针对YJ900运架一体机行走液压系统容易发生的内泄漏故障问题,运用AMESim软件建立其液压仿真模型。模型中引入泵泄漏、马达泄漏以及泵和马达同时存在泄漏3种典型故障模式,并采集液压马达进出口数据作为样本。将数据样本分为训练样本和测试样本,将训练样本输入MATLAB搭建BP神经网络故障诊断模型,并用测试样本完成故障模型的测试。主要研究神经元个数以及训练样本数对故障诊断成功率的影响。利用粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络进行初始权重和偏置的优化,从而显著提高了少训练样本下的故障诊断成功率。