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凝汽器是火电厂的一个非常重要的设备,但对其性能的检测存在很多不足。数据融合是一门新兴的学科,具有广阔的应用前景。本文将数据融合方法用于凝汽器清洁度的测量及故障诊断中,用基于分批估计的融和方法解决了计算时现场测量信号存在较大误差的情况,保证了对清洁度的准确计算;另外本文提出了一种新的凝汽器故障诊断方法——两级数据融合诊断方法,第一级采用BP神经网络与距离测度的方法,第二级采用D-S证据理论进行融合,解决了现存的一些凝汽器故障诊断方法的缺点,取得了很好的效果。