摘要：针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统，用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性。首先分析了概率神经网络（PNN）的基本结构及其训练算法，建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型，通过对该设备故障进行定性诊断。对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络（BPNN）分类模型对各类故障的分类效果。仿真表明，基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型，是一种有效的故障分类方法。http://www.cqvip.com//QK/91376X/200901/29240410.html

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