本课题通过对矿用水泵性能参数的测试原理及方法的研究,将先进的虚拟仪器技术引入本系统中,充分利用计算机丰富的软硬件资源,使该测试系统的功能集成化和测试过程智能化。根据实际需要,通过对设备故障诊断的基本过程和水泵常见故障及机理的分析,确定了利用小波神经网络对水泵进行故障诊断的研究方法和思路。本文在对水泵性能测试原理和硬件系统需求进行分析的基础上,确定了虚拟仪器测试系统的硬件总体设计方案,结合系统的测试要求,确定了系统所需要的传感器,设计出调理电路,选择了USB6221作为数据采集设备;在软件系统的研究与开发过程中,按照《AQ1012-2005煤矿在用主排水系统安全检测检验规范》中对矿用水泵检测检验的要求,对软件系统的需求进行了分析,确定了系统的软件开发平台和软件开发模型,并对软件系统的功能进行了划分,设计出软件系统的流程图和结构图,在此基础上以LabVIEW语言为基础,采用模块化、层次化设计思想开发了水泵性能测试系统;在水泵故障诊断部分,本文通过对水泵故障机理的分析,确定了使用虚拟仪器技术对水泵振动信号进行采集和管理,利用小波包能量法提取特征向量和使用BP神经网络进行模式识别的研究方法和思路,同时还确定了通过在LabVIEW中使用MATLAB Script节点调用MATLAB小波和神经网络工具箱中相应函数的方法,从而提出了实现水泵故障诊断的方法。在实验室对水泵性能测试系统进行功能验证,通过测得的结果数据对本虚拟仪器测试系统的误差进行相关的分析,得出该系统的各项指标能够满足水泵的测试要求。