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利用改进的小波包对收集的信号进行特征提取，解决了小波包分解的频率混叠问题；针对故障信息中的冗余属性问题，提出了基于类差别矩阵改进属性重要度的属性约简算法，根据各条件属性在类差别矩阵中出现1的频次定义新的属性重要度，提高属性约简的效率；通过考虑条件属性与类属性间的关联性，提出了基于熵权法的属性加权朴素贝叶斯分类器算法，提高故障分类精度。通过对滚动轴承故障数据的对比分析，验证了所提组合方法在提高故障诊断正确率、快速性方面所具有的优势。