王浩天， 段修生， 單甘霖， 孫 健， 王 興

(1. 61716部隊(duì)，福州 350000; 2. 陸軍工程大學(xué)，石家莊 050003; 3. 石家莊鐵道大學(xué)，石家莊 050003; 4.中國(guó)洛陽(yáng)電子裝備試驗(yàn)中心，河南 洛陽(yáng) 471003)

液壓泵在性能退化過(guò)程中，其振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)明顯的非線性、非平穩(wěn)性[1-2]。內(nèi)部摩擦副間的相互作用，會(huì)以振動(dòng)的形式沿多個(gè)方向傳遞到液壓泵外表殼體[3]。為了提取完整的退化特征信息，需要采用合適的信息融合方法對(duì)多方向振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理。

局部特征尺度分解法(Local Characteristic-scale Decomposition, LCD)能夠?qū)⑻卣餍畔⒓?xì)化到不同的內(nèi)稟尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISCs)上，在迭代速度、分解能力和抑制模態(tài)混疊等方面較傳統(tǒng)方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)[4-5]。鄭近德等[6]提出了改良型局部特征尺度分解(Improved Local Characteristic-scale Decomposition,ILCD)方法，其采用分段多項(xiàng)式代替直線連接，有效減少了失真現(xiàn)象。但是，一些噪聲及干擾分量仍然隨機(jī)分布在部分ISC分量中，影響了特征信息的準(zhǔn)確提取，且目前的ILCD方法只能處理單通道信號(hào)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)多個(gè)信號(hào)的融合處理。為此，本文將高頻諧波算法引入ILCD分解，并通過(guò)構(gòu)建敏感因子和篩選準(zhǔn)則，探索一種ILCD融合方法，改善重構(gòu)信號(hào)中的特征信息。

此外，目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于性能退化特征提取的研究較少，導(dǎo)致現(xiàn)有特征無(wú)法有效反映退化過(guò)程，繼而影響了故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度[7]。多重分形去趨勢(shì)波動(dòng)分析[8-9](Multi-fractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)是一種近年來(lái)提出的復(fù)雜度分析方法，相對(duì)其他復(fù)雜度分析方法，它更側(cè)重于揭示隱藏在序列中內(nèi)部的細(xì)節(jié)信息以及局部波動(dòng)信息。采用MF-DFA可以獲取液壓泵振動(dòng)信號(hào)序列的分形特征，從多重分形奇異譜角度對(duì)退化過(guò)程進(jìn)行更佳的描述，且多重分形譜參數(shù)種類(lèi)較多，有利于從不同層面不同角度描述液壓泵退化過(guò)程。

為此，本文提出一種基于ILCD融合與MF-DFA的退化特征提取方法。首先，利用高頻諧波與ILCD相結(jié)合，對(duì)多通道信號(hào)進(jìn)行分解，并定義敏感因子，對(duì)ISC分量進(jìn)行篩選并進(jìn)行融合；在此基礎(chǔ)上，利用MF-DFA方法對(duì)融合信號(hào)進(jìn)行分析，提取多重分形譜敏感參數(shù)作為退化特征；最后，利用液壓泵實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)本文所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。

1 基于ILCD的多通道信號(hào)融合方法

1.1 敏感分量的選取

考慮到ILCD對(duì)信號(hào)分解的特點(diǎn)，可以將高頻諧波[10]算法與鄭近德等的ILCD算法相結(jié)合，構(gòu)造高頻諧波信號(hào)

H(t)=Ucos(2πf)

(1)

x1(t)=x(t)+H(t)

(2)

式中：x(t)為原始信號(hào);H(t)為高頻諧波分量;U為幅值，通常取U=max(x(t));f為頻率，通常取f=fs/2。

通過(guò)x1(t)的ILCD分解，獲取ISC分量，這樣可以將異常分量盡可能集中在第一個(gè)ISC分量中，便于敏感分量的選取。

一般來(lái)講，互信息可以揭示變量間的非線性關(guān)系[11-12]。本文采用依據(jù)香農(nóng)熵的公式

(3)

