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为了能更准确、容易地诊断出同步发电机转子绕组匝间短路故障，提出了一种基于贝叶斯正则化反向传播（BRBP）神网络的故障诊断方法。该方法利用正常运行时不同工况下的机端电压、有功功率、无功功率和转子励磁电流来建立励磁电流的BRBP神经网络预测模型；利用该模型预测正常运行时所需励磁电流，与实测的励磁电流进行比较，相对误差超过闽值就诊断为发生匝间短路故障。通过微型同步发电机动模实验表明，该方法的精度优于BP神经网络法，并且参数设置简单、易于移植和训练速度快，对同步发电机转子绕组匝间短路故障的监测与诊断是有效的。