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這樣與 "相應的故障成因函數為
—— — —————
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—— ———
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— ——
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該結果說明，額定狀態接通的主要條件是 (-電門在刻度盤大于 (-位置時接通。某機在一次推油門時，噴口不能收到額定，就是因為 (-電門積炭造成接觸不良所致，與成因函數所判定相符。
("最大狀態故障的判定使用中經常出現“按最大按鈕，發動機工作狀態進入不了最大狀態”故障。發動機進入最大狀態，要求噴口在最小位置，則必須工號電磁開關的 號接點與
"號電磁開關的 (號接點通電，此時征兆函數應為
—
.最大 % "
在式（/ 0 0）中與此征兆函數相符合的有效邏輯基只有一個，即
—— —
最大 % " &’&( &)(
——
注意：此時 .最大為能正常進入最大狀態的征兆函數， ,最大 % & ’&( &)(為進入最大狀態的成因函數。進入不了最大狀態，則需滿足邏輯關系式：
———— — ——
最大 % " （ &’&( &)(）% " )&’&( &)( %(
—
由于已給征兆函數 .最大 % " %，故進入不了最大狀態是由于：
———
++++++++,最大 % & ’&( &)(
—
% &’ )&( )&)( %
上述說明，進入不了最大狀態的原因或者由于放氣帶關不死，或者是 (-電門在刻度盤大于 (-位置時接觸不良，或者是 )(-電門在刻度盤大于 )(-位置時接觸不良，或者三者兼而有之。
某機有一次按最大按鈕進入不了最大狀態，更換 )(-電門后正常；又某機有一次按最大按鈕進入不了最大狀態，后發現是放氣帶關不死，排除后正常。此二例說明成因函數的判定是正確的。
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第二節 統計診斷方法
統計診斷方法是根據各故障征兆出現的隨機性，運用概率論數理統計方法進行診斷。下面分別介紹統計判決診斷方法和貝葉斯診斷方法。
一、統計判決診斷方法
我們以油液污染分析為例，來介紹這種診斷方法。
對油液無論用何種監測技術都有一個如何確定臨界值的問題。比如，若要求按照滑油中的含鐵量（以特征參數 "表示）來診斷機器的狀態，我們就需要為此參數確定一個臨界值 "，當 ","時，應采取發出警告決策，令發動機停止工作；而當 " "時，則可允許發動機繼續工作。若取 %&為正常狀態， %’為異常狀態，則上述規則可表達為
" "，則 "+%& ","，則 "+%’（( )* )+）
因為發動機中所有摩擦零件，如花鍵、齒輪等都會在潤滑油中落人磨損殘留物，因而滑油中的含鐵量并不能單值地表征發動機中某一零件，比如主軸承的狀態。這樣，由于一系列因素的影響， ,值的分布規律對于正常狀態下的軸承與磨損后的軸承來說，將有重疊的部分，如圖 *-’—&所示。由于有重疊部分存在，就有發生判斷錯誤的可能性。如果絕對不允許判斷錯誤，就無法選擇臨界值 "。這樣，問題就可以歸結為如何按照最佳條件的要求選擇 "值。
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