针对采煤机液压系统故障诊断精度不高的问题,提出一种套索(LASSO)算法与径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的故障诊断模型。首先利用LASSO算法去除液压系统中冗余特征,筛选关键故障特征,减少模型过拟合风险;故障特征筛选后确定RBFNN拓扑结构,将采煤机液压系统故障数据输入模型中,进行故障诊断;最后将LASSO-RBFNN模型诊断结果与RBFNN模型和BP神经网络模型诊断结果进行对比。试验结果表明,该模型可用更短的网络训练时间得到较高的故障诊断精度。