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对多转子系统中转子故障诊断进行了研究，以转子正常、偏心、不平衡和弯曲四种工作状态为例，采用径向基函数（RBF）神经网络对故障进行诊断。通过快速傅里叶变换和能量谱对转子振动信号进行特征提取，并将提取的特征向量作为神经网络的输入，实现多转子故障类型的识别。结果表明，利用能量谱和RBF神经网络能够有效地识别转子故障类型。