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转子系统是旋转机械的核心部件,因此对其运行状况实施智能故障诊断决策意义重大。粒子群算法、杂草算法与人工神经网络是三种典型的智能算法。本研究针对转子振动信号具有准周期性,而有效信号易被噪声严重干扰的特点,以及针对神经网络进行故障模式辨识时网络结构冗余、训练易陷入局部极小等具体困难,在对国内外故障诊断研究现状进行分析和总结的基础上,利用智能优化算法对转子振动信号智能消噪滤波与智能模式识别问题进行了研究。所开展的具体研究工作情况和得到的结论如下：1)针对转子系统故障信号中背景噪声带宽较大且与有效信