重型燃气轮机压气机的进口导叶(Inlet Guide Vane,IGV)系统起着保障机组安全运行、提高运行效率的重要作用。主流燃机压气机的IGV系统采用电液伺服控制方式,对于压气机IGV系统,其液压油缸内泄漏故障的存在将使得机组运行效率下降,甚至引起机组跳机事故的发生。因此,本文的研究目标是发展一种能有效对燃气轮机压气机的IGV系统液压缸进行内泄漏故障诊断的方法。以往对内泄漏故障的研究大多基于通用的液压系统,而在重型燃机压气机的IGV系统中,液压缸的运动特殊且工作在变化的负载条件下,对于其内泄漏问题,现有诊断方法的应用效果尚不明确。针对处于变负载下的压气机IGV系统内泄漏故障,本文考虑了压气机IGV系统液压缸的运动和负载变化特点,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)结合希尔伯特变换(HT变换)的诊断方法。此外,通过搭建IGV系统内泄漏模拟实验台对提出的内泄漏诊断方法进行了验证。针对IGV系统液压缸内泄漏故障,本文提出通过EEMD方法将液压缸压力信号分解成一系列固有模态函数(IMF)分量,然后应用HT变换对前几个IMF分量进行变换,获得其瞬时幅值,最后结合时域特征值进行故障特征提取和内泄漏程度诊断。根据IGV系统工作原理及内泄漏故障形式,本文对已有的实验台进行了液压回路设计和改造,并基于LabVIEW平台编写实验台控制程序及数据采集程序,完成了 IGV系统内泄漏模拟实验台的研制,为实验研究奠定了基础。通过实验研究,证明了基于EEMD的诊断方法能有效对IGV系统液压缸内泄漏故障的发生和内泄漏程度进行诊断。此外,本文在对EEMD与经验模态分解(EMD)、小波包分析的理论进行比较分析的基础上,通过实验对比了三种方法在IGV系统内泄漏故障诊断问题上的效果,结果表明EEMD对不同内泄漏程度的故障特征更加敏感,有着更好的诊断表现。