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通过对已采集的通风机振动信号分析和整理,提出了应用人工神经网络对其进行故障诊断,以G4-73-11离心式矿用通风机为研究对象,用小波包分解技术提取其振动信号的能量特征作为特征向量,建立了神经网络模型,并应用此网络对一矿用通风机G4-73-11 No28D进行故障诊断,结果表明,此网络可作为智能分类器对离心式通风机的常见故障进行识别和诊断.