【摘 要】
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针对飞机复杂的非线性操纵面故障系统，建立故障模型，提取各种故障数据，并将粒子群优化算法应用于BP网络系统，提出了一种基于粒子群优化神经网络的故障诊断方法；该方法分阶段实施神
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针对飞机复杂的非线性操纵面故障系统，建立故障模型，提取各种故障数据，并将粒子群优化算法应用于BP网络系统，提出了一种基于粒子群优化神经网络的故障诊断方法；该方法分阶段实施神经网络的训练，有效地加强了算法的全局搜索能力，采用PSO算法优化了传播中的权值和阈值，弥补了BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足，提高了故障模式识别的能力；实验结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度，提高了故障模式的识别正确率，对飞机操纵面的各种典型故障都能有效加以辨识。
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