液壓泵是液壓系統的心臟，其故障診斷是液壓系統故障診斷的重要部分。由于流體的壓縮性、泵源與伺服系統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出強的模糊性，采用常規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，就能對系統進行更可靠更精確的監測和診斷。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液壓泵微弱信號或多故障的有效診斷。