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为解决航舵故障诊断的复杂非线性模式分类问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的航舵故障诊断方法,构造一个2层SOM神经网络,训练后多个权值向量位于输入向量聚类中心,实现快速有效的自适应分类。仿真结果表明:SOM网络经过100次训练即可实现聚类,对有限故障测试样本分类准确率可达90%,对航舵故障诊断具有一定的参考价值。