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该文在研究了人工神经网络的运算机理及人工神经网络故障诊断技术在工程上的应用的基础上,建立了基于神经网络的发电厂励磁系统故障诊断模型,并以葛洲坝水力发电厂二江分厂励磁系统为参照,对励磁系统故障进行了分类,确定了神经网络励磁故障诊断系统的输入特征向量和输出节点的定义.在神经网络的自学习过程中,引入动态调整惯性系数法使自学习收敛速度加快,从而增强了其自学习能力.该诊断系统软件部分采用C语言编程,程序动物后按菜单提示即可操作,使用方便.经过反复检验及对故障实例的诊断表明,该诊断系统运行正常.