BP神经网络模型在无人机系统故障预测中的应用分析主要探讨如何利用BP神经网络强大的非线性映射能力和自适应学习特性来提升无人机系统的故障预测准确性。无人机在复杂环境中运行时，其关键部件（如电机、电池、传感器等）可能因振动、温度变化或机械磨损等因素发生性能退化或突发故障。传统基于物理模型或统计方法的故障预测技术往往难以处理高维非线性数据，而BP神经网络能够通过历史监测数据（如振动信号、温度、电流等）自主学习故障特征与潜在失效模式之间的复杂关系，实现早期故障预警。该分析通常包括数据预处理、网络结构设计、训练优化策略等关键环节，并通过实际飞行数据验证模型在降低误报率、提高预测时效性方面的优势，为无人机健康管理提供智能化解决方案。