以互信息為基礎(chǔ)，構(gòu)建敏感因子λ作為篩選指標(biāo)。設(shè)采樣參數(shù)設(shè)置相同，所采集的正常信號(hào)為ynor，故障信號(hào)為yf，故障信號(hào)通過(guò)ILCD分解得到的第i個(gè)ISC分量為ISCi，則ISCi的敏感因子λi可定義為

λi=I1i-I2i

(4)

式中：I1i為ISCi與yf的互信息；I2i為ISCi與ynor的互信息。敏感因子λ最大值所對(duì)應(yīng)的ISC分量，即為敏感分量。通過(guò)分析可知，通過(guò)對(duì)ICS分量的篩選，能夠有效地減少噪聲分量和干擾分量，更好地抓取敏感信息，提高特征的敏感度，從而改善對(duì)退化狀態(tài)的表征能力。

在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)法事先知曉被測(cè)信號(hào)是正常的還是故障的。但是，對(duì)于同一批次同樣型號(hào)的樣本，其在正常狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)是可以測(cè)量和存儲(chǔ)的，即式(4)中的ynor是可以得到的。因此，對(duì)于某樣本當(dāng)前狀態(tài)下所測(cè)量到的信號(hào)，若其為正常信號(hào)，則經(jīng)過(guò)ILCD分解后，根據(jù)式(4)可知，I1i與I2i是完全相同的，即所有ISC分量的敏感因子均為0，這也就表示不存在包含故障敏感信息的ISC分量；與之相對(duì)應(yīng)的是，對(duì)于正常信號(hào)而言，其能量均勻分布在各個(gè)頻帶， ILCD分解所得的ISC分量中并不含有故障敏感特征信息的；對(duì)于故障信號(hào)而言，其能量集中在少數(shù)幾個(gè)故障特征頻帶，在經(jīng)過(guò)ILCD分解后，一些ISC分量中能夠包含故障敏感信息，因此，通過(guò)分析可知，采用互信息的方法對(duì)ISC分量進(jìn)行選取，能夠有效地去除噪聲分量和干擾分量，更好地抓取敏感信息，從而改善對(duì)退化狀態(tài)的描述能力。

1.2 基于ILCD的信號(hào)融合

本文以三方向振動(dòng)信號(hào)為例，對(duì)算法進(jìn)行具體說(shuō)明。根據(jù)上一節(jié)所定義的敏感因子λ，可以計(jì)算篩選出的ISC分量融合權(quán)值。設(shè)ISCi-j為第i個(gè)信號(hào)所選篩選出的敏感分量，λi為相應(yīng)的敏感因子，i=1,2,3, 則可以得到其融合權(quán)值ki。加權(quán)融合重構(gòu)的信號(hào)xFinal可描述為

(5)

因此，基于ILCD的多通道信號(hào)融合方法可描述為：①采集正常條件以及故障條件下液壓泵三方向振動(dòng)信號(hào)Xxnor,Xynor,Xznor和Xx,Xy,Xz，利用帶有高頻諧波的ILCD算法，分別對(duì)Xx,Xy,Xz進(jìn)行分解，得到相應(yīng)的ISC分量集；②利用式(4)計(jì)算Xx各ISC分量的敏感因子λ，選取出最大λ所對(duì)應(yīng)的分量ISC，作為Xx信號(hào)的敏感分量，分別計(jì)算Xy和Xz各ISC分量的敏感因子λ，得到相應(yīng)的敏感分量ISC以及相應(yīng)的λ；③根據(jù)各敏感分量所對(duì)應(yīng)的λ，利用ki進(jìn)行加權(quán)融合，得到重構(gòu)后的信號(hào)xFinal，即為液壓泵振動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理結(jié)果。

通過(guò)分析可知，由于對(duì)信號(hào)的ILCD分解以及ISC分量的篩選，各方向原始信號(hào)中的噪聲以及干擾分量得以有效減少，所選擇的敏感分量中包含了非常重要的特征信息，繼而通過(guò)后續(xù)的加權(quán)融合，對(duì)這些信息進(jìn)行綜合利用，得到重構(gòu)信號(hào)，能夠有效地提取隱藏在原始信號(hào)中的特征，改善信息的完整性。

