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为了实现水泥回转窑的故障诊断,采用贝叶斯网络建立了水泥回转窑故障智能诊断模型。在模型建立过程中,提出了一种基于数据样本、不依赖先验知识的贝叶斯网络结构学习改进算法。在利用改进结构学习算法建立诊断模型贝叶斯网络的基础上,利用MLE算法和变量消除法完成了模型的参数学习和诊断推理。为了验证水泥回转窑故障诊断贝叶斯网络模型的准确率以及可行性,利用现场数据进行了大量的测试实验。