下：式(1)中， 为输入特征参数变量xi的输入参考值集合，其中的元素满足 qi表示对应特征参数参考值的取值个数， 和 为各种故障模式下xi的最大和最小取值，βj,k为对故障模式ζj赋予的区间型信度：βj,k＝[aj,bj]                          (2)其中aj表示区间有效信度的最小值，bj表示区间有效信度的最大值，且0≤aj≤bj≤1，并满足约束条件 且(5)对于第r个采样周期获得的特征参数样本xi(r)带入步骤(4)中定义第k条规则中，获得xi与第k条规则输入参考值 的匹配度：①当 或 时，xi对于 和 的匹配度 取值均为1，对于其它参考值的匹配度取值均为0；

②当 时，xi对于 和 的匹配度 的取值分别为:对于其他参考值的匹配度取值均为0；

(6)根据式(3)，计算区间置信规则库中每条规则的激活权重：式(4)中， L是规则库中的规则数，θk为初始规则权重为，0≤θk≤1，δi为输入特征参数初始属性权重，0≤δi≤1；

(7)采用Dempster组合规则，对区间置信规则库中被激活的规则进行融合得到每一故障模式的区间信度值，具体步骤如下：(7-1)根据公式(4)获得的激活权重，对第k条规则中的区间型信度βj,k进行折扣，获得折扣后的区间型信度：mj,k(ζj)＝wkβj,k

mΘ,k(Θ)＝1-wk                                   (5)其中，mj,k为折扣后的第j个区间型信度，mΘ,k表示为全集元素的区间型信度；

(7-2)对于步骤(7-1)中获取的与第1、2条规则对应的区间型信度(mj,1,mΘ,1)和(mj,2,mΘ,2)，利用如下的Dempster组合规则将它们融合，得到融合后的区间型信度为：(7-3)由式(6)得到的结果 和(mj,3,mΘ,3)继续利用步骤(7-2)中的Dempster组合规则融合，得到新的区间型信度依次融合，即可得到最终的区间型

信度 其中k’表示系统中

的规则数；

(8)根据Dempster规则组合得到的区间型信度判断集合种类决策结果，满足以下两个条件即可确定故障类型为ζj：(8-1) 信度区间的左右端点分别大于其它故障模式的区间型信度的左右端点；

(8-2) 的右端点均小于0.3。