柱塞泵的各类信号蕴含大量反映其健康状况的信息,然而在工作状态下这些有用信息往往被强背景噪声和柱塞泵固有工作模式导致的周期性脉冲噪声所淹没与调制。为解决该问题,本论文提出基于信号消噪与能量算子解调的柱塞泵故障诊断方法,应用于轴向柱塞泵多种零件故障诊断。论文的主要工作及研究内容如下:1.针对微弱损伤故障特征提取,提出一种沃尔什变换软阈值消噪的能量算子解调方法。基于沃尔什变换与软阈值消噪原理,提出沃尔什变换软阈值消噪方法。该消噪方法能够有效地削弱背景噪声,提高故障诊断的准确率,与小波消噪、集合经验模式分解等消噪方法相比,该方法还具有计算速度快的优势。继而采用能量算子进行调幅信号解调。由于能量算子具有比希尔伯特包络解调更高的分辨率,可有效地提取出微弱故障特征。2.轴向柱塞泵的故障特征除了会受到背景噪声的影响还会被轴向柱塞泵固有工作模式导致的周期性脉冲(自然周期性脉冲)干扰。针对这一问题,进一步提出基于增强聚类分割与L-峭度的消噪方法,与传统的聚类分割方法不同,增强后的算法是一种双周期的方法,结合能量算子解调,可以从背景噪声和自然周期性脉冲噪声中有效地提取出故障特征。3.开展轴向柱塞泵故障诊断工程应用研究。依托实习企业,搭建轴向柱塞泵故障诊断实验系统,通过大量的实验和应用研究,将基于信号消噪与能量算子解调的两种具体方法应用于企业轴向柱塞泵多种零件损伤故障的诊断。