气动执行机构由于其结构简单、工作效率高、生产成本低、安全可靠等优点,在电力、造纸、冶金、食品、石油化工、制药等领域得到越来越多地应用。气动执行机构的安全运行对上述工业领域至关重要,因此提高气动执行机构的安全性和可靠性是保障稳定生产的前提条件。针对人工检测气动执行机构的故障需要耗费大量时间和人力的问题,本文以气动执行机构为研究对象,研究了气动控制系统的结构、工作原理与典型故障,提出了基于随机森林算法的气动执行机构故障诊断方法,并设计实现了气动执行机构故障诊断系统。本文主要工作如下:首先,本文研究了气动控制系统的结构和工作原理。它由气源部分、空气处理部分、压力控制部分、方向控制部分、速度控制部分和气动执行元件组成。分析了气动控制系统典型故障的特征,描述了故障的现象,然后分析了故障产生的原因。搭建了故障数据采集实验平台,得到了故障数据,包括气源故障数据、定位器故障数据、反馈异常数据、阀门故障数据、异常震荡故障数据,为验证诊断算法可行性提供了可靠的数据集。然后,针对数据样本比较小的情况下,单一的分类算法容易出现过拟合问题,本文研究了多分类算法随机森林算法。随机森林算法是多棵决策树组合而成,通过投票方式判断新数据的类别。利用数据采集实验平台得到的气动执行机构故障数据集,训练了决策树和随机森林算法模型,并进行性能和准确率比较,实验结果表明,随机森林算法不容易过拟合,且准确率高于决策树。最后选择了随机森林算法作为本文所设计故障诊断系统的诊断算法。最后,根据实际需求,设计并实现了一个气动执行机构故障诊断系统。该系统包括故障监测系统和采集诊断系统,故障监测系统用来显示故障类型及历史数据,采集诊断系统用来采集数据并判断故障,并且将随机森林算法应用在故障诊断系统中。通过现场实验,证明了故障诊断系统的有效性和可行性。