复杂热力系统信号滤波在热工过程建模与仿真、发电系统状态监测及优化控制等方面应用广泛。常规滤波方法如平均滤波、惯性滤波、小波滤波分别基于信噪间在时域、频域和时频域的显著特征差异,但受新能源并网装机容量不断增长的影响,火电机组低负荷及变工况运行所占比例增加,热工信号较常规稳定工况下信噪比降低、动态特性更为复杂,可能造成或加重复杂热力系统信号中有用成分与无用成分不具有显著特征差异的问题。复杂热力系统中信号种类多、数量大,在保证系统安全稳定运行的同时,也为利用多信息源数据融合技术实现信号滤波提供了可能。论文的研究思路为,将可反映某热工状态的直接或间接测量信号,根据客观条件和滤波目的,在时域、频域或时频域进行融合,以实现在非显著特征差异下的信号滤波。并分别进行以下工作:(1)通过独立成分及多尺度相关分析得到系统输出信号中的独立波动分量及其对应的系统源信号,在此基础上,设计一种多路最小均方(LMS)自适应滤波器,将输出信号和相应源信号在时域内的融合结果作为滤波输出,并将此方法应用于滤除炉膛压力信号中由不受控扰动引起且不具有显著特征差异的无用波动成分;(2)进一步降低多路最小均方滤波器对输入信号类型的要求,扩展多路最小均方滤波器的应用方式,提出选取某热工状态多个测量信号中的一个作为多路最小均方滤波器的期望信号,将其余测量信号作为滤波融合信号,并将此方法应用于解决亚临界锅炉汽包水位信号噪声特性时变,常规滤波效果不佳的问题;(3)根据表征热力系统所处状态的直接测量信号和与之相关的间接测量信号在动静态特性方面具有优势互补的特点,利用软测量技术消除不同测量信号间的量纲差别后,分别在时域、频域和时频域构造动静态互补融合滤波器,并将此方法应用于解决双进双出钢球磨容量风信号存在同频干扰的问题。根据对现场运行数据和仿真实验数据进行对比分析并结合工程经验,基于多信息源数据融合的滤波方法能够有效地解决一些信号中有用成分与无用成分不具有显著特征差异的问题。论文在复杂热力系统信号滤波方面做出了有益的探索。