摘要：针对航空发动机工作环境和结构的复杂性,设计了一种基于人工神经网络的航空发动机故障诊断方法。使用BP神经网络实现对航空发动机故障的诊断和识别,为了加快BP算法的收敛速度,采用带惯性项的批处理BP算法对BP神经网络进行训练。通过对检验样本的测试验证了该方法的有效性和可行性,将不同隐含层数及不同误差精度的算法性能进行了比较分析,结果表明本设计的网络结构及选取的误差精度能满足实际需要。

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