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依据小波神经网络技术的各种优点,提出采用三层BP小波神经网络构造故障诊断模型,对油泵进行故障监测和诊断.该故障诊断方法对神经网络训练、故障特征参数提取和对应神经网络状态输出等均实现了数据库管理,对油泵多种常见故障取得了满意的诊断效果,不仅具有特征自动提取以及较强的自学习和自适应功能,而且操作维护简便.研究结果表明:信号的小波分析和神经网络识别的融合将为油泵状态监测与故障诊断系统的建立提供新的方法和更简便的途径;对油库安全维护与故障诊断具有重要意义.