2 基于MF-DFA的退化特征提取

MF-DFA方法的基本思想是通過(guò)對(duì)時(shí)間序列的去趨勢(shì)處理，估計(jì)出描述時(shí)間序列分形特性的多重分形譜，揭示隱藏在序列內(nèi)部的動(dòng)力學(xué)行為信息[13]。文獻(xiàn)[14]指出，原MF-DFA方法中對(duì)于數(shù)據(jù)分割的逆序處理，會(huì)一定程度地增加廣義Hurst指數(shù)h(q)的誤差。通過(guò)進(jìn)一步分析可知，原MF-DFA方法存在多項(xiàng)式擬合過(guò)程的數(shù)據(jù)區(qū)間不連續(xù)問(wèn)題，這也會(huì)產(chǎn)生一些新的偽波動(dòng)誤差。上述缺陷問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致最終的多重分形譜無(wú)法準(zhǔn)確地刻畫(huà)原始信號(hào)的多重分形特性信息。為此，可以采用加窗的方法來(lái)解決此問(wèn)題，利用窗口相互重疊的連續(xù)區(qū)間，取代原方法中的不重疊區(qū)間。具體為：

步驟1設(shè)xi(i=1,2,…，N)為一非平穩(wěn)時(shí)間序列，計(jì)算xi對(duì)其均值的累計(jì)離差，構(gòu)建新序列X(k)；

步驟2設(shè)滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度為u，每次步進(jìn)為1，利用加窗法對(duì)新序列X(k)進(jìn)行分割，可得到N-u+1段數(shù)據(jù)；

步驟3利用最小二乘法對(duì)每段數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，計(jì)算相應(yīng)的方差均值

β=1,2,…,N-u+1

(6)

步驟4確定全序列的q階波動(dòng)函數(shù)

(7)

步驟5計(jì)算第q階波動(dòng)函數(shù)Fq(s)與時(shí)間尺度s間的冪律關(guān)系，得到廣義Hurst指數(shù)h(q)

Fq(s)∝sh(q)

(8)

步驟6計(jì)算奇異指數(shù)α和多重分形譜f(α)

α=h(q)+qh′(q)

(9)

f(α)=q[α-h(q)]+1

(10)

根據(jù)上述計(jì)算過(guò)程可知，本文引入加窗方法，解決了數(shù)據(jù)區(qū)間分割的不連續(xù)性(步驟2～步驟4)，避免了為補(bǔ)足尾部數(shù)據(jù)所進(jìn)行的反向分割操作所造成的數(shù)據(jù)混亂問(wèn)題，提高了對(duì)信號(hào)多重分形特性的刻畫(huà)效果，改善了對(duì)內(nèi)部動(dòng)力學(xué)行為特性的揭示能力。

多重分形奇異譜f(α)能夠精細(xì)刻畫(huà)時(shí)間序列的內(nèi)部動(dòng)力學(xué)特性，其主要特征參數(shù)[15]有f(α)的左右端點(diǎn)和極值點(diǎn)的橫坐標(biāo)α+∞，α-∞和α0，譜寬Δα以及端點(diǎn)差值Δf。α+∞和α-∞表示最大波動(dòng)和最小波動(dòng)所對(duì)應(yīng)的奇異指數(shù)，能夠從一定程度反映信號(hào)的波動(dòng)性，但是對(duì)能量變化的敏感性較差；Δf刻畫(huà)了振動(dòng)信號(hào)大小峰值所占比例，能夠從一定程度描述信號(hào)的多重分形特性，但是其穩(wěn)定性較差，對(duì)退化過(guò)程的區(qū)分度較低；α0描述了振動(dòng)信號(hào)不規(guī)則性和波動(dòng)程度，具有良好的穩(wěn)定性；Δα表征了信號(hào)多重分形特性的強(qiáng)弱，對(duì)退化過(guò)程具有較高的敏感性[16-17]。因此，本文選取α0和Δα為敏感參數(shù)，構(gòu)成退化特征向量。

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提方法的有效性與實(shí)用性，將其應(yīng)用于液壓泵的實(shí)測(cè)信號(hào)中。以松靴故障為例，隨著退化程度的加劇，柱塞球頭與滑靴的間隙不斷增加，因此，可以利用間隙距離來(lái)描述退化程度。分別選用正常、松靴間隙0.15 mm，0.24 mm，0.38 mm和0.57 mm五種柱塞分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，描述松靴退化的不同階段(正常以及F1～F4松靴故障狀態(tài))，如圖1所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)柱塞Fig.1 Experimental pistons

