柴油机作为一种原动力设备，由于其热效率高、适应性好、功率范围广，在工业、农业、交通运输业及国防建设中，都得到了广泛的应用。但是其结构复杂、工作环境恶劣，特别容易发生故障，尤其是局部零部件如配气机构，从而影响柴油机总体性能或造成事故。因此柴油机故障诊断是柴油机管理的主要发展方向，本文以此为背景，开展了基于多传感器信息融合的柴油机配气机构故障诊断技术研究。首先从配气机构的结构及工作原理开始，分析了配气机构的故障基理及故障表现。从而设计了以振动参数为主多传感器信息融合的诊断方法，搭建了实验台架，在此基础上设计安装了柴油机状态监测系统，并进行了实验研究。在实验中，模拟了柴油机气阀漏气与气阀间隙异常两种故障，建立了柴油机在正常及故障状态下的运行参数数据库。并将数据标本带入诊断系统，首先将瞬时转速、上止点信号、缸盖振动信号进行位置级融合，实现柴油机阶比跟踪，准确的将振动信号由时间域映射到角度域。在此过程中，解决了瞬时转速测量过程中脉冲缺失或增多影响测量结果的问题，并分析了算法中上采样率、角度分辨率、及插值算法对重采样结果的影响。接着截取故障角度段内信号进行Hilbert-Huang变换，将缸盖振动中不同性质的信号分量开来，并结合启动电机拖动下气阀对缸盖冲击响应信号和柴油机工作时序，分析出主要IMF分量的激振源，将正常与故障状态下和配气机构故障有关的IMF分量中指定角度内的信号进行了时频特性对比，并以Hilbert谱熵和方根值量化了特征参数，在此过程中解决了EMD分解算法中端点效应。还对比分析柴油机常规参数如：滑油压力、进气压力等信号与故障的关系。最后设计了基于RBF网络的信息融合框架，将有关参数进行融合。实验过程及融合结果都证明了次设计的有效性，并有巨大发展空间。