泵阀是往复泵设备中的关键部件,极易损坏。本文以往复泵泵阀为研究对象,主要研究了往复泵泵阀故障诊断中的两个关键问题:特征信息的提取和故障类型的分类。　　 针对往复泵泵阀振动信号不平稳等特点,深入研究了泵阀不同工况下的振动信号特征,通过小波包分析和幅值域参数分析相结合的方法提取泵阀运行状态特征信息,实验结果表明,这种方法提取的泵阀故障特征向量是有效的;针对往复泵泵阀故障的多样性,深入研究了支持向量机多值分类算法,并通过实验分析的方法确定了支持向量机模型中的最佳核参数和惩罚因子C,结果表明,由此构造的支持向量机多故障分类器对泵阀样本的分类结果较为理想。　　 在Matlab软件中编程实现了相关的功能,并将该模型应用到江苏油田往复式注水泵泵阀故障诊断研究中,为现场往复泵泵阀的故障诊断提供了科学依据。