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采用模拟样本与实际故障样本建立网络训练所需样本库,基于BP与RBF神经网络建立故障诊断模型,用PW4000航空发动机的故障样本进行训练,对训练好的网络进行测试仿真。仿真结果显示BP与RBF两种神经网络具有较高的诊断正确率,在航空发动机故障诊断中具有应用价值;与实际故障数据对比表明BP与RBF神经网络在航空发动机故障诊断中具有实用性。