随着信息技术的飞速发展，设备日趋集成化与复杂化。对于如何能及时从大量实时状态数据中发现故障，保证设备在工作期间高效、可靠的运行具有重要的研究意义。传统的故障诊断方法存在实时性差、依赖于主观经验等缺陷，针对故障的多样性、复杂性、隐蔽性常常无能为力。特别是在面临大规模数据集时，并不能高效的进行分析处理。本文针对传统故障诊断的缺陷，深入研究了人工神经网络技术中BP算法，并应用于故障诊断之中，以完成对复杂设备的高效、准确的故障诊断。本文首先通过对国内外故障诊断系统的研究、应用现状和发展趋势的论述，探讨了传统故障诊断系统在分析处理方面的不足之处，从而提出了将人工神经网络中的BP算法技术引入故障诊断系统。对神经网络的基本概念和核心技术做了阐述，讨论了几种神经网络的关键技术。接着介绍了设备故障诊断的发展及关键技术研究。然后研究了遗传算法，并提出基于遗传算法改进的BP算法，针对BP算法收敛速度慢及容易陷入局部最小值的缺点，采用分段区随机选择初始值，以及通过遗传算法选择节点权值的方法改进。最后，在前面研究讨论的基础上，将改进后的BP算法集成于故障诊断系统，建立面向故障诊断的智能诊断系统，并描述了该子系统结构和功能的设计与实现。本文对于将人工神经网络应用于故障诊断系统具有一定的参考价值。