摘要
柴油机作为一种重要的动力设备，其运行状态直接关系到相关工业领域的生产效率和安全性。
因此，对柴油机进行有效的故障诊断，及时发现和排除潜在问题，具有重要的现实意义。
BP神经网络作为一种经典的机器学习算法，具有良好的非线性映射能力和自适应学习能力，在柴油机故障诊断领域得到了广泛应用。
本文首先介绍了柴油机故障诊断的研究背景和意义，以及BP神经网络的基本原理和优缺点。
其次，对国内外基于BP神经网络的柴油机故障诊断研究现状进行了综述，重点分析了特征提取、模型优化和诊断性能等方面的研究进展。
最后，总结了当前研究存在的问题，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：柴油机；故障诊断；BP神经网络；特征提取；模型优化
柴油机作为一种重要的动力设备，广泛应用于船舶、汽车、工程机械等领域。
其运行状态的优劣直接影响着相关工业领域的生产效率和安全性能。
然而，随着柴油机结构日益复杂化、运行工况日益恶劣，故障发生的频率和种类也在不断增加。
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