随着现代科学技术的发展，设备的集成度越来越高，越来越复杂，故障诊断技术的出现为提高系统的可靠性和安全性开辟了一条新的途径。近些年来，由于计算机技术、信号处理、人工智能、模式识别技术的发展，促进了故障诊断技术的不断发展，大型复杂电子设备的出现，使得人们更迫切地希望能提高整体可靠性与维修性，这就给故障诊断提出了更高的要求。因此，对故障诊断技术的研究有着重要的理论及现实意义。
1 BP神经网络故障诊断模型
一个神经网络用于故障诊断时，主要包括三层：输入层，即从设备对象接收各种故障信息和现象；中间层，是把从输入层得到的故障信息，经内部的学习和处理，转化为针对性的解决办法；输出层，是针对输入
