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故障诊断技术面临两大难题 ,第一如何“测量”故障的发育 ,第二如何预测一个有故障的机器或构件还能正常运行多久。本文用小波基函数神经网络技术解决了这两大课题。首先建立了小波基函数神经网络故障预后模型 ,用高斯基函数和Marr小波函数作为尺度函数 ,基函数中心的计算用二进展开函数和k次聚类函数。诊断实践表明 ,当轴承内表面产生间隙以后 ,应用训练后的小波基函数神经网络能够成功地对其间隙的发育进行预测。