汽轮机是热力系统中的关键设备，其主要故障往往通过振动的形式表现出来。利用振动信号进行机械系统的不解体故障诊断是一种实用且有效的方法与手段，振动分析是汽轮机故障诊断行之有效的方法之一，而其中的关键在于故障特征的准确提取。特征提取是当前汽轮机故障诊断中的瓶颈问题，它直接关系到故障诊断的准确性和早期预报的可靠性。因此，提取出有效的状态特征指标对于汽轮机的故障诊断具有重要的意义。特征提取是汽轮机故障诊断的关键技术，然而，如何提取有效特征是信号处理的关键也是比较困难的问题。 目前，频谱分析(尤其是FFT分析)是汽轮机故障诊断中提取故障信号特征的主要方法。但是，汽轮机的常见故障中，许多故障都具有不同程度的非线性特性。因此，若只用FFT来处理这些非线性振动信号，则很难完整、准确地提取故障特征。而延时嵌入分析、小波变换在分析非线性动力系统方面具有一定的优势。本文模拟了汽轮机的几种常见振动故障及其耦合故障，借助于FFT变换、小波变换和延时嵌入理论等分析手段对常见故障状态下的振动信号进行了分析，并从定量和定性两个方面进行了故障特征的提取。本文旨在借助若干种方法，以便从不同的角度对汽轮机振动故障进行特征提取，并与现有的其它方法互为补充，从而提高汽轮机振动故障识别的准确性。