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提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法，采用可变量子超球代表发动机工作模式，自然地提供了反映故障程度的概率幅；网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识，监测算法不仅能正确预报故障，还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。