常规的液压泵健康状态识别方法,主要采用信号幅值特征识别出健康状态,忽略了共振频率的影响,导致识别结果状态相关度较低,因此,提出了基于可变记忆深度长短时记忆网络(Variable Memory Depth Long Short-Term Memory,VMD-LSTM)的液压泵健康状态识别研究。利用VMD-LSTM结合的算法,通过3个步骤对液压泵信号进行去噪、预加重以及分帧处理,分析了处理信号与液压泵材料之间的共振频率,由此提取出排除共振频率影响的时域特征,将该特征代入到算法中识别得出液压泵的退化率健康状态。实验结果表明方法能够实现对液压泵健康状态的识别,并且状态相关度较高,识别结果较为准确,满足了液压泵在实际应用中的安全运维需求。