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提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法．小波包三层分解得到各个节点的分解系数，通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强，再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量，作为特征向量训练LVQ神经网络．通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练，LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能．最后，通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验，验证了这种方法的实用性和有效性．