本故障诊断系统以一次网循环泵为例，该泵为双吸离心泵，其型号为B0S250-600C，设备参数为：扬程：88mH20；流量956m3/h；转速：1480r/h；功率：315kW。 循环泵模型的复杂性和不健全性决定它非常适合采用模糊神经网络的故障诊断方法。肯富来水泵的故障诊断工作主要有两个步骤：一步是根据监测的儈号数据采集，对数据进行预处理，从中提取故障征兆；二步是构造模糊神经网络模型对循环泵进行故障诊断，怛是故障征兆0般不可以直接从采集来的原始数据中获得，而模糊神经网络输入量又 是故障征兆，因此，需要预处理采集到的原始数据，然后才能提取与故障征兆相关的量值。在供热循环泵系统故障诊断中，采集的原始数据有出水管流量、轴承、温度、轴承振动、电机功率。 通过对水泵常见故障的分析，将供热循环泵常见的故障征兆统一整理，形成5种供热循环泵常见的故障征兆，分别用XI，X2,X3,X4,X5表示，并且，将 其故障原因总结整理为30种，依次进行编号yly2y3...y30,见表1所示。对于供热循环泵，每种故障的征兆与原因的对应关系是不确定的，并且水泵故障的发生是一个渐变过程，所以，需要把故障原因存在的隶属度定义为模糊语言值。对应的语言变量为“必定发生”（0.8〜1)、“经常发生”（0.6〜0.8)、“有时发生”（0.4〜0.6)、(偶尔发生”（0.2〜0.4)和“—般不发生”（0〜0.2)。 模糊数的取值直接影响着模型诊断结果的准确性，但是通过肯富来水泵厂对热力公司进行调研发现，以往他们对循环泵发生的各种故障及故障原因没进行统计，查阅大量文献，关于循环泵各种故障发生的频率这方面的数据也很少，此外，循环泵使用程度不同，设计条件和工作环境不同，模糊数也有所区别，因此，模糊数的准确确定是一个难题。 佛山水泵厂主要是针对设计合理，工作环境良好，正常使用的循环泵，请教相关的专家与学者并且查阅了大量资料而确定的，因此具有一定的可信度。如果系统投入到实际工程中使用时，模糊数还可以结合实际记录统计的故障频率而确定。 如想了解更多关于广东省佛山水泵厂有限公司的信息，可关注网站：http://www.kenflocn.com  联系电话：0757-26615013  李先生