提出基于驱动端电流检测的电磁阀故障诊断方法，研究了电磁阀驱动端电流特性及故障阀电流特征分析和识别方法。利用AMEsim软件搭建电磁阀的机、电、液模型，分析其驱动端电流与阀芯位移的关系；采集正常、弹簧断裂、阀芯轻微卡滞和阀芯完全卡死4种状态下的电流信号，分析不同状态的电流特征；针对驱动端电流为直流阶跃信号的特点，选取电流变化率为特征曲线，采用“能量-故障”的诊断方法，利用3层小波包分解对信号进行重构，并提取相应频带能量作为特征向量；利用前馈反向传播（BP）神经网络对提取的特征向量，对电磁换向阀模式识别和故障诊断。实验结果表明：基于“能量-故障”的诊断方法能较好地区分电磁阀的不同状态，并且经过训练的BP神经网络能够准确判别电磁阀的正常、弹簧断裂和阀芯卡死3种状态。