火炮装填装置是火炮武器系统的重要组成部分,在弹丸装填过程中起到了重要的作用,其性能好坏将直接影响装填系统的速度、功率、可靠性和安全性。作为火炮重要的子系统之一,其结构复杂,工作环境多样,工作条件恶劣,是火炮出现故障最多的子系统之一。随着现代武器设备智能化的不断提升,原始人工的故障判断已不能满足现代武器设备的实战要求。因此,对于研究大口径火炮的故障智能诊断具有重要意义。本文以一种大口径火炮项目为背景,运用联合仿真技术,结合蚁群算法对BP神经网络算法的优化进行了装填装置液压系统的故障智能诊断研究。本文的主要研究内容是:（1）详细阐述了火炮装填装置的系统组成、工作原理和工作流程,建立了系统各元件之间的逻辑关系,通过故障模式和影响分析（FMEA）对系统存在的常见故障以及故障的产生机理进行了分析,得出常见的故障模式和故障原因,作为后续研究的理论基础。（2）以ADAMS和AMESim平台为基础,分别建立了装填装置的动力学模型以及液压系统模型,通过对应的接口模块建立了机液一体化仿真模型,并对装填装置的仿真动态特性进行了分析。通过台架试验进行了联合仿真模型的校验,保证后续故障诊断数据的准确性。（3）利用故障注入技术,选取基于仿真的故障注入方法对液压系统进行了故障仿真研究。通过建立故障仿真模型,获取油缸的压力、协调臂的角速度和角位移等参数的波形特征,提取相应的特征值,并对特征值影响进行了分析,构建了相应的故障样本。（4）针对BP神经网络在装填装置液压系统故障诊断中表现出来的缺陷,提出了基于蚁群算法优化的BP神经网络算法,通过故障样本的归类和训练,对液压系统进行了故障分类,并利用部分样本作为检验数据验证了算法的准确性,完成了对装填装置液压系统的故障诊断。