电气火灾占每年火灾总数的比重最大,其中故障电弧引起的电气火灾数量最多。交流串联故障电弧复杂的物理和电气反应使得故障辨识困难,且故障电弧会随负载的不同,在波形上呈现较大的差异,再者单一性辨识特征辨识电弧会具有较大的局限性。因此本文旨在通过仿真提取不同负载下的故障电流波形的辨识特征值,经过信息融合以解决单一特征的局限性和提高辨识的准确性,并据辨识方法在一种新型智慧式火灾监控预警系统进行了应用。本文对经典电弧数学模型进行了优缺点比较,选取Cassie和Mayr电弧数学模型为比较模型。在MATLAB中成功搭建两数学模型的仿真模块,并建立了仿真比较电路图,通过研究得到的交流串联故障电弧电流波形,发现Cassie更适合本文的仿真研究。利用该仿真模型搭建了不同值纯电阻负载、RLC负载和单相异步电动机负载的仿真电路,分析各仿真波形的辨识特征,分析出其辨识特征。比较了经典模式识别方法,选择了用于二分类的支持向量机,并进行了推论。选择了能将有限维度有映射到高维空间的高斯核函数,通过3-折交叉验证算法对和网格搜索法寻优得到了惩罚系数和高斯半径。采用缺值的方法进行了模型训练和训练模型测试,得到辨识准确率为99.897%。通过特征贡献度分析,证明了单一特征对故障辨识的局限性和多信息融合辨识的正确性。分析“智慧消防”中的智慧式火灾监控预警系统的运行原理和缺点,进行改进得到一种综合机器算法的强大学习能力、云计算平台强大计算能力和移动通讯实时性传输特点的新型智慧式火灾监控预警系统,并以本文核心电弧火灾的检测和辨识为样本,进行了电弧火灾的应用。