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提出了一种新的高加系统故障诊断方法。首先使用核主元分析方法进行特征提取，降低数据维数，既简化了诊断过程，又提高了故障诊断的精度。然后使用概率神经网络进行故障模式识别。该神经网络训练速度快，容易添加新的训练样本。最后将该方法用于某汽轮机组高加系统故障诊断中，取得了较好的诊断效果，表明该方法具有一定的工程实用价值。