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首先论述各种状态信息和设备状态之间的对应关系，即模式分类的重要性，然后通过学习，建立故障诊断的神经网络模型，并应用于大型旋转机械的故障诊断，实验研究表明，神经网络能够较好表达训练样本要求的决策区域，具有较强的分类能力，利用机械振动特征信息进行训练的网络对大型旋转机械个故障有较好的联想能力，其识别效果令人满意，投入现场应用是可行的。