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故障定位是故障诊断的关键之一，而神经网络的训练和学习速度问题，一般不适用于通过在线学习而实现的动态诊断．本文提出一种以对象可知部分数学模型为基础，结合输出补偿构造神经网络，建造基于神经网络状态观测器的深知识诊断方法，实现故障隔离和部件诊断功能．网络补偿部分的联接权采用在线学习方法，具有快速的收敛速度和良好的跟踪特性．