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旋转机械的特征信号常具有非线性和非平稳性，传统的平稳信号分析方法对这类信号不适用，将混沌理论引入旋转机械的故障预测领域，详述了混沌预测方法和混沌神经网络的预测原理，并以工业现场大型烟气轮机为研究对象，完成了基于混沌神经网络的预测，与灰色预测方法进行了比较，实验结果表明基于混沌神经网络的预测精度更高，更有效。