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研究机电设备安装中实时故障诊断方法具有重要的实际意义。现针对传统算法在故障诊断方面的缺陷，提出一种基于优化神经网络的机电设备安装中实时故障诊断方法。对故障成分的主特征进行提取，作为神经网络的输入量，并对神经网络的学习速度进行了优化。实验结果表明，利用该算法进行机电设备安装中实时故障诊断，能够提高诊断效率和准确率，达到了实时诊断的要求。