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提出基于矢功率谱和D-S证据理论分层融合的旋转机械故障诊断方法，该方法把转子的2个截面信息分别以矢功率谱进行数据层融合，提取矢功率谱的特征输入到径向基概率神经网络分类器进行故障识别，最后把两截面诊断结果输入D—S证据理论融合中心进行决策层融合．实验结果表明，该方法可降低故障诊断的不确定性，并提高故障决策准确率．