利用ＢＰ反馈神经网络对高速转子动力系统的稳定性进行辨识，该问题的关键是考虑由轴承间隙影响而产生的非稳定性问题。给出相应的多参数稳定性问题的公式以及相应的一系列化为三维参数的代数不等式，利用有监督的学习神经网络将转子动力系统通常较宽范围的三维物理参数映射成一狭窄的区域。利用转子动力系统的解析仿真推导出系统的二值状态不等式，构造隐藏层和函数链两种神经网络。利用所选定的旋转系统的参数值进一步训练该函数链