在大型汽轮发电机组中,出于提高效率考虑而将汽轮发电机组动静间隙做得很小,这导致每年全国有多台大型机组发生动静碰磨故障。而对机组振动信号的碰磨故障特征提取将有助于对该类故障的诊断及处理,对电力设备的安全运行有着重要的意义。由于现场通过传感器获得的实际信号通常会含有噪声干扰,故对振动信号的预处理更具有实际意义。本文主要对汽轮发电机组动静碰磨信号进行分析研究,利用HHT变换在动静碰磨信号特征提取与分析以及信号的预处理等方面做了以下工作。　　 现场的实际信号由于噪声成分的存在,会降低EMD分解产生的模态分量的准确性,故需对信号进行消噪。当信号和噪声的频带相互重叠时(信号中混有白噪声),传统方法消噪效果较差。本文基于小波包消噪方法通过引入可变的尺度因子和平移因子,在信号分析时具有可调的时频窗口,可以巧妙地解决时频局部化的矛盾,以弥补传统滤波方法的不足。同时对仿真信号和现场机组实际振动信号进行预处理,从而提高了信噪比,得到比较好的消噪效果,这有利于对噪声干扰大的信号进行故障诊断。　　 在深入学习和掌握HHT理论和方法的基础上,对HHT所存在的端点效应问题进行研究,并对端点效应进行处理。并针对小波包进行预处理过的实际碰磨故障信号进行EMD分解,然后进行HHT变换,结果表明,能够有效识别机组的碰磨故障。　　 本文用HHT对汽轮发电机组现场实际动静碰磨振动故障的分析和诊断进行了应用性究。主要是对三个电厂机组的动静碰磨信号与未碰磨信号实例进行了HHT变换的分析对比,并对该故障的HHT分析结果的特征进行了总结。结果表明,HHT能够得到比传统方法更多有价值的信息,可以有效提高该类故障的诊断精度和可靠性,有重要的工程应用前景。