一种基于BP神经网络的智能消防泵故障诊断方法

本申请提供了一种基于BP神经网络的智能消防泵故障诊断方法，包括：获取智能消防泵正常状态和故障状态下的原始基础数据，建立故障诊断数据库；通过构建具有梯度惩罚优化的条件式Wasserstein生成对抗网络模型对获取到的原始故障数据进行数据增强，以得到增强后的故障数据；将增强后的故障数据与原始基础数据进行数据融合，通过主成分分析法对融合后的数据进行数据降维和数据特征提取；根据预先构建的智能消防泵故障诊断模型的输出结果，判断智能消防泵是否存在故障以及判定异常点位。本申请有效提高了智能消防泵故障诊断的准确性，能够及时发现并修复潜在故障，确保消防系统在紧急情况下能够迅速启动并有效运行。