随着现代化工业技术的发展,工业生产趋于规模化、大型化、自动化、连续化。如何在提高生产效率、降低经营成本、保证产品质量的同时,保证设备在各种工况条件下持续、稳定的运转显得至芙重要。往复式设备是工业生产中的重要设备。由于其应用广泛,所以对其进行故障诊断研究显得有重要的意义。本学位论文以往复式压缩机为研究对象,展开对往复式设备的特征提取研究。由于往复式压缩机结构复杂,激励源较多,故其振动信号有较大的非平稳性。传统基于傅里叶变换的信号处理方法,不能有效的对其进行特征提取。HHT方法是HUANG等人提出的一种处理非平稳信号的方法。本文在对HHT方法与三种常用的时域分析方法的对比分析过后,总结出HHT方法具有较高的时频分辨率、具有良好的自适应性、具有较强的抗交叉项抗干扰能力,能有效的处理往复式压缩机振动所产生的非平稳信号。将相关系数与EMD分解方法结合起来,提出一种剔除EMD分解结果中虚假IMF分量的方法,并将此方法应用于往复式压缩机的特征提取。对往复式压缩机的振动信号进行分析,通过边际谱与原始信号的频谱图和IMF分量的频谱图对比,发现改进后的HHT方法的边际谱能明显地表现出往复式压缩机振动的特征频率。