運用混合輸入模糊神經網絡對發電機的正常行為模型進行重構建模，得到發電機的正常狀態下的行為模型。要對發電機的異常進行，首先識別出發電機的異常行為模式。對于發電機的異常監測，發電機處于正常的工作狀態時，通過混合輸入模糊神經網絡所重構的發電機的狀態參數與實際值應該是非常接近的。因此，通過模型重構出的狀態參數與實際值的殘差保持動態的穩定狀態，并且發電機的狀態參數數據一直保持訓練時原有的映射關系。但是當發電機出現異常故障的時候，發電機的狀態參數的數據的映射關系會發生變化，從而導致殘差的異常波動。對殘差進行分析，可以對發電機進行故障診斷。