本发明提供了一种基于全连接神经网络的缓冲平衡阀故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域。该方法包括：将待诊断的缓冲平衡阀连接到试验台的油路中，分别在正常、磨损和卡滞状态下通过压力传感器测量B口压力和T口压力；对获取到的B口和T口压差数据进行预处理，形成用于模型训练的数据集；构建全连接神经网络模型，并将所述数据集中的压力数据通过全连接神经网络模型进行训练；根据故障分类的精度对全连接神经网络模型的参数和结构进行调整，以得到局部网络结构最优的全连接神经网络模型；将待诊断缓冲平衡阀的压力数据输入至训练好的全连接神经网络模型，得到待诊断缓冲平衡阀的故障诊断结果。该诊断方法具有快速性、稳定性和准确性的优点。
