当前的智能诊断技术有将各种智能技术结合起来应用的趋势。用于神经网络诊断的训练数据及诊断数据中存在冗余，这会影响神经网络的诊断能力。把粗集理论与神经网络结合起来，编写一些具体实用的程序应用于故障诊断系统实现对数据的约简及应用神经网络进行训练及诊断，是本课题的主要研究任务。
本文给出了基于粗集—神经网络智能诊断系统的设计方案，以离心压缩机提取的故障数据为实例，设计了数据及网络两大模块；针对通过三种输入方式得到训练及诊断数据编写相应的程序进行离散化处理和利用粗集理论对训练样本和诊断数据的约简处理，使训练样本简化并满足BP网络诊断的要求，降低了神经网络的复杂程度，同时使诊断数据得到简化，满足神经网络诊断的要求。 论文阐述了建立基于粗集—神经网络智能故障诊断系统的一些理论；在此基础上，重点应用MATLAB语言及其工具箱编写了几个模块的应用程序，建立VB的系统界面平台，并通过合理的方法解决了两者的接口问题，实现数据的处理功能；并给出了具体实现代码。