實(shí)驗(yàn)用液壓泵型號(hào)為SY-10MCY14-1EL，共有7個(gè)柱塞(每次選用實(shí)驗(yàn)柱塞更換其中1個(gè)柱塞)，額定轉(zhuǎn)速為1 480 r/min，周期為0.041 s。將加速度傳感器S1,S2和S3分別安裝在泵端蓋正面和側(cè)面，采集雙通道振動(dòng)信號(hào)，如圖2所示。采樣頻率為12 kHz，采樣時(shí)間為1 s，將采集到的振動(dòng)信號(hào)存入電腦。

圖2 振動(dòng)傳感器的安裝Fig.2 Installation of vibration sensors on hydraulic pump

以松靴0.24 mm為例(F2狀態(tài))，設(shè)傳感器S1，S2，S3所采集的信號(hào)分別為X1，X2，X3。利用帶有高頻諧波的ILCD對(duì)X1進(jìn)行處理，得到8個(gè)ISC分量以及1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)u(t)。利用S1按相同參數(shù)采集正常條件下振動(dòng)信號(hào)X1nor，分別計(jì)算每個(gè)ISC分量的敏感因子λ，結(jié)果分別為-51.26，0.315，0.963，2.621，4.836，2.881，2.138，0.792。因此，將ISC1-5作為X1的敏感分量，其對(duì)應(yīng)的最大敏感因子為λ1=4.836。ISC1-1，ISC1-4和ISC1-53個(gè)分量的頻域情況，如圖3所示。

圖3 ISC分量頻域圖Fig.3 Frequency domain graph of ISC

通過(guò)分析可知，泵實(shí)際轉(zhuǎn)速為1 480 r/min，轉(zhuǎn)軸頻率為1 480/60=24.6 Hz，共有7個(gè)柱塞，因此，液壓泵振動(dòng)信號(hào)固有沖擊頻率為24.6×7=172.2 Hz；而對(duì)于單松靴故障，其特征頻率理論上應(yīng)該等于或接近轉(zhuǎn)軸頻率24.6 Hz。圖3中的主要峰值為轉(zhuǎn)軸固有頻率(24.6 Hz)和固有振動(dòng)沖擊頻率(172.2 Hz)及其倍頻。從圖3(a)可以發(fā)現(xiàn)，通過(guò)高頻諧波以及ILCD相結(jié)合，原始信號(hào)X1中的噪聲以及干擾分量大多集中在了第一個(gè)分量ISC1-1中，該分量幾乎不包含任何故障相關(guān)信息，因此，其敏感因子遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其它分量；從圖3(b)可以看出，ISC1-4中已經(jīng)能體現(xiàn)一部分特征信息，即固有頻率信息172.2 Hz及其倍頻，但松靴故障信息仍相對(duì)微弱；從圖3(c)可以很清楚的看到，無(wú)論是松靴信息24.6 Hz，還是固有頻率信息172.2 Hz都得到一定程度的體現(xiàn)，因此ISC1-5的敏感因子最高，表明其對(duì)特征信息的貢獻(xiàn)值相對(duì)其它分量而言也是最大的，這與前面的分析是一致的。

采用相同的方法分別對(duì)信號(hào)X2和X3進(jìn)行處理，篩選出的敏感因子分別為ISC2-4和ISC3-5，如圖4所示，對(duì)應(yīng)的敏感因子分別為λ2=3.021和λ3=2.892。

