针对多传感器信息在故障诊断中可能存在伪证据,造成证据间剧烈冲突使经典证据理论合成规则失效的问题,利用Dempster Shafer合成规则中一致证据的聚焦性,提出一种新的伪证据识别方法,构造出新证据取代原来的伪证据进行证据合成,削弱了伪证据的不良影响 。在构建的基于多传感器信息融合的故障诊断识别框架中,运用改进的证据合成方法对发动机的故障进行诊断,将此诊断结论与其他证据理论的诊断结论进行了比较。结果表明,该方法可有效提高机械故障诊断的准确率,验证了此方法的可靠性和优越性 。