为了解决用单一(振动,压力,温度)传感器对液压泵故障诊断时效率低的问题,在PSO-BP诊断层的基础上,利用D-S证据理论对多传感器信号进行融合处理,建立了一种基于PSO-BP诊断层与D-S决策层融合的液压泵故障诊断模型,并针对液压泵正常状态以及五中典型故障(漏油,柱塞磨损,配流盘磨损,松靴磨损,轴承磨损)开展测试分析。研究结果表明:利用本故障诊断模型能够更准确判断柱塞磨损程度与松靴磨损状态,柱塞磨损诊断效率为98.6%,松靴磨损诊断效率为98.4%,单一传感器诊断精度没有超多90%,通过D-S决策层把数据融合后精度都在98%以上,证明了PSO-BP诊断层与D-S决策层融合模型的可行性。本研究具有很高的液压泵故障诊断效率,尤其适用于一些微弱的故障信息,对提前侦测故障危险具有很好的价值。