随着计算机技术迅速的发展,传统产业通过信息化升级提高企业竞争力已成为一种趋势。挖掘机作为我国的一种传统产业,近两年发展比较迅速,但技术力量落后、技术人员缺少等问题也逐渐暴露出来。因此,迫切希望找到一种能够对挖掘机的运行状态进行实时监测,并能迅速、准确地进行故障诊断的方法。本文研究的液压挖掘机是复杂的机、电、液一体化的工程机械设备,作业现场分散、机械的使用强度大、发生故障的突发性高、施工时间紧迫等,因此要求进行故障诊断必须迅速、准确。从查阅的大量文献中发现,在工程机械故障诊断方面也已有了较多的研究,但是关于在挖掘机故障智能诊断的研究非常少,几乎是空白。因此,本文提出一种基于支持向量机的故障智能诊断技术,来实现迅速、准确的诊断,并设计了基于安全聚类算法和支持向量机的挖掘机故障智能诊断系统。论文首先介绍了文章的研究背景及主要工作;其次对液压挖掘机的原理及一般故障进行了分析;接着详细介绍了支持向量机理论、常用多类多分算法,以及一些常见的聚类算法,并提出了基于安全性和相似性的安全聚类算法;然后重点研究了基于安全二叉树的挖掘机故障诊断,即先通过安全聚类算法对故障类型进行聚类,生成一棵安全二叉树,在二叉树结点产生支持向量机判别函数,利用该函数进行分层故障诊断,接着将此方法应用在挖掘机故障诊断中。应用结果表明,此分类器不但能够保证故障诊断的正确率,而且可以让后果较严重的故障得到优先诊断;最后介绍了挖掘机故障智能诊断系统的设计过程。经实验分析,本文对于挖掘机智能故障诊断系统的研究,较好的完成了对故障的实时诊断,提高了工作效率,达到了预期设计效果。