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将人工智能引入水轮发电机组的故障诊断，有利于大中型水电厂“无人值班（少人值守）”管理模式的加速发展。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能和ＢＰ网络模型及算法，然后将神经网络中的ＢＰ模型应用于水轮发电机组振动故障诊断中，比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响。实验证明，基于ＢＰ网络的水轮发电机组振动故障诊断方法具有很高的实用价值。