高压柱塞泵早期故障的振动信号特征提取方法

　　高压柱塞泵早期故障的振动信号特征提取，需结合其非线性、非平稳特性及复杂激励源，采用多技术融合的方法实现精准诊断，以下是具体方法：

　　基于降噪与分解的特征提取

　　CNC-EMMD方法：通过余弦相邻系数（CNC）降噪降低信号复杂度，结合极值域均值模式分解（EMMD）将信号分解为有限固有模态函数（IMF），对每个模态分量进行包络谱分析，提取早期故障特征。例如，该方法可有效区分柱塞泵正常、柱塞孔磨损及滑靴磨损三种状态。

　　改进的噪声自适应完备集成经验模态分解（VMD）：根据白噪声标准差对VMD进行参数优化，得到改进后的方法，利用其对振动信号分解，得到表征柱塞泵状态特征的IMF函数，再对IMF函数进行分析和特征提取，可提高状态特征提取的准确性和效率。

　　基于多源信息融合的特征提取

　　采集柱塞泵正常状态和多种故障状态下的振动信号和压力信号，利用经验模态分解（EMD）将振动信号分解到不同频带并提取能量特征，同时提取压力信号的时域特征，再将两者融合输入支持向量机（SVM）进行故障识别，诊断准确率优于单一信号。

　　基于时频分析与模式识别的特征提取

　　自适应小波阈值与局部均值分解（LMD）：针对振动信号的非线性、不平稳特性，提出自适应小波阈值函数降噪，结合LMD分解信号，利用波形匹配延拓和分量相关性方法降低端点效应，提高故障特征提取完整性。

　　精英混沌粒子群优化支持向量机（ECPSO-SVM）：以粒子群算法为基础，引入精英混沌搜索策略优化SVM参数，建立故障分类模型，诊断准确率可达98%，实现快速故障分类。