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以智能检测和故障诊断技术作为研究对象，分析了在智能故障诊断系统中用到的特征提取、模式识别和故障预测等关键技术，探讨了用于实现上述关键技术中的小波变换和人工神经网络算法。鉴于人工神经网络算法容易出现系统故障定位不准确性的不足，引入了D—S（DempsterShafer）证据理论。首先用BP神经网络对故障信息进行局部诊断，然后利用D—S证据理论对局部诊断结果进行融合，进行全局诊断，得到最终的故障结果。D—S证据理论的引入，增大了诊断结果的可靠性和准确性，提高了诊断算法的适应性。在Labwindows／CVI的