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提出了一种基于特征空间矢量的故障诊断方法。该方法物理意义明确，可以通过对故障诊断误差的学习，实时修正故障模型，实现对不确定性和慢时变性对象的鲁棒故障诊断。在对象故障先验知识不完备的情况下，能够通过学习逐步建立对象完善的故障诊断模型。还可以对诊断模型的故障可分离度进行评判，为优化征兆信号选取提供条件。示例表明，该方法能适用于具有不确定性和慢时变性的复杂对象的故障诊断。