为了预测一定负载下,液压机械无级变速器(简称HMCVT)湿式离合器由于液压系统压力、流量脉动使得主从动轴长时间产生较大转速差而一直处于滑摩状态,导致湿式离合器换段不理想的问题。通过分析液压系统故障形成机理,利用AMESim搭建湿式离合器液压系统,模拟注入故障类型,进行时域特征提取,提出量子粒子群(QPSO)优化BP神经网络权值、阈值的算法对湿式离合器液压系统进行故障诊断,提升该系统的诊断效率与诊断精度,并结合台架试验验证该算法的准确性。研究结果表明:QPSO算法优化BP神经网络的故障诊断算法故障识别率高,算法具有更高的收敛精度及收敛速度,研究结果为设计拖拉机HMCVT的故障自诊断系统提供理论参考以及工程开发思路。