在近半个世纪以来，专家系统技术已经获得了迅速发展，广泛地应用于社会中的各个领域。但是专家系统在其发展过程中还有许多待解决的问题，例如：知识获取的“瓶颈”问题；不具有联想记忆功能等等。神经网络理论的提出，在某种程度上弥补了传统专家系统的不足。因此，本文研究基于神经网络的专家系统，并将其应用在电站机组调试中，目的为电站机组调试的故障解决带来帮助。 本研究主要内容包括：研究了传统专家系统与神经网络的理论，分析了两者各自的长处与不足；通过与电站机组调试领域专家的交流，得到相关领域知识，对其进行相应地删增、汇总；通过比较专家系统的各种知识表示方法，选取框架表示法表示领域知识，并把神经网络中的“神经元”理论应用在专家系统的知识表示中，即把锅炉机组中的各个工作属性转换为神经网络中的“神经元”，这样电站机组的调试故障就可转换为在神经网络中表示；研究了神经网络传输函数，选用其中的“线性传输函数”作为神经网络专家系统的传输函数；研究了多输入的神经元之间的关系，以及各输入神经元权值的确定。在上述理论研究的基础上，构建了电站机组调试专家系统的知识库及其管理系统。在知识库中，存储了具有结构化和形式化的领域知识，为电站新建机组的调试工作带来了帮助。