Las bombas de agua de servicio esencial son dispositivos de seguridad necesarios responsables de descargar el calor residual de los contenedores a través del agua de mar; su monitoreo de estado es crítico para la operación segura y estable de las plantas nucleares costeras. Sin embargo, es difícil aplicar directamente los métodos inteligentes existentes a estas bombas. Por lo tanto, se diseña un marco de monitoreo de estado inteligente, que incluye la implementación paralela de detección de anomalías no supervisada y diagnóstico de fallas. Se propone un algoritmo de preselección de modelos basado en la mayor precisión de validación para la selección de modelos de detección de anomalías y diagnóstico de fallas entre los modelos existentes. Se propone un algoritmo de integración de información novedoso para fusionar la salida de la detección de anomalías y el diagnóstico de fallas. Según los resultados experimentales de los módulos, se selecciona un análisis de componentes principales de kernel utilizando el procesamiento de fusión de datos multicanal (AKPCA (fusión)), y se selecciona una máquina de vectores de soporte utilizando el procesamiento de fusión de datos multicanal (SVM (fusión)). La precisión general de la prueba y la tasa de falsos negativos de AKPCA (fusión) son 0,83 y 0,144, respectivamente, y la precisión general de la prueba de SVM (fusión) es de 0,966 y 1, respectivamente. Los resultados de la prueba de AKPCA (fusión), SVM (fusión) y el algoritmo de integración de información propuesto muestran que el algoritmo de integración de información evita con éxito la falta de información sobre el estado anormal y el diagnóstico erróneo. El marco propuesto es un intento significativo de lograr el monitoreo de estado inteligente de equipos complejos.