随着工业化的推进,新兴技术对燃气轮机故障诊断的发展既是机遇也是挑战。一方面,燃气轮机作为复杂的动力机械,工作环境恶劣,一旦故障发生,不仅影响机组效率,甚至可能引发事故,危及人身安全,对燃气轮机进行有效的状态监测和故障诊断很有必要。另一方面,随着信息处理技术的进步和传感器技术的发展,可监测的描述燃机故障状况的数据越来越多。庞大的数据背后隐藏着许多重要信息,挖掘隐藏信息,充分利用信息之间的冗余性和互补性可以提高燃气轮机故障诊断的有效性和准确性。信息融合技术可以综合利用多方面的信息,从而获得比单一信息源更有效的信息,对故障诊断技术有重要意义。本文在分析了燃气轮机状态监测与故障诊断的发展现状以及信息融合技术对于燃气轮机故障诊断的重要性的基础上,重点研究了信息融合技术在燃机故障诊断中的方法应用。考虑到传感器是燃机故障诊断系统的前端元件,其可靠性直接影响了燃机故障诊断结果,故先对传感器进行了故障诊断研究。首先,通过对信息融合模型、结构和算法进行研究,提出一种基本概率函数再分配的证据理论融合诊断方法。该方法通过基于权值函数和基于“不确定性”两种思路对证据进行概率函数再分配,以减少冲突证据对全局融合结果的影响。基于此,提出以改进证据理论为主,其他算法为辅的信息融合故障诊断方法。其次,利用基于权值函数的基本概率函数再分配方法,基于燃气轮机仿真模型,对燃气轮机传感器故障诊断进行研究。通过对比引入模型前后的诊断结果,可以发现应用提出的方法可以获得更好的诊断结果,有效避免了误诊情况。研究了固定偏差和漂移两种传感器故障,结果表明该方法可以提高诊断的灵敏性和准确性。最后,建立燃气轮机信息融合故障诊断系统的架构,提出基于“不确定性”的SVR-DS融合诊断方法,建立融合故障诊断模型,并对进气防冰系统进行了故障诊断研究。结果表明,该方法可以提高诊断的精度。对防冰系统因加热不足发生高背离警报情况进行了研究,结果表明利用该模型可以减少由于高背离警报造成的不必要停机,具有很大的实际意义。