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BP神经网络在故障诊断中的应用是十分重要的研究课题，但BP神经网络自身学习收敛速度慢、容易陷入局部极小等限制了其应用。因此，本文提出了一种新的参数自适应调整的方法。这种方法是将动量项和自适应学习速率法结合起来，通过文中的实例表明：改进的BP神经网络提高了学习速度,有效地抑制了网络陷于局部极小,缩短了学习时间。本文最后介绍了BP神经网络在轴承自动生产线中的应用。