近年来随着自动化水平的日益提高,系统的规模也日趋扩大、复杂性迅速增加,潜在故障发生的概率也就随之增大,致使故障的检测、定位、排除就越来越困难。同时投资也逐渐加大,还引起维修费用增加,停机损失巨大,事故后果严重等一系列问题。一种症状可能有多种故障引起,而一种故障又可表现出多种症状,因此对系统实施快速、准确的故障诊断显得尤为重要。故障诊断系统利用诊断对象系统运行的各种状态信息和丰富的专家知识,进行信息的综合分析处理,最终得到关于系统运行状况和故障状况的综合评价,从这个意义上讲,故障诊断实际上是典型的信息融合过程,因此信息融合技术是进行故障诊断的一种有效的方法。本文在详细介绍信息融合技术和故障诊断技术的基本原理以及他们之间关系的基础上,提出了一种基于信息融合技术的故障诊断模型和方法。因不同的诊断途径得出了有偏差的诊断结论,该融合模型把各诊断结果再进行融合,得到比单一方法更精确的结果。利用小波分析法对数据进行预处理,再用基于数据域角度的信号处理方法如小波分析方法、互相关分析法及基于解析模型方法的标量卡尔曼滤波算法分别分析处理,再将以上各方法的诊断结果进行决策融合,从而实现对故障的更准确地诊断。将本文提出的基于信息融合技术的故障诊断方法应用于输油管道系统的故障诊断,在此系统中泵类故障、传感器故障以及管道的泄漏故障等进行检测诊断。对由实验平台采集的带有故障信息的压力信号分别进行MATLAB仿真实验,仿真结果表明,该方法的诊断结果与实际情况非常吻合,验证了该方法的可行性和有效性,表明使用信息融合方法优于单一检测诊断方法。本文进行的是一些理论上的基础研究工作和算法分析,要在实际的故障诊断系统开发和应用,还需要进行进一步的测试、修改和完善。