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针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题，提出一种基于人工免疫算法优化BP神经网络（ IMBP ）的数据机床故障诊断算法。介绍了常见的数控机床故障类型和分类，阐述了人工免疫算法和BP神经网络以及人工免疫优化BP神经网络算法的工作流程。利用免疫算法的全局搜索性能先对神经网络权值和阈值进行全局优化，加快了BP算法训练过程的收敛速度，减少训练过程所需要的时间。通过仿真性能测试分析，结果表明：与BP、 GABP和IMBP 3种算法对比，比BP神经网络算法的数控机床故障预测诊断