传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法,而Hilbert-Huang变换得出的时频图是分析故障信号奇异性的有效工具,也是非平稳信号比较有力的分析工具。Hilbert-Huang变换方法以经验模态分解为基础,使信号变换后得到的瞬时频率具有物理意义。该文通过几种时频分析方法如魏格纳–维尔(Wigner-Ville)分布、小波变换等比较,发现Hilbert-Huang变换的时频分析更能够清楚给出时频分布情况,准确反映系统的固有特性。对转子实验台几种典型振动故障信号进行了分析研究,结果表明,利用Hilbert-Huang变换的时频分析不仅能直观检测信号中的微弱奇异成分,而且可以有效地进行故障诊断,实现早期故障预报。该方法为旋转机械状态检测和故障诊断提供了新的手段。