振动是汽轮发电机组常见的一类重要故障。振动参数蕴含着反映机组状态和性能的丰富信息。研究、发展并应用先进的状态检测与故障诊断技术，包括研究先进的振动信号处理技术，对于保证机组安全可靠运行，避免造成经济损失和灾难事故的发生具有重要意义。　　 传统的傅里叶频谱分析技术能够很好地实现平稳信号的处理，对非平稳信号的处理效果不理想，而汽轮发电机组振动故障中有一些是非平稳信号。希尔伯特-黄变换（HHT）对平稳信号和非平稳信号的分析处理均有强劲的能力，研究HHT方法在机组振动信号处理和故障诊断中的应用具有一定的理论和工程应用价值。　　 在深入学习和掌握HHT的基本理论和通用方法的基础上，本文用HHT对稳态正弦叠加信号、间断信号、频率突变信号、调幅信号、调频信号等一系列仿真信号进行了分析，均取得了理想效果。在对这些仿真信号的分析中，本文还将HHT同傅里叶变换和小波变换做了比较，结果表明了HHT的优势。　　 本文用HHT对汽轮发电机组现场实际振动故障的分析和诊断进行了应用性研究，具体针对三种故障：质量不平衡、油膜涡动和动静碰摩故障。根据分析和研究结果，论文对这三种故障的HHT分析结果的特征进行了总结。最终，本文又用HHT方法对两台引进型350MW亚临界压力机组的动静碰摩故障实例进行了信号分析，结果表明，HHT能够得到比傅里叶频谱更多有价值的信息，可以有效提高这类故障的诊断精度和可靠性，有重要的工程应用前景。　　 在本文结尾，给出了HHT的一些不成熟之处，作为进一步研究的方向。