液壓泵是液壓系統(tǒng)的心臟，其故障診斷是液壓系統(tǒng)故障診斷的重要部分。由于流體的壓縮性、泵源與伺服系統(tǒng)的流固耦合作用及液壓泵本身具有大幅度的固有機械振動，使得液壓泵的故障機理復雜，故障特征提取困難，故障診斷的模糊性強。大量的液壓泵故障診斷數據表明，通過泵源出口檢測到的故障信號常被干擾信號淹沒，單一故障檢測信號常呈現(xiàn)出強的模糊性，采用常規(guī)的信號處理方法難以提升有效的故障特征。
 
　　從故障診斷學的角度來看，任何一種診斷信息都是模糊的、不精確的，對任何一種診斷對象，用單一信息來反映其狀態(tài)行為都是不完整的，如果從多方面獲取同一對象的多維故障冗余信息加以綜合利用，就能對系統(tǒng)進行更可靠更精確的監(jiān)測和診斷。本文針對柱塞泵球頭松動故障模式，通過在液壓泵出口配置振動傳感器和壓力傳感器進行故障檢測，通過小波分析進行信號消噪處理，利用主成分分析提取有效融合信息，采用改進算法的神經網絡實現(xiàn)液壓泵微弱信號或多故障的有效診斷。