为了快速找到井下水泵故障的原因,建立了一种基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断模型。首先通过井下排水设备状态监测系统测得水泵故障的振动信号,经过振动分析后,对获得的水泵故障样本进行学习训练;然后在水泵故障诊断的模糊Petri网模型结构上,引入神经网络中的BP算法对权值、阈值和置信度等参数进行网络优化训练。实例分析结果表明,该模型能较准确地找到水泵故障原因,具有较好的准确性、快速性和适应性。