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针对电厂煤粉细度在线测量难的问题，提出利用数据融合技术识别煤粉过细、煤粉正常、煤粉过粗。在分析与煤粉细度相关的多个运行状态参量基础上，根据历史运行数据，确定煤粉细度的典型样本，然后对各状态参量应用D—S融合规则得到结果。而对于D—S证据理论应用中基本概率赋值难以确定问题，应用正态分布曲线构造相似度函数．继而得到基本概率赋值，减少了方法的主观性。根据运行数据验证，该方法能够有效诊断煤粉细度，且具有较好的鲁棒性，具有工程实用价值。