1.一種多源故障檢測與診斷方法，其特征是，該方法包括以下步驟：

獲取系統正常狀態下的歷史數據，構建正常狀態下的多層次知識圖譜，挖掘正常狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑；

獲取系統當前待檢測狀態下的待檢測的數據，構建待檢測狀態下的多層次知識圖譜，挖掘待檢測狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑；

判斷待檢測的數據是否處于故障狀態；

若系統處于故障狀態，則確定故障變量，構建待檢測狀態下的多層次知識圖譜故障模型；

利用多層次知識圖譜故障模型，結合貝葉斯理論進行多源故障診斷；

所述多層次知識圖譜的構建方法為：分析系統生產過程中影響生產狀態的不同層次，根據每個層次的特點構建每個層次的知識圖譜；將每個層次的知識圖譜進行整合，統一完整的知識圖譜中，得到多層次知識圖譜；

所述多層次知識圖譜的深層次關聯路徑的挖掘方法為：根據多層次知識圖譜中已有的關聯關系，尋找每個變量在知識圖譜中的變量相關關系對，并將其作為該變量的權重系數；根據每個變量的權重系數的大小選擇深層次關聯路徑；所述深層次關聯路徑中的變量同時出現在每個層次知識圖譜中；

所述判斷待檢測的數據是否處于故障狀態的方法為：計算正常狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合以及待檢測狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合；構建判別系數故障檢測模型，計算判別系數；給定容錯率，比較判別系數與容錯率的大小，若判別系數與1的差值大于等于給定的容錯率，則系統進入故障狀態；否則系統處于正常狀態；

所述判別系數的計算方法為：根據正常狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合，計算正常狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合中實體對的個數；根據待檢測狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合，計算待檢測狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合中實體對的個數；計算正常狀態下深層次關聯路徑變量集合中與待檢測狀態下深層次關聯路徑變量集合中相同的變量實體對的個數，以及正常狀態下知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合中實體對的關系權值與待檢測狀態下知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合中實體對的關系權值不一致的數量；將上述值分別代入判別系數故障檢測模型中，得到待檢測狀態下的判別系數；

所述多層次知識圖譜故障模型的構建方法為：比較正常狀態下多層次知識圖譜的深層次關聯路徑相關變量集合中和待檢測狀態下多層次知識圖譜的深層次關鍵路徑相關變量集合中相關變量，確定各個層次的知識圖譜的相關變量對，得到系統故障變量；在各個層次的知識圖譜的相關變量對中選取相關系數中度和高度相關的變量對，構建多層次知識圖譜故障模型；

所述多源故障診斷的方法為：

利用系統故障變量構建一個系統的故障癥狀集合；

基于所獲得的故障變量，構建當前待檢測狀態下的多層次知識圖譜故障模型；

根據系統的故障癥狀，尋找所有可能的候選故障原因；

計算每個故障癥狀的一階割集表達式；

對每個故障癥狀的一階割集表達式按照相關邊方向進行邏輯展開，得到每個故障癥狀的最終割集表達式；

將所有故障癥狀的最終割集表達式進行邏輯交運算，并插入每個故障原因相應的發生概率值和相關邊概率值，得到每個候選故障原因的后驗概率值；

設定閾值，比較每個候選故障原因的后驗概率值是否超過設定的閾值，若候選故障原因的后驗概率值超過設定的閾值，則將該候選故障原因作為系統故障原因，否則，該候選故障原因不是系統故障原因。