在电力生产过程中,碳刷将励磁电流引入转子,使发电机转子建立恒定磁场,是发电机产生电能的关键部分。而碳刷作为磨损件,不但要求定期更换。而且常会出现由多种原因导致的碳刷打火、燃烧等故障。碳刷故障严重时,甚至导致集电环与滑环室起火。发电机组也将被迫停运,使电力生产过程停止,影响电力行业的安全与稳定。大型水轮发电机的励磁电流大,碳刷电流一旦分布不均,更易出现上述问题。针对碳刷故障,大型水轮发电机碳刷在线监测与故障诊断就显得尤为重要,碳刷状态在线监测,不仅可以防止碳刷出现严重故障,导致发电机停运。而且监测系统中碳刷历史状态信息和碳刷相关设备状态信息的监测可以为专家系统分析提供依据。基于专家知识的信息融合故障诊断,可以减少监测数据分析时间,避免人为分析数据所带来的延时。按照专家知识推理得出的故障,可以做到定位故障碳刷,得知碳刷故障原因。在碳刷故障发生前消除故障,保证发电机安全稳定运行。本文讲述的基于多源信息融合的碳刷在线监测与故障诊断系统,不仅能够采集碳刷状态和相关设备信息,还可以分析并给出碳刷故障结果。碳刷在线监测可以实时掌握碳刷的运行情况,避免人工测量碳刷温度、电流的间断性,解决电力系统人工巡检过程中存在的问题。信息融合作为对多源信息融合的综合处理过程,具有其复杂性。近年来出现的人工智能以及信息论的新方法成为推动信息融合技术向前发展的重要力量。在本文中碳刷故障不仅是开发人员对碳刷故障的认识,还包括了领域专家在长期的工作中总结出来的经验知识。专家系统作为多源信息融合中人工智能方法,对实现经验总结的故障有着其便利性。基于信息融合的故障诊断专家系统,可以自行对碳刷实时和历史数据进行的分析,定位故障碳刷,了解故障碳刷工况的变化。专家系统诊断结果可以及时发现可能导致碳刷故障类型及其原因,排除碳刷潜在故障,同时方便运维人员及时处理碳刷故障。本文基于数据库实现的专家系统,对专家知识录入,故障征兆提取和专家知识的推理过程的实现较为容易。避免其他软件编写的专家系统对数据库数据读取的延时与复杂性。本文专家系统采用了正向推理和冲突消除策略。使用不精确推理中CF模型给出了故障可信度计算方式。通过故障结果的可信度,可以判断故障发生的概率,为处理故障提供依据。最后,通过碳刷在线监测与故障诊断系统在实验平台下模拟碳刷故障运行,证明了该系统的准确性与可行性。