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针对电动机转子不平衡、不对中、油膜涡动、转子径向碰摩、喘振、轴承座松动等常见的几种振动故障，用RBF网络对提取出的6种故障信息进行分类，判断故障类型，并进行了仿真试验，最后将试验结果与BP网络的诊断结果进行了详细的分析比较．结果表明，RBF网络可以应用于电动机转子振动故障诊断，其诊断速度比BP神经网络快，诊断结果也更为准确．