随着通信、嵌入式计算和传感器技术的飞速发展和日趋成熟,具备感知、计算和通信能力的微型传感器在世界范围内开始涌现。由这些微型传感器组成的以无线的方式进行通信的无线传感器网络吸引了人们的高度关注。这种无线传感器网络能够通过协作的方式实时监测、感知和采集WSN网络分布覆盖区域内的各种环境或监测目标的信息,并将这些信息传送给需要这些信息的用户。然而,构成无线传感器网络的传感器节点的能量是有限的,因此,待能量耗尽无线传感器网络也就不能给用户提供服务。为了提高网络的生命期,就需要高效利用有限的传感器节点能量,而数据融合技术就是对传感器获取的数据进行处理,以减少网络数据量、获取详尽、准确的数据为目的。因此,无线传感器网络中的数据融合技术便成为了重要研究课题。本文深入分析了现有的基于静态分簇和动态分簇数据融合机制,以及定向扩散路由中的数据融合和基于分层结构的数据融合技术,针对这些数据融合机制存在问题,在此基础上提出了静动态分簇相结合的数据融合及一种基于层次结构的能量均衡数据融合机制。最后,还对实验平台进行了介绍,并研究了无线传感器网络数据融合技术在煤矿设备现场诊断系统数据采集中的应用,达到了预期的效果。