随着人们对高性能电液控制系统的需求日趋增加,电磁阀作为电液控制设备中的核心部件,因结构简单、成本低、污染小、响应速度快等优点,被广泛应用于船舶重工、石油化工、国防军工、工业设备等重要领域。因长期磨损、腐蚀、电解等因素,电磁阀极易发生故障,这将严重影响控制系统的性能甚至导致系统停机。因此本文针对电磁阀常见故障的诊断方法展开深入研究。本文基于电磁阀的工作原理,建立对应的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK上搭建相应的仿真平台。通过对电磁阀驱动电流以及阀芯位移的分析,验证所建立模型的可行性。本文对弹簧断裂、弹簧过硬、阀芯卡死、轻微卡滞等常见电磁阀故障的机理进行深入分析,并开展故障模拟研究工作。利用电磁阀电流数据,基于小波包变换技术以及能量距的方法对电流变换率进行分解,从中提取有效的故障特征向量。并借助仿真平台,利用BP神经网络开展电磁阀故障的检测与识别工作。本文选用4WE6E6X/EG24N9K4型电磁阀,基于STM32F407VGT6单片机设计电磁阀故障诊断物理实验平台,并对电磁阀故障进行模拟、数据采集以及特征量提取。最后设计基于BP神经网络的离线故障诊断方法以及基于关联规则的在线故障诊断方法,两者皆达到较高的故障诊断正确率。进一步验证了电磁阀模型与故障诊断方法的有效性。本课题对电磁阀故障诊断方法的工程实现奠定了一定的研究基础。