高壓柱塞泵早期故障的振動信號特征提取，需結(jié)合其非線性、非平穩(wěn)特性及復(fù)雜激勵源，采用多技術(shù)融合的方法實現(xiàn)精準(zhǔn)診斷，以下是具體方法：

　　基于降噪與分解的特征提取

　　CNC-EMMD方法：通過余弦相鄰系數(shù)（CNC）降噪降低信號復(fù)雜度，結(jié)合極值域均值模式分解（EMMD）將信號分解為有限固有模態(tài)函數(shù)（IMF），對每個模態(tài)分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析，提取早期故障特征。例如，該方法可有效區(qū)分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損三種狀態(tài)。

　　改進(jìn)的噪聲自適應(yīng)完備集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（VMD）：根據(jù)白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差對VMD進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到改進(jìn)后的方法，利用其對振動信號分解，得到表征柱塞泵狀態(tài)特征的IMF函數(shù)，再對IMF函數(shù)進(jìn)行分析和特征提取，可提高狀態(tài)特征提取的準(zhǔn)確性和效率。

　　基于多源信息融合的特征提取

　　采集柱塞泵正常狀態(tài)和多種故障狀態(tài)下的振動信號和壓力信號，利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）將振動信號分解到不同頻帶并提取能量特征，同時提取壓力信號的時域特征，再將兩者融合輸入支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障識別，診斷準(zhǔn)確率優(yōu)于單一信號。

　　基于時頻分析與模式識別的特征提取

　　自適應(yīng)小波閾值與局部均值分解（LMD）：針對振動信號的非線性、不平穩(wěn)特性，提出自適應(yīng)小波閾值函數(shù)降噪，結(jié)合LMD分解信號，利用波形匹配延拓和分量相關(guān)性方法降低端點效應(yīng)，提高故障特征提取完整性。

　　精英混沌粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)（ECPSO-SVM）：以粒子群算法為基礎(chǔ)，引入精英混沌搜索策略優(yōu)化SVM參數(shù)，建立故障分類模型，診斷準(zhǔn)確率可達(dá)98%，實現(xiàn)快速故障分類。