乳化炸药是20世纪70年代出现的产品，因其密度高、爆破速度快、成本低、具有雷管敏感度等特点，使其成为我国民爆器材中的主要产品，被广泛的用于交通、电力、石油勘探、矿山开采、城市建设等领域，为我国的国民经济建设做出了重大的贡献。在乳化炸药生产过程中，乳化器作为生产线上决定乳化炸药性能质量的关键设备，常常以其安全问题被国内外广泛关注和研究。随着乳化炸药生产工艺的不断改良，其生产过程中的安全性也不断加强，但是产生乳化基质的乳化器却因为其与乳化炸药原料长时间地接触和不间断地搅拌摩擦，其安全问题表现得尤为突出，关系到整条生产线的安全性和可靠性，所以对乳化器安全性问题的研究一直是乳化炸药生产领域非常必要也十分有意义的课题。随着数学理论和分析方法在工程应用中的不断发展、革新，应用于旋转机械故障诊断中的新理论、新技术的不断涌现，从而为机械设备的状态监测和故障诊断提供了新的解决方案。本文在阐述了故障诊断方法的研究现状、发展趋势和信息融合技术应用于故障诊断中的可行性研究的基础上，首次提出了基于信息融合技术的乳化器故障诊断系统。本文主要从事了以下几点研究：（1）在对乳化炸药生产线的工艺流程及乳化器在生产过程中重要性、安全性的研究基础上，从乳化器的结构入手，分析出乳化器的主要故障：转子摩擦、转子不平衡、转子不对中、滚动轴承故障和因冷却水、油水相原料断流引发的故障，并深入地研究了这些故障的原因、故障机理和故障特征。根据分析的结果，说明了乳化器故障诊断中的复杂性和困难点，并提出基于信息融合技术的乳化器故障诊断系统的整体方案。（2）在对信息融合技术研究的基础上，根据乳化器的结构特点和故障特征，确定出特征层-决策层的信息融合结构模型，并通过多种算法的对比，确定了D-S证据理论与改进的BP神经网络相结合、相补充的故障信息分析方法。（3）在乳化炸药生产线已有的软硬件基础上，根据所设计的信息融合的模型结构和生产现场的特点，确定出乳化器故障诊断系统硬件部分的结构和工作原理。依据对系统信号的采集、调理、处理和诊断不同功能的研究，并按照一定的硬件设计原则，通过对比选择出合适的硬件模块，同时提出现场硬件的安全防护措施，保证设备运行的安全性，有效性。（4）利用所构建的乳化器故障诊断系统的硬件平台，提出并实现了该系统软件部分的设计。在提出该系统软件设计结构的基础上，借助ODBC、ADO、ActiveX技术实现了软件之间相互通信和相互调用的功能，通过组态王对生产线的监控并将获取到的信息数据由数据库传递给VB与Matlab共同协作的诊断系统。通过Matlab训练好的改进型BP神经网络对乳化器的温度、振动特征信息数据进行处理，处理后具有统一形式的归一化数据作为某种故障的支持度交给VB中的D-S证据理论进行证据对应的故障支持度融合获得具有更高的可识别性的故障支持度，从而得出诊断结论，显示故障原因。通过应用改进的BP神经网络和D-S证据理论构成的信息融合结构模型进行诊断的实例测试以及对整个乳化器故障诊断系统的仿真测试，证明了该系统具有一定的故障诊断能力，可以保证乳化器设备的安全运行，为将来乳化器的安全监测和故障诊断提供了实用的参考价值。