【摘 要】
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针对汽轮发电机组结构高度耦合，故障诊断知识复杂，故障诊断过程需要不确定性推理的问题，提出了一种本体、模糊和贝叶斯网络（BN）三者结合的故障诊断方法。该方法首先利用本体理论建立汽轮发电机组故障诊断本体库，并通过建立规则将本体模型转化成BN结构；然后将Leaky Noisy-Or模型和模糊综合评价法结合获取条件概率表（CPT）;最后，结合BN结构模型和CPT得到完整的汽轮发电机组诊断模型。实例验证结果
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金（51906133）； 上海市科委地方能力建设项目（18020500900）；
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针对汽轮发电机组结构高度耦合，故障诊断知识复杂，故障诊断过程需要不确定性推理的问题，提出了一种本体、模糊和贝叶斯网络（BN）三者结合的故障诊断方法。该方法首先利用本体理论建立汽轮发电机组故障诊断本体库，并通过建立规则将本体模型转化成BN结构；然后将Leaky Noisy-Or模型和模糊综合评价法结合获取条件概率表（CPT）;最后，结合BN结构模型和CPT得到完整的汽轮发电机组诊断模型。实例验证结果表明，该方法应用在汽轮发电机组故障诊断中切实可行，具有较高的准确性。
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