水泥回转窑是水泥制备过程中最主要的设备之一,回转窑煅烧是水泥生产中的重要工艺流程。水泥回转窑工作状态的好坏将直接决定水泥熟料的品质及产量。不论设备的可靠性多高、生产工艺多先进,发生故障是不可避免的。庞大的体型以及复杂的系统使得水泥回转窑的故障表现为不确定性和多样性,传统的人工逐步排查的方法难以满足人们对回转窑故障诊断的要求。因此,本文依托水泥回转窑的生产工艺和工作原理,构建了水泥回转窑故障诊断模型,并对其进行了参数学习和推理,实现了准确高效的水泥回转窑故障诊断。具体内容如下:首先,介绍了贝叶斯网络的相关理论知识,分别从结构学习、参数学习和推理三个方面对贝叶斯网络进行了讲解,并着重介绍了其中最为常用的经典算法。其次,针对现有贝叶斯网络结构学习经典算法中存在的一些缺陷,设计了两种改进的贝叶斯网络结构学习算法。通过仿真实验验证了两种算法的性能并详细分析了各自的优劣。再次,分析了水泥回转窑的工艺流程和机制,在充分了解回转窑的基础上选取了研究变量、采集并量化了研究数据。为解决水泥回转窑故障诊断这一难题,将贝叶斯网络应用于水泥回转窑故障诊断,选用改进爬山算法训练量化后的数据并建立水泥回转窑故障诊断贝叶斯网络模型。最后,介绍了贝叶斯网络参数学习和推理过程,采用经典的最大似然估计法和变量消元法对水泥回转窑的故障诊断贝叶斯网络模型进行参数学习和推理。