离心式注水泵由于其重量轻、体积小、排量大、出口压力稳定、寿命长等优势在油田开采中得到广泛应用,但随着设备逐步向连续化、一体化、智能化方向发展,如何有效预防其出现重大故障事故成为设备管理者面临的亟需解决的挑战。论文针对上述挑战中早期故障诊断难和维修质量评价难这两个问题开展相关研究,具体内容如下:（1）提出了基于FMEA的离心泵失效模式分析方法。通过对离心泵进行FMEA分析,总结了其常见失效模式、失效原因及失效后果,如叶轮和口环故障、平衡装置故障、机械密封故障、泵轴故障、轴承温度故障、转子轴向窜动故障以及联轴器间隙故障等,并针对性地提出了改进意见,为后续故障诊断和维修质量评价奠定基础。（2）提出了基于尖峰能量与卷积神经网络的早期故障诊断方法。针对离心泵早期故障动力学响应弱、噪声影响严重、信噪比低导致难以诊断的问题,采用尖峰能量法滤除低频信号,实现了早期微弱故障特征的增强,并基于CNN进行故障特征自提取和故障诊断,最后采用实验数据对所提方法进行了可行性验证。（3）提出了基于模糊综合分析的离心泵维修质量评价方法。针对离心泵维修质量评价中需要从多层次、多因素角度考虑的问题,分别从离心泵运行状态、离心泵性能、离心泵关键系统三个方面考虑,构建评价指标体系进行维修质量的综合评价。最后对现场离心泵维修案例进行了评价分析,验证了方法的可行性。（4）设计开发了离心泵故障分析及维修质量评价软件。论文基于所提出的故障诊断及维修质量评价方法,利用编程语言C#、SQL数据库将其程序化,设计开发出适用于离心泵故障诊断及维修质量评价软件,减少了现场人员的工作量,提高了设备管理水平。