液压系统电机电信号中包含丰富的系统运行状态信息,如何准确对电信号中的运行信息进行提取和分类是实现液压系统状态监测的关键。电机电流信号中蕴含的液压齿轮泵早期故障特征微弱,提取困难,用传统时频分析方法难以实现故障特征分离。本文提出基于相关系数和人工蜂群算法(Artificial bee colony,ABC)实现了对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数的优化,同时以信号相关系数和峭度值最大为选取原则,确定有效的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),并将IMF有效分量的排列熵和均方根值作为高维特征向量输入深度信念网络(Deep belief network,DBN-DNN),实现了对齿轮泵运行状态进行监测。结果表明,该方法能准确稳定地提取电流信号中携带的齿轮泵故障的微弱特征,进行齿轮泵运行状态监测,提高了齿轮故障诊断的准确性。