针对机匣电解加工工艺复杂、加工环境封闭且故障发生时特征不明显、诊断不及时等问题，提出一种利用遗传算法优化BP神经网络的电解加工状态预测与故障诊断方法，不依赖于加工人员的诊断经验。通过对机匣电解加工过程进行故障诊断试验，表明正常情况下优化后的BP神经网络的识别准确率可达95%，该方法为机匣电解加工故障诊断提供了一种新的模式，有效提高机匣电解加工的可靠性。
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