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针对传感器故障,提出了一种基于改进的BP神经网络的集成故障诊断方法。在测量回路中引入“等价偏差”向量,用改进的BP网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,然后将故障参数与修正的Bayes分类算法(MB算法)相结合,进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对多重传感器故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性。