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提出了一种基于时序和反向传播网络（Back—Propagation Network，BP）相结合的诊断方法，通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行时序分析，利用时序模型提取齿轮不同状态的特征，并以其自回归参数组成特征向量作为BP网络分类器的输入进行网络训练，从而实现了对齿轮正常、裂纹和局部点蚀的状态识别与诊断，结果表明，基于时序-BP网络结合的方法对于多故障分类和检测是一种非常有效的诊断手段。