機器學習是人工智能的一個重要組成部分，因其具備故障診斷要求的準確性和高效性，逐步受到了研究者的青睞。機器學習不依賴于被診斷系統復雜的數學模型，主要是運用某些算法，指導計算機利用已獲得的數據構建出規律模型，并利用此模型對新數據做出判斷的過程。K最近鄰(KNN)算法的核心思想就是所有樣本的預測類型將根據其K個相鄰樣本類型來確定。

本節根據選取的電磁脈沖閥的故障特征的分布特點，驗證加權KNN算法識別電磁脈沖閥多種故障的有效性。應用上一節中電磁脈沖閥不同故障類型的電開關信號，提取大膜片組件打開反應時間和大膜片組件的打開狀態保持時間，將其預處理后輸入到加權KNN分類器中，從而構建加權KNN故障診斷模型，并對其進行故障診斷，具體流程如圖4所示。