三叶罗茨鼓风机是一种新型罗茨鼓风机,与二叶罗茨鼓风机相比具有运行稳定、气流脉动小、噪声低等特点。因此,三叶罗茨鼓风机在石化、电力、矿山、建材和冶炼等诸多领域得到广泛应用,主要用来输送空气,也用来输送煤气、氢气、乙炔、二氧化碳等易燃、易爆及腐蚀性气体。在生产实际中,三叶罗茨鼓风机的运行环境恶劣,如剧烈的冲击、振动、高温、摩擦和灰尘等,容易发生各种故障。罗茨鼓风机一旦失效或出现故障,不仅导致停产造成经济损失,甚至造成深远的社会影响。因此,研究三叶罗茨鼓风机的故障机理以及精确地监测其运行状态十分必要。　　 本文研究总结了罗茨鼓风机常见故障及故障振动机理,测取了三叶罗茨鼓风机的振动信号,利用信号的时域分析、频域分析、时频域分析等方法对振动信号进行处理,判断罗茨鼓风机的运行状态;对判断出的不平衡、碰磨和正常运行三种运行状态进行特征提取,建立了故障特征数据库。利用提取的罗茨鼓风机正常运行、转子不平衡和碰磨三种运行状态的振动特征量,建立罗茨鼓风机故障诊断样本集,构建三叶罗茨鼓风机神经网络故障诊断模型,判断罗茨鼓风机的运行状态。运用粗糙集理论简化故障诊断样本,对构建的神经网络进行训练,判断罗茨鼓风机的运行状态。经过测试,建立的故障诊断模型能有效的诊断出三叶罗茨鼓风机的运行状态,将粗糙集理论用于神经网络训练样本的约简,不仅不影响判断结果,且缩短了神经网络的训练时间。