液压系统故障的多样性和不确定性，使得液压系统的故障诊断技术成为了一个国际性的技术难题。在科学技术日益发达的当今社会，越来越多的液压系统故障诊断方法涌现出来，但是诊断的效率却很难达到一定的理想高度。本文通过对传统液压系统的故障诊断技术的介绍，分析了目前比较常用的诊断方法，提出了液压装置信息检测的故障检测诊断技术和智能化模糊诊断法相结合的思想，将液压泵作为单一的模块对其进行故障诊断，从而提高了故障诊断的效率。首先利用故障信息监测软件对液压泵的实况参数进行监测，然后利用模糊Petri网对监测到的参数进行分析，并通过智能推理过程来确定液压泵故障产生的原因和位置，提高了诊断的准确率。在模糊Petri网诊断模型的组建过程中，引入了模糊命题的概念，将模糊命题作为液压泵故障和模糊Petri模型组建的桥梁，首先将液压泵故障库转化为模糊命题库，然后再根据模糊命题与模糊Petri的对应关系构建起适合液压泵故障的模糊Petri网，最后利用数据采集卡对液压泵进行实时参数采集，将采集到的参数经过计算后作为初始标识为模糊Petri推理提供判断依据。在模糊Petri网参数的选取过程中，利用遗传算法对其进行了优化，使其在一定程度上达到理想值的水平，在故障诊断过程中提高了诊断的准确率。利用LABVIEW软件为平台来搭建故障诊断系统。通过对液压泵的一些基本参数采集、处理与分析，最终得出液压泵的故障信息，而诊断软件的智能推理过程采用MATLAB的编程开发来实现。最后对开发的液压泵故障诊断软件进行了仿真，并将诊断结果跟实际的结果进行了对比，最终证明了其具有良好的有效性、可行性和实用性。