有效地提取故障特征向量，找到故障敏感因子是进行液压泵故障诊断的关键。采集轴向柱塞泵松靴、滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧失效等故障情况下的端盖振动信号，采用合适的信号预处理方法得到有价值的低频信号，从低频信号中提取出频域特征参量，分析频域特征量对每种故障的敏感性，找到各故障的频域敏感因子。为液压泵的故障诊断提供了可靠的敏感特征信息，增加了故障特征信息的完备性，对提高故障诊断系统的故障确诊率具有重要的意义。

针对液压泵故障信号非线性和非平稳性特征，提出了利用相空间重构技术和分形理论相结合的特征关联维数提取方法。该方法将液压泵不同故障模式下获取的一维振动信号重构到高维相空间，进行信息深层挖掘；通过对相空间特征信号关联维数变化规律的分析，找出对故障反映敏感的关联维数，由此进行故障识别。通过实验验证，该方法提取的关联维数能有效反映液压泵的故障特征，为液压泵多故障诊断方法的研究提供可靠的特征信息，具有良好的应用前景。