摘要：应用多传感器信息融合理论与不确定性决策理论，研究了基于神经网络和D—S证据理论相结合的信息融合的故障诊断方法。以传感器检测数据为输入，以神经网络输出构造基本概率赋值函数，对不同传感器的检测证据按D—s证据理论进行融合，得到待识别目标的诊断可信度。通过对柴油机振动监测数据、燃油压力波动信息以及两者融合信息的故障诊断结果的比较，表明基于神经网络和D—S证据理论相结合的多传感器信息融合方法用于复杂机械的故障诊断是可行和有效的。

关键词：多传感器 信息融合 神经网络 

单位：西安石油大学机械工程学院