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将BP神经网络技术引入到大型除尘风机的振动故障诊断中结合神经网络的结构分析了其工作原理和算法。通过一个设备故障实例，利用神经网络对设备的故障特征和测试信号等数据进行学习和训练，模拟了专家对故障所进行的推理、判断和决策，从而获得了正确可靠的诊断结论。测试结果表明：文中建立的BP神经网络对训练的特征样本进行模式识别具备了很高的准确率，实现了诊断分析的智能化。