泵是一种将机械能转化为液压能来输送液体的流体机械。泵的结构简单、比较耐用,因此被广泛应用于水利工程,农田灌溉,石油、化工、冶金、采矿、造船等部门。在各种泵中,由于离心泵的流量、扬程及性能范围均较大,并且有着体积小、重量轻、操作平稳等特点,因此应用最为广泛。在离心泵的运转过程中,叶轮、轴等零部件难免会出现故障,因此对离心泵出现的各种故障进行分析并采取相应的措施加以处理是很重要的。本文以离心泵为研究对象,在序贯概率比检验的基础上结合主元分析法对离心泵的故障诊断进行深入研究,主要的研究工作如下:(1)在离心泵故障诊断中故障信号的特征提取是关键,由于信号中提取的常用相关的特征参数较多,直接选取其中之一作为测试参数显得不够合理。而主元分析法(PCA)能够在保留足够原始信息的情况下,将原来较多的原始变量转化为少数独立的新变量,且有着概念简单,计算方便等优点,因此采用主元分析法来对提取的特征参数进行降维,在减少参变量的同时综合考虑各参数的影响。(2)对序贯概率比检验(SPRT)进行了详细的介绍,探讨了其在故障诊断方面的运用,总结了SPRT在实际应用中的步骤。序贯概率比检验不需要给定样本量,它是比较假设检验数据与阈值而做出判断的。SPRT用于故障诊断时需要根据具体的问题提出假设,然后根据故障信息建立SPRT模型,最后根据具体的故障信息进行检验与判断并可以结合均方根误差来对该方法的诊断能力进行评估。(3)提出了一种基于主元分析法与序贯概率比检验的离心泵故障诊断方法,首先运用小波包变换对信号进行降噪,利用时域分析法提取信号的特征参数;然后采用主元分析法对所提取的特征参数进行降维,选取贡献率最大的主元作为检验序列;最后利用序贯概率比检验算法来分析离心泵的运行状态并结合均方根算法对故障进行分类。随后对离心泵进行了详细的故障诊断实验与分析,通过序贯概率比检验来识别不同的故障并结合均方根误差来进一步给出识别准则,实验结果表明此方法对离心泵的故障诊断是准确有效的。