气动调节阀作为工业过程自动化的终端执行元件,是气动工业现场必不可少的设备,由于气动工业现场环境的复杂多样,气动调节阀容易产生各种各样的故障,造成人身安全和财产重大损失。因此对气动调节阀及其部件进行故障诊断和预测,可以有效避免因定期检修带来的不必要损失。近年来,基于数据驱动的故障分析方法被使用在各种机电设备上,本文采用基于数据驱动的故障诊断和预测方法对气动调节阀的关键部件——阀门定位器开展研究,主要研究内容如下:（1）对气动调节阀及其关键部件阀门定位器的工作机理和常见故障进行了分析,阐明其常见的故障种类、形成的原因以及故障产生后的维修措施,为后续气动调节阀定位器实验平台的搭建奠定基础。接着根据气动调节阀定位器工作原理搭建了相应的实验平台,用于获取其运行状态数据。（2）在气动调节阀定位器实验平台上给阀门定位器人为注入五种常见的非电子类故障,接着进行每种故障工况下的阀门定位器故障模拟实验,通过布置的采集模块来获取阀门定位器在故障工况下的运行状态数据。接着将获取的运行状态数据进行预处理,利用小波阈值去噪完成数据集的降噪,采用数值归一化方法来消除多源数据的量纲差异,通过滑动窗口的数据扩充方式来丰富数据集的样本量,最后将处理好的数据作为后续故障诊断和预测模型的输入量。（3）针对适用于阀门定位器的故障诊断模型,提出一种基于经验模态分解与多分支卷积神经网络的故障诊断方法。使用经验模态分解法对多源数据集进行经验模态分解,使得数据集的特征信息能够更好被卷积神经网络提取,将卷积神经网络改进为多分支结构,使得其可以单独学习每个传感器采集到的数据,接着通过输出层进行特征融合,输出最后的故障诊断结果。最后通过对比传统的故障诊断模型,验证所提新模型的优势。（4）针对适用于阀门定位器的状态参数预测模型,提出一种基于改进粒子群算法优化的时间卷积神经网络预测方法。该模型利用参数自动寻优获得预测模型的最优参数,以期提高状态数据预测的准确度。针对所提方法,采用评价指标均方根误差和平均绝对百分比误差,并用阀门定位器正常工况下的运行状态数据对模型预测准确性进行验证。验证结果表明,本文所提预测模型能够有效提升阀门定位器状态运行数据的预测准确度。