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蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法，有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特点。本文介绍了蚁群算法的基本原理和算法模型，建立了以电机为对象的神经网络故障诊断系统，应用蚁群算法训练了神经网络并进行了故障诊断，与BP算法的诊断结果进行了比较。网络训练的对比结果表明，基于蚁群算法的神经网络故障诊断系统，对多故障征兆有较好的故障识别率，且算法收敛快，诊断精度高，具有较高的搜索效率。