随着电动汽车的普及,充电基础设施需求急剧上升,迫切需要对充电桩进行维护和故障诊断.为有效利用不同尺度下的充电桩故障信号特征,该文提出一种基于多尺度卷积神经网络和双注意力机制的　V2G(vehicle-to-grid)充电桩开关管开路故障信息融合诊断方法.该方法基于卷积神经网络,引入自注意力机制突出故障信号中的重要特征.同时,使用最大池化层和平均池化层处理故障信号,提供不同尺度的互补信息;此外,引入通道注意力机制关注不同通道特征,可提高模型性能;最后,采用Softmax分类器进行分类和识别.仿真结果表明,该方法在多个方面优于其他对比算法,包括收敛速度、抑制过拟合以及诊断准确率等,并且表现出卓越的抗噪性能,能够有效应对充电桩故障信号中的噪声.在实际测试中,该方法实现了开关管开路故障位置的准确定位,其准确率达　96.67％.结果为充电桩开关管开路故障的诊断提供了可行的解决方案.