摘要：针对现代复杂的化工生产过程，提出一种基于神经网络的故障诊断方法。并分别将典型的BP算法和改进后的BP算法用于TE（Tennessee Eastman）模型的故障诊断中。经过诊断结果的比较，得出标准的BP算法在实际应用中具有收敛速度慢等缺点；自适应学习速率动量梯度下降的BP算法以及用L-M（Levenberg-Marquardt）法先对BP网络进行优化的BP算法具有收敛速度快、不易陷入局部极小值等优点，其中又以L-M优化BP算法效果最好。结合rIE模型的仿真结果可以看出，L-M优化BP算法在工业实际中具有很大的优势。

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