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针对电动机典型的故障诊断模型网络结构复杂、训练困难等问题，提出一种组态式牵引电动机故障诊断模型．该模型由多个多输入单输出的子径向基函数神经网络构成，每个子模型识别一种故障特征．根据系统需要将多个子模型任意组合，用来识别类型繁多的电动机故障．利用特征提取后的样本数据对该模型进行训练，并通过测试样本验证了故障诊断模型的有效性．结果表明，采用组态式牵引电动机故障诊断模型，一个子模型仅识别一种牵引电动机故障状态，结构简单，模型训练难度小，提高了模型的故障识别能力以及应用的灵活性，为牵引电动机故障诊断提供了一条新思