基于解析模型的方法对多级离心泵的故障处理基于信号处理的方法进行泵故障诊断，人们对多级离心泵的故障诊断研究虽然已经做了大量的工作，在工程实践中也得到了一定的应用，但是也暴露出一些需解决和进一步研究的问题。
1、在理论分析和应用研究中，为了便于分析与处理，在多数情况下都对多级离心泵进行了一些简单化处理，如假设被分析的信号具有线性、平稳性和最小相位特征等，但在实际的工程用中常常会忽略信号中的一些重要特征，对于上作在较为理想工况条件下的简单的泵来讲分析结果尚可，误差不足很大，但对于精密程度高、工作环境复杂的多级离心泵，则诊断结果常常不如人意。
②泵类设备在工作过程中存在着多种振动激励源，既有多级离心泵本身旋转运动的振源，也有原动机(如电机、柴油机等)的振动激励，而且当泵出现故障时，其部件内部还存在冲击作用，同时水流也会产生一定的冲击作用。这么多振源的振动混合在一起势必会相互影响，而且故障信号往往会被淹没在背景噪声和干扰之中，这都给多级离心泵的放障诊断带来了很大难度，现有的信号分析方法在多激励源的振动信号分离以及低信噪比振动信号的特征提取方面并未取得突破性进展，仍需要做更深一步的研究。
③目前人们对多级离心泵进行分类主要还是采用基于数据的机器学习方式，这种方式的特点就是需要大量的样本数据，但当样本数据难以获得的时候，这种做法就有局限性。因此需要研究一种具有更广泛化推广能力的小样本故障模式分类方法，使其能够利用有限的数据样本来获得更好的诊断效果。
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