圖4 敏感分量頻域圖Fig.4 Frequency domain graph of sensitive components

從圖4可以看出，X2和X3信號(hào)篩選出的敏感分量ISC2-4和ISC3-5也均包含了相對(duì)清晰的松靴信息以及固有信息，與X1信號(hào)篩選出的ISC1-5相比，其特征信息比重相對(duì)較低，因此λ2和λ3的值均小于λ1。根據(jù)式(5)得到3個(gè)敏感分量融合權(quán)值為：k1=0.450，k2=0.281，k3=0.269，進(jìn)行加權(quán)融合，重構(gòu)信號(hào)為

xFinal=0.450ISC1-5+0.281ISC2-4+0.269ISC3-5

其頻域情況如圖5所示。為了對(duì)比ILCD融合方法較LCD融合方法的優(yōu)勢(shì)，以傳統(tǒng)LCD方法為基礎(chǔ)，與本文第一部分的敏感因子以及篩選重構(gòu)準(zhǔn)則結(jié)合，構(gòu)建基于傳統(tǒng)LCD的融合方法，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，最終結(jié)果如圖6所示。

圖5 基于ILCD的信號(hào)融合方法效果Fig.5 The processing effect by the ILCD signals fusion algorithm

圖6 基于傳統(tǒng)LCD的信號(hào)融合融合方法效果Fig.6 The processing effect by the traditional LCD signals fusion algorithm

從圖5可知，采用基于ILCD的多通道信號(hào)融合方法進(jìn)行預(yù)處理，初步提取了所需的故障特征信息，可以清晰地看到松靴故障特征頻率24.6 Hz以及固有振動(dòng)頻率172.2 Hz。通過(guò)圖6與圖5的對(duì)比分析可知，采用傳統(tǒng)的LCD作為信號(hào)處理方法，由于直線連接模式存在與數(shù)據(jù)點(diǎn)交匯情況，造成部分分量的失真，影響了對(duì)關(guān)鍵故障特征頻率信息24.6 Hz的獲取，僅僅能夠獲得172.2 Hz的固有頻率信息，這會(huì)一定程度地影響后續(xù)所提取退化特征的表征能力。

在此基礎(chǔ)上，為了進(jìn)一步對(duì)比ILCD融合方法較ILCD單通道處理效果的優(yōu)勢(shì)，利用ILCD方法對(duì)X1信號(hào)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖7所示。

圖7 基于ILCD的單通道信號(hào)處理效果Fig.7 The processing effect of single signal by the ILCD

通過(guò)分析圖7可知，由于液壓泵自身特點(diǎn)，其特征信息比較微弱，單通道包含的特征信息有限，因此，利用ILCD方法僅對(duì)單通道信號(hào)進(jìn)行處理效果不佳，干擾成分較多，無(wú)論是特征頻率信息24.6 Hz還是固有頻率172.2 Hz，均不顯著。通過(guò)對(duì)比圖5與圖7可以很清楚地看到，采用ILCD融合方法能夠充分利用各個(gè)通道所包含的關(guān)鍵信息，剔除無(wú)用的干擾分量和噪聲分量，有效地獲取所需的頻率分量，滿足后續(xù)退化提取需求。

采用同樣的參數(shù)設(shè)置，分別對(duì)F1～F4每個(gè)階段各采集10組數(shù)據(jù)，共50組。通過(guò)ILCD融合處理后，分別利用第2部分的MF-DFA方法計(jì)算α0和Δα，如圖8和圖9所示。

圖8 F1～F4階段的α0Fig.8 α0 of F1—F4

圖9 F1～F4階段的ΔαFig.9 Δα of F1—F4

圖8描述了F1～F4階段α0的取值情況，隨著退化程度的加深，α0的取值呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而對(duì)于每一條曲線而言，高組別的α0值也基本小于低組別的α0值，這符合性能退化的變化規(guī)律；各條曲線雖然存在一定的波動(dòng)，但是幅度比較小，表明α0具有較好的穩(wěn)定性；曲線間的交叉比較少，主要存在于F1和F2兩條曲線間，而F1和F2為松靴故障退化的初始階段，振動(dòng)信號(hào)不規(guī)則程度較高，且故障信息比較微弱，影響了α0的敏感度；對(duì)于F3和F4階段，可以發(fā)現(xiàn)各條曲線間不存在交叉，且間距較大，表明α0對(duì)松靴故障退化的中后期具有較高的敏感性和識(shí)別能力。

