管道输送已经成为石油、天然气的主要输送方式，但由于环境和人为因素的影响，管道泄漏事故时有发生，造成环境污染、财产损失和人员伤亡，迫切需要及时准确的识别管道泄漏工况，保障管道安全运行。现有的泄漏识别方法大都基于单一传感器或单一特征域信息，只能从某个侧面反映信号特性，存在信息利用不充分的问题，因此，研究基于信息融合的输油管道泄漏识别方法具有重要的理论价值和现实意义。　　 本文针对证据理论(DS)融合方法实际应用中产生冲突悖论的问题，提出了一种基于改进冲突度量和冲突预处理的证据融合方法;提出了一种基于高斯性检验实现自适应小波去噪的信号预处理方法，对管道压力信号进行降噪处理，同时，给出了基于时域、频域、联合时频域的多特征源构造方法及基于支持向量机(SVM)的概率分配方法;在此基础上，提出了一种基于多特征融合的管道泄漏识别方法，该方法对多特征源信息进行DS融合，针对融合结果进行泄漏检测;基于LabVIEW平台设计了基于证据理论的输油管道泄漏检测原型软件。　　 实验研究表明，改进的证据融合方法正确可行，能有效避免因证据源冲突而导致的悖论;提出的自适应去噪方法能有效去除管道压力信号中的干扰噪声，提高了信号的信噪比;基于改进证据理论的多特征融合管道泄漏检测方法较单一特征识别具有更高的识别精度，降低了误报率和漏报率，是一种有效的管道泄漏识别方法;基于LabVIEW平台设计的泄漏识别原型软件，能有效识别管道运行状态，实现泄漏检测功能。