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提出了应用神经网络训练和数字化仿真技术相结合的方法对摩托车链条自动润滑装置进行系统建模与性能预测研究。针对反向传播前馈BP网络收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题，采用L-M优化计算的方法，设计了4输入1输出三层25个神经元的摩托车链条自动润滑装置BP网络模型。仿真结果表明，该网络不仅能够很好地预测输入变化时系统的性能，而且可以分析当系统的结构参数改变时系统的动态性能，为系统的建模、分析和变参数设计带来了极大的方便，有利于降低产品的开发成本和设计的盲目性。