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增速齿轮箱是风力发电机组中重要的一部分，它具有故障率高、维修困难的特点，对风电机组影响较大。因此，通过故障分析了解风电齿轮箱的故障模式及机理，进而采取适当的方法改进其薄弱环节，提高风电齿轮箱自身寿命，已成为广大专家学者关注的焦点。目前，风力发电机齿轮箱的故障分析主要有故障模式及影响分析和故障树分析两种方法。它们可以在一定程度上描述风电齿轮箱的故障模式及机理。但是由于这两种方法存在一定局限，具有事件相关性差、分析效率低，推理能力较差等缺点。近年发展起来的贝叶斯网络在图形表达、概率推理和表达不确定关系上