高壓柱塞泵早期故障的振動信號特征提取，需結合其非線性、非平穩(wěn)特性及復雜激勵源，采用多技術融合的方法實現(xiàn)精準診斷，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）降噪降低信號復雜度，結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)分量進行包絡譜分析，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)。

　　改進的噪聲自適應完備集成經驗模態(tài)分解（VMD）：根據(jù)白噪聲標準差對VMD進行參數(shù)優(yōu)化，得到改進后的方法，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)進行分析和特征提取，可提高狀態(tài)特征提取的準確性和效率。

　　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，利用經驗模態(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（SVM）進行故障識別，診斷準確率優(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，提出自適應小波閾值函數(shù)降噪，結合LMD分解信號，利用波形匹配延拓和分量相關性方法降低端點效應，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（ECPSO-SVM）：以粒子群算法為基礎，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，診斷準確率可達98%，實現(xiàn)快速故障分類。