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针对传统的依靠单一参数对发动机进行状态监测的不足，利用模糊神经网络处理不确定性复杂问题的能力，融合多种监测参数的信息，建立了基于趋势分析的5级状态监测警报系统。首先从铁谱、振动和性能参数三方面优选监测参数，通过对大量历史数据的统计分析得到各监测参数的界限值，建立了发动机失效程度逐级递进的5级状态监测标准。然后建立隶属函数，通过计算隶属度实现了输入样本的模糊化。最后设计神经网络的结构，利用历史数据训练网络。通过对实例结果的分析证明了该模型的实效性。