董秋武，汪宝生

(广东伊之密精密机械股份有限公司，广东佛山528306)

液压泵作为液压系统的动力元件，是液压系统的核心元件，其性能的好坏直接关系到整个系统的的稳定性和可靠性。同时液压泵也是整个液压系统中最易损坏的元件，由于液压泵特别是国外的液压泵，其价格比较昂贵，所以对于损坏的液压泵一般都要经过维修后重新使用。然而液压泵故障部位具有隐蔽。液压泵在长时间的运转过程中，液压泵内部各配件之间因发生相互摩擦，各配件就会产生磨损。对于液压泵的磨损有些是属于正常磨损，对液压泵的性能不会产生影响，但有些磨损却会影响到液压泵的正常使用，使其内泄较大，压力和流量都达不到要求。对于液压泵的磨损故障仅仅靠维修人员通过目测诊断故障部位很容易造成诊断错误，因此智能化故障诊断对液压泵维修来说是十分必要的。

在液压泵故障诊断方面，国内外已有很多相关的研究。目前，对液压泵故障诊断的方法大部分借鉴于用于机械故障诊断的方法。常用的诊断方法有专家系统诊断方法、AR模型法［1］、状态估计法［2］、参数模型法［3］、神经网络法。近几年来随着信号处理技术的发展，一些新的研究方法在故障诊断方面得到了广泛的运用，如小波变换、Hilbert变换方法、Huang变换方法等。

虽然目前对液压泵故障诊断方面的研究较多，但对于液压泵故障类型识别的方法却很少。这主要由于液压泵测试的过程中会受到各种干扰，很难排除这些干扰。……