本文创新性地探讨了一种液压缸故障诊断方法,该方法应用BP神经网络算法和自适应变异的粒子群优化方法,实现液压缸故障推理和判断。与传统的PSO-BP神经网络模型对比,该模型借鉴了遗传算法的思路,应用变异理论,使得粒子能够跳脱出先前搜索到的最优位置,再次进行更广泛地搜索。这种搜索方式使得算法搜索空间有较大的提升,使得算法寻优能力大大提高,有效提升了BP神经网络液压缸故障诊断模型的效率。