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运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，转换成故障征兆的布尔值；其次，建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，由此获得了各子神经网络的训练样本，对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果；然后，将每种方法的神经网络诊断结果作为各故