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针对传统的依靠单一参数对密封状态监测的不足，利用模糊神经网络处理问题的能力，综合多种密封参数的信息，建立针对密封状态监测的模糊神经网络系统，提出基于模糊神经网络的故障诊断的方法。该方法确定泄漏量、端面温度、气膜厚度、阻封气泄漏量作为密封的监测参数，并确定各个参数的隶属函数；通过大量的历史数据、MAT—LAB模拟数据和专家知识分析得到各个特征参数值和修正值，建立5种密封状态的输出模式；通过隶属函数实现输人样本的模糊化；通过MATLAB编程来设计、优化神经网络结构，利用历史数据训练神经网络。通过实例分析验证了