电液伺服系统是典型的集机、电、液一体化的复杂精密自动控制系统，应用极其广泛，尤其是在功率重量比大，又要求响应速度快的场合应用更为普遍，难以替代。但同时由于元器件的复杂精密和高度集成导致加工难度高，抗污染能力差，故障时有发生，为此对其进行故障诊断研究具有非常重要的意义。其中基于解析模型的故障诊断方法在解决电液伺服系统的故障诊断问题中得到了广泛应用，但目前这类方法大多都是采取对系统的工作点附近进行线性化来实现故障诊断，而电液伺服系统本质上是一个较强的非线性系统，因此不可避免地会影响故障检测和诊断的准确性。针对现有方法的不足，以及粒子滤波方法在对非线性非高斯问题的处理显现出明显的优越性，为此本文提出将基于粒子滤波的故障诊断方法应用到电液伺服系统中去。本文围绕基于粒子滤波的电液伺服系统故障诊断方法如何实现展开研究，主要研究内容和结论如下：第一、综述了电液伺服系统现有故障诊断方法并分析了其优缺点，同时还总结分析了粒子滤波算法的改进研究现状及其在故障诊断中应用研究现状；第二、详细论述了粒子滤波的基本原理，进而通过实例仿真，对比研究了标准粒子滤波方法与扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波方法的滤波估计性能，结果表明，不论是非线性高斯模型还是非线性非高斯模型，粒子滤波方法的滤波精度均高于后面两种传统的滤波方法；第三、对比研究了基于粒子滤波的两种检测方法的性能，结果显示基于状态估计和残差平滑的故障检测方法优于基于似然函数的故障检测方法；同时针对通过残差并不容易识别故障的类型问题，将基于信息散度的故障识别方法引入，仿真结果验证了该方法的有效性；第四、以电液位置伺服系统为研究对象，对其建立了非线性模型，进而研究了基于粒子滤波状态估计和残差平滑的故障检测方法和基于信息散度的识别方法应用于对系统典型故障进行检测与识别，仿真结果表明两方法分别能够及时准确地检测故障和识别故障类型；第五、通过液压缸内泄漏故障对基于粒子滤波的故障检测方法和基于信息散度的故障识别方法进行了实验研究，实验结果表明两方法切实有效。