圖9為F1～F4階段Δα的變化情況，由于振動(dòng)信號(hào)的多重分形特性隨著退化程度的加劇而不斷增強(qiáng)，因此，Δα的整體取值呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；F1～F3狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的曲線波動(dòng)并不是很明顯，而F4所對(duì)應(yīng)的曲線出現(xiàn)了比較明顯的波動(dòng)振蕩現(xiàn)象，這是因?yàn)樵谒裳ネ嘶笃?，振?dòng)信號(hào)隨機(jī)性與復(fù)雜性發(fā)生了很大改變，導(dǎo)致Δα無(wú)法準(zhǔn)確地提取局部波動(dòng)信息，影響了其穩(wěn)定性，這與圖6所反映的情況是一致的；各條曲線間的交叉比較少，相互存在比較明顯的間距，表明Δα對(duì)性能退化前期和中期具有較好地表征能力。

為了驗(yàn)證本文所提方法的優(yōu)勢(shì)，仍采用前面所提的基于傳統(tǒng)LCD的融合方法對(duì)同樣的50組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理，經(jīng)MF-DFA方法分別計(jì)算α0和Δα，結(jié)果如圖10和圖11所示。

圖10 基于傳統(tǒng)LCD融合處理得到的F1～F4階段的α0Fig.10 α0 of F1—F4 by traditional LCD fusion

圖11 基于傳統(tǒng)LCD融合處理得到的F1～F4階段的ΔαFig.11 Δα of F1—F4 by traditional LCD fusion

圖10和圖11分別描述了采用基于傳統(tǒng)LCD融合方法所得到的F1～F5階段α0和Δα的變化情況，與圖8和圖9相比，圖10中F1～F4對(duì)應(yīng)的α0曲線波動(dòng)有一定程度地增加，且存在較明顯的交叉現(xiàn)象，對(duì)局部退化過(guò)程的表征能力有所下降；圖11中F1,F2,F3和F4對(duì)應(yīng)的Δα曲線間距較近，且部分曲線變化呈現(xiàn)帶有明顯波動(dòng)的無(wú)規(guī)律趨勢(shì)。造成上述現(xiàn)象的原因在于LCD算法的固有缺陷，使得信號(hào)分解所得的部分內(nèi)稟尺度分量失真，造成部分關(guān)鍵信息的遺失，影響了多重分形譜特征性能。

在上述定性分析的基礎(chǔ)上，接下來(lái)采用雙樣本Z值檢驗(yàn)法，進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。Z值越大，該特征對(duì)不同故障程度的區(qū)分能力越強(qiáng)，敏感度越高，計(jì)算公式為[18]

(11)

表1 各特征量對(duì)松靴退化過(guò)程的敏感度Tab.1 Sensitivity of features to degradation of loose slipper

由表1可知，小波融合-MFDFA方法所提取的多重分形特征參數(shù)的敏感度均值最低，對(duì)各個(gè)狀態(tài)的區(qū)分能力也非常有限；LCD融合-MFDFA方法提高了對(duì)故障信息的挖掘能力，敏感度得到了一定提升，但由于受到LCD分解失真問(wèn)題，影響了其對(duì)退化狀態(tài)的敏感度；本文所提方法采用ILCD解決了分量失真問(wèn)題，且對(duì)敏感信息進(jìn)行了深入、準(zhǔn)確地挖掘，因此所提取的多重分形譜參數(shù)特征，無(wú)論是對(duì)單個(gè)雙樣本的區(qū)分能力，還是整體平均敏感度，都具有比較明顯的優(yōu)勢(shì)，這與前面定性分析的結(jié)論是一致。

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于ILCD融合與MF-DFA的退化特征提取方法，并利用實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行了驗(yàn)證，主要結(jié)論如下：

(1)提出一種基于ILCD的多通道信號(hào)融合方法，將高頻諧波與ILCD結(jié)合，通過(guò)定義敏感因子對(duì)ISC分量進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)多通道信號(hào)的融合重構(gòu)，有效減少了干擾成分的影響。

(2)采用加窗區(qū)間分割改進(jìn)MF-DFA方法，解決數(shù)據(jù)分割不連續(xù)所產(chǎn)生的偽波動(dòng)誤差，避免了關(guān)鍵特征信息遺漏，改善了特征對(duì)性能退化過(guò)程的表征能力。

(3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法所提取的退化特征，能夠較好地反映液壓泵性能退化過(guò)程，對(duì)于視情維修的開(kāi)展具有重要意義。