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提出了一种基于改进遗传算法（IGA）和误差反向传播（BP）算法相结合的IGA—BP混合算法在电机故障诊断中的应用，首先提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本，将代表故障信息的数据作为输入量代入已训练好的神经网络后，通过输出结果即可诊断故障类型。仿真实验表明，该方法可以有效地识别电机常见故障，诊断准确率高、速度快。