Cilj dijagnostike industrijskih procesa je otkrivanje kvara, određivanje njegove vrste i lokacije i na kraju određivanje veličine i vremenski promenljivog ponašanja kvara. Rano otkrivanje otkaza koji se mogu pojaviti omogućava preduzimanje bitnih preventivnih akcija i samim tim smanjuje ekonomske troškove koji bi nastali usled zaustavljanja proizvodnje, zamene delova itd. Osnovna ideja detekcije kratkospojenih navojaka na polovima rotora hidrogeneratora primenom neuralnih mreža, a koja je detaljno opisano u radu, jeste da se generišu signali koji će predstavljati nedoslednost između nominalnog sistema i sistema sa otkazom. U slučaju kompleksnih sistema srećemo se sa problemom da ne postoji tačan ili barem dovoljno tačan matematički model samog procesa, zbog čega je korišćenje neuralnih mreža od posebnog interesa. Korišćena su dva tipa NARX (nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) neuralnih mreža, sa jednim i sa tri skrivena sloja, sa sigmoidalnom transfer funkcijom, kako bi se testirala osetljivost mreže na otkaze. Izlazni neuron sadrži linearnu aktivacionu funkciju. U oba slučaja jasno se može uočiti postojanje kratkospojenih navojaka na polu rotora hidrogeneratora.