针对发动机敲缸故障信号非平稳性并伴随强烈环境噪声的特点,提出基于改进希尔伯特-黄变换的故障诊断方法。该方法以发动机敲缸声音故障信号为研究对象,首先采用快速独立分量分析法将环境噪声等影响诊断准确性的因素从所采信号中分离,再利用总体平均经验模态分解和希尔伯特变换求出信号希尔伯特谱和边际谱,结合时域和频域特征进行故障诊断。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,同时,实际试验证明：通过改进希尔伯特-黄变换方法所获得的希尔伯特谱和边际谱能够清晰呈现故障信号时域和频域内的细微特性,为该类故障的诊断提供了一种切实可行的方法。

针对随机噪声和虚假分量影响总体平均经验模态分解（EEMD）分解质量问题提出基于奇异值分解（SVD）和第二代小波变换（SGWT）联合降噪预处理和本征模态分量（IMF）能量熵增量剔除虚假分量的改进EEMD方法。该方法首先对原始信号进行第二代小波变换利用SVD对SGWT得到的高频系数进行降噪处理克服了软、硬阈值法降噪的缺陷。然后对消噪处理的信号进行EEMD分解通过IMF能量熵增量去除虚假分量;最后对主IMF分量进行Hilbert谱分析来提取信号的主要特征。仿真和实验结果表明SVD和SGWT联合降噪故障信号信噪比显著提高且失真度小抑制了噪声对EEMD分解精度的干扰能量熵增量能有效地去除虚假IMFHilbert谱中各频率成分清晰不混叠成功提取了液压系统故障特征频率。