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针对传统汽轮机转子故障诊断方法中存在精度不高的问题，引人了证据理论和灰色神经网络相结合的故障诊断方法。该方法首先根据所获取的故障特征向量，用灰色建模方法进行累加处理，以增强数据的规律性；然后经BP神经网络进行局部诊断，以获得彼此独立的证据；最后采用证据理论对各证据进行融合。试验结果表明，该方法具有较好的故障模式识别能力，适用于汽轮机转子的故障诊断，具有一定的应用价值。