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、非平穩特性及復雜激勵源，采用多技術融合的方法實現精準診斷，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（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函數（IMF），對每個模態分量進行包絡譜分析，提取早期故障特征。例如，該方法可有效區分柱塞泵正常、柱塞孔磨損及滑靴磨損三種狀態。

　　改進的噪聲自適應完備集成經驗模態分解（VMD）：根據白噪聲標準差對VMD進行參數優化，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特征的IMF函數，再對IMF函數進行分析和特征提取，可提高狀態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和多種故障狀態下的振動信號和壓力信號，利用經驗模態分解（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、不平穩特性，提出自適應小波閾值函數降噪，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化SVM參數，建立故障分類模型，診斷準確率可達98%，實現快速故障分類。