针对快锻液压机主缸油路故障预测，建立了主缸油路AMESim模型，在AMESim环境下仿真，获得了主缸油路故障特征；建立故障预测BP神经网络，并利用仿真样本训练、测试了BP神经网络模型。计算结果表明：所建立的BP神经网络预测模型具有较好的故障预测能力，可用于快锻液压机主缸油路故障预测。