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飞控系统的故障诊断与维护，可提高其可靠性和可维护性，降低寿命周期费用，有效地降低成本，提高飞机的生存性，减轻驾驶员的负担。首先采用VC与Matlab混合编程技术建立了飞行作动器故障仿真软件，然后通过两种不同的神经网络辨识方法（基于小波包分解的BP网络验证、基于径向基函数的概率神经网络），对卡死和损伤故障的辨识效果进行对比分析，仿真结果显示概率神经网络更适合于大步长采样下的网络辨识，且有较好的泛化能力。所得检测结果符舍预期要求，并在所设计软件中得以清晰表达。