针对渔船舵机液压系统故障率高且故障点存在非线性难以诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络对渔船舵机液压系统故障分类诊断的方法。该方法利用AMEsim软件搭建故障仿真模型,对5种不同故障的15类故障度分别进行模拟仿真并提取数据,把所得500组样本数据使用BP人工神经网络算法进行训练测试并应用于故障诊断。结果表明,模拟仿真能够解决液压系统故障样本数据难以取得的问题,利用BP人工神经网络进行渔船舵机液压系统故障诊断具有较高的准确度。