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针对某汽轮发电机组毁机事故的严重性和事故现象的复杂性，依据机组的多尺度关联特性，本文提出基于多尺度关联方法分析事故前机组运行记录发现其中的确定信息以增强事故分析的有效性。通过对记录数据的多尺度分析，引入波动指数和传感器故障可信度，根据其波动指数的关联程度检测出发生故障的传感器。并在多尺度相似搜索的基础上，通过机理模型进一步验证了传感器故障。基于在精度和确定性方面对关键故障信号估计的多尺度结构模型，分别构建了极大似然和神经网络估计模型来估计故障信号，给出了故障信号的置信上下限和最佳估计。最后依据估计信号确定了事故原因，从而推断出事故性质和事故主要责任。