摘要：在武器装备维修与技术保障领域中,普遍存在故障模式复杂、分析定位繁琐等问题,一定程度上影响了装备维修工作的效率;为解决上述问题,以陆军某型便携防空导弹发射机构为典型研究对象,设计了一种基于人工神经网络的故障分析方法,研究了神经网络在装备技术保障领域中的应用;该方法以BP神经网络为基础,利用历史维修数据确定网络的正反向传播矩阵,在后期采取一定措施对预测准确率进行了优化,整套方法利用Python环境进行了实现;通过实验验证,该方法对发射机构故障进行定位时,速度快、效率高,准确率超过96%,因此可知该方法对于多种故障现象影响下的故障模式分析具有较高的预测准确率,能满足装备维修中故障模式的快速分析定位,并且具有较强的通用性。

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