基于案例推理、粗糙集、BP神经网络和D-S证据理论，提出了一种UPS电源系统多Agent智能诊断方法。首先采用案例推理技术实现对UPS电源系统的信号采集和故障检测；然后利用粗糙集理论对故障样本特征向量进行约简，并利用BP神经网络对约简后的故障样本集进行训练；最后将故障征兆的基本概率分配与D-S证据理论结合，通过制定诊断决策规则获得最终诊断结果。该方法能够实现对UPS电源系统的智能故障诊断。
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