简介： 本发明提供一种基于多源信息强化学习蒸汽发生器给水系统故障诊断方法，包括对蒸汽发生器给水系统中蒸汽发生器、给水泵和给水阀进行状态监测，获取多个状态信息；基于信息源类型将关联的状态信息聚类形成特征信息簇；基于特征信息簇集成建立特征矩阵，对特征矩阵提取状态特征向量；将状态特征向量输入至数据分析模型体系进行故障类型的诊断，并对相应构件的状态参数进行评价和调控。本发明针对蒸汽发生器给水系统多源信息故障诊断，采用信号处理、互信息关联、非线性降维、深度强化学习等技术，解决了多源信息的特征提取、特征融合、特征集成、特征学习等问题，为蒸汽发生器给水系统多源信息的自主学习与状态识别诊断提供了新的技术方案。