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本文將主要面向水泵電動機對常見故障充分分析，緊接著提出一種適合水泵電機的診斷方法，這樣就將對于解決水泵電機故障診斷的問題實現。人工神經網絡理論（BP神經網絡）將作為主要理論對其在水泵電機故障診斷技術中的應用進行了系統和深入地研究。水泵電動機發生故障的位置在定子部分和轉子部分，通過對水泵電機故障原因的分析和研究以及對出現故障的歷史數據查詢分析，佛山肯富來水泵廠的專業維護人員能夠從表象和數據中得出位于水泵電機不同位置的故障率存在以下的規律:水泵電機定子部分引起的故障占37%,水泵電機轉子部分引起的故障占6%,水泵電機軸承部分引起的故障占44%,其他部分相關造成的故障占13%。依照水泵電機在運行時所表現出的特點和工作方式，我們可以把故障劃分為電氣方面故障和機械方面故障，電氣方面故障涉及到的有定子繞組故障和轉子的故障，而機械方面所涉及的主要是轉子隙縫偏心故障以及軸承磨損的故障。根據歷史數據的經驗水泵電機在電氣方面故障出現 頻繁的系統部分是絕緣系統，水泵泵房的溫度高、濕度大，這樣的環境因素使得繞組絕緣的老化、磨損、過熱、受潮、污染比平時更加嚴重，這些客觀原因非常容易降低絕緣電阻，長時間后，被擊穿的絕緣層會導致繞組匝間甚至是相間的短路，造成電機因為故障而停止運行。
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