本文在研究现有神经网络规则提取方法的基础上，基于功能性观点，提出一种新的神经网络规则提取方法，并将之运用于航空发动机转子振动故障诊断中。在特征选取中，引入了数据挖掘中广泛应用的熵法；在连续属性离散中，引入了粗糙集理论中的布尔逻辑与粗糙集理论相结合的经典离散化方法；在神经网络结构设计中，由于引入遗传算法，实现了神经网络结构自动优化，保证了训练好的神经网络具有最佳的泛化能力；在规则提取中，提出了一种分层穷举式的规则提取方法，保证了规则提取的完整性和优先次序。