发动机作为动力装置,在工业中的作用越来越大,异常工作的发动机会给操作者带来危险,在危险出现之前,对发动机的故障进行诊断显得尤为重要。该研究采用NI公司的LabVIEW虚拟仪器开发平台,开发了发动机缸盖振动信号采集系统,采用Matlab数学软件编写了希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称为HHT)算法和最小二乘支持向量机运算程序,并且在Matlab平台上建立了基于HHT方法的发动机故障诊断模型,组建了一套完整的基于HHT与最小二乘支持向量机的发动机故障诊断系统,并且用295柴油机分别进行发动机单缸失火、气门漏气及喷油提前故障的无拆卸故障诊断试验研究,主要结论如下：(1)研究了HHT的理论,利用HHT对非平稳的发动机缸盖振动信号进行处理。经验模式分解(EMD)能够将原始信号进行自适应分解,分解后的各个固有模态函数IMF突出了原信号的不同局部特征,Hilbert变换可以清晰的表示出原始信号的频率分布及出现概率。(2)设计了发动机故障诊断系统的硬件部份,使用FC2000测控系统、CA-YD-106型压电式加速度传感器、YE5853A电荷放大器、PCI-6040E型数据采集卡和SCB-68接线盒组成了发动机故障诊断系统。(3)基于LabVIEW虚拟仪器开发平台,建立了发动机故障诊断信号测量采集系统,该系统控制面板分为四个区域：标题栏、控制栏、参数设置栏和图形显示栏。该系统操作简单,使用方便灵活,并且能够快速、连续、准确的采集发动机的振动信号,并将之存储到计算机中。(4)分别采用HHT方法对发动机不同状态,不同工况缸盖振动信号进行分析,得到能够反应振动信号频域信息的边际谱。从边际谱上提取中频段(1000-2000Hz)特征信息,采用最小二乘支持向量机建立故障诊断模型,初始诊断模型的误认率较高。最小二乘支持向量机最重要的参数有两个：错分样本惩罚程度的可调参数gam和初始RBF函数的参数sig2,利用交叉验证优化参数方法优化gam和sig2,优化后的模型能够更加准确分辨发动机的工作状态。(5)采用Matlab编写HHT变换程序及最小二乘支持向量机程序,建立了发动机正常运转、失火故障、气门漏气故障和喷油提前故障诊断系统,得到以下结论：在空载情况下,转速为800r/min时,测试结果表明,该模型可以准确地分辨正常运转、单缸失火、气门漏气故障的工作状态,诊断准确率为96.67%；在空载情况下,转速为1200r/min时,,测试结果表明,该模型可以准确地分辨正常运转、单缸失火、气门漏气等工作状态,诊断准确率为96.67%;在负载为25N·M情况下,转速为800r/min时,,测试结果表明,该模型可以准确地分辨出正常运转、气门漏气、喷油提前等工作状态,诊断准确率为96.67%；在负载为25N·M情况下,转速为1200r/min时,,测试结果表明,该模型可以准确地分辨出正常运转、气门漏气、喷油提前等工作状态,诊断准确率为93.33%。(6)试验结果表明该系统能有效地对发动机失火故障、漏气故障和喷油提前故障进行无拆卸故障诊断。