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针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于改进解析模态分解(AMD)、广义形态分形维数(GMFD)和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的新方法。根据故障特征频率先验知识,在有效二分频范围内对实测液压泵多模态故障振动信号进行AMD分解,并基于欧氏距离法选定实现最优分解的二分频;将基于最优二分频所提取含有丰富运行特征信息的故障分量信号作为数据源,并提取GMFD作为特征向量;利用KFCMC实现对液压泵不同故障的诊断。此外,还利用原始AMD、经验模态分解(EMD)、集总经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD