针对核电站主冷却剂泵故障特征微弱难以有效辨识及DST仅能解决在无高冲突辨识框架下的单一故障诊断等问题，提出一种基于DSmT决策级主冷却剂泵并发故障融合诊断模型。采用核主泵自由DSm模型和混合DSm模型对含有故障信息的多个独立证据源进行动态融合计算；分析核主泵DSmT故障特征信度赋值变化，确定主冷却剂泵故障（并发故障）诊断总决策。结果表明，将核仿真机采集TS、SS、VS和DS多源传感器数据直接对基本概率函数进行赋值，得出主冷却剂泵故障（并发故障）决策结果与实际工况相符，实例验证了所提方法的可行性、有效性及准确性。
DSmT 故障识别 主冷却剂泵 信息融合