随着棉产地规模的增大以及机械化摘棉程度的提升,国内外针对新型采棉机的研发已成为如今的发展热潮。采棉头作为摘棉技术的核心部件,其驱动系统的研究才是采棉机研发的关键。与传统机械驱动系统相比,液压系统因有着承载负载能力大、体积小、重量轻、传动平稳、可大范围的实现无极调速以及动态响应快等特点,被广泛应用在采棉头的驱动中并成为其动力和控制不可替代的部分,但其一旦出现故障便会影响到整个采棉机摘棉的工作效率,本文针对采棉头液压驱动系统的故障诊断展开研究。本文以横向科研项目《新型采棉机设计,制造新技术与开发》为依托,以实验室自主搭建的采棉机液压系统试验台为平台,对我院项目组研发的一种适用于中小农用户的新型摘锭式采棉机展开研究。考虑到该驱动系统有着复杂非线性及故障多样性等特点,因此选用成本低效率高的仿真软件AMESim对其工作状况进行仿真。在分析采棉头液压系统模型参数与故障机理、故障特征之间的相互关系后,明确了要考虑的故障类型和故障信号,通过故障引入来对相应故障进行仿真并获取故障样本。为了对采棉头驱动系统的故障进行诊断分类,考虑到故障数据具有小样本、非线性特点,本文提出了一种基于布谷鸟算法优化的支持向量机故障诊断法,其中布谷鸟算法对支持向量机核函数的参数进行了优化选取。在多种规模的训练集以及测试集下,将CSSVM方法与标准SVM、PSO-SVM方法的诊断结果进行了对比,结果显示CS算法对SVM的核函数参数模型的优化效果非常好,故障的分类精度也比较高且最高正确率达到了96.67%。最后针对采棉头液压驱动系统常见故障引发特点提出预防对策和方法,主要从油液粘度控制、系统缝隙大小以及油管道安装等方面,就如何使系统高效安全的运行问题进行了详细的分析。