本文针对JH39-800机械压力机故障种类较多且难以诊断的特点,研究和讨论了一种故障诊断方法并建立故障诊断系统,能够对其润滑系统的异常情况迅速做出判断,从而及时发现故障。本文从JH39-800机械压力机各个部件的工作原理入手,熟悉整个系统,详细了解润滑系统功能及原理,收集基本信息和数据,分析出各部件的常见故障并且探索故障原因,建立故障树并进行定性分析和定量分析。构建BP神经网络算法,在MATLAB中对BP神经网络进行训练和仿真,根据检测到的故障信号,进行故障诊断,再运用故障树反演的方法计算故障概率。建立JH39-800机械压力机故障诊断的数据库系统,以数据库为基础,BP神经网络为核心,编写故障诊断程序,结合TWINCAT2自动化软件构建出基于BECKHOFF控制系统的故障诊断系统。通过BECKHOFF相关模块对故障信号进行处理,带入诊断系统中进行分析,得出诊断结果。将实验结果与仿真结果进行对比,分析诊断系统对各种故障信号的识别能力,判断该故障诊断系统的诊断效果。经过实验验证,该故障诊断系统对于故障信号具有一定的识别能力,能够有效地进行故障诊断,有助于在线判断JH39-800机械压力机内部的多种故障。同时,此方法也适用于其他同类型机械压力机故障诊断。