宋 媛，彭利鸿，赖冠文，张嘉勋，肖志怀，宋丽波

(1.武汉大学动力与机械学院，武汉 430072；2.广东省水科院，广州 510000；3.黄河水利水电开发总公司，河南 济源 454681)

随着我国经济水平快速稳定发展，南水北调工程的开工，一大批大、中型泵站将投入运行，水泵一旦发生故障将会造成巨大的经济损失和严重的社会影响。泵站运行可靠性受到越来越多的重视，因此，有必要对水泵故障进行及时诊断,以提高水泵机组运行的可靠性[1]。

水泵机组振动信号中承载着丰富的机械设备运行状态信息，80%的机组故障在振动信号中有所反映[2]。但泵站的工作环境恶劣，由于采集的振动信号受到影响，其中的有用信息和噪声掺杂在一起，有用信息被抑制。如何从海量状态信息中提取出有用的机组故障特征是机组故障诊断的一大难点。因此，从振动信号中提取故障特征在机组故障诊断领域获得了广泛应用，如：彭文季[3]等利用快速傅里叶变换把振动信号从时域转换到频域，然后提取其幅值特征进行机组故障诊断；赵道利[4]等对机组振动信号经小波分解后的单尺度信号进行傅里叶变换，提取信号的故障特征。但是，傅里叶变换实质上是信号的整体变换，其应用是建立在信号平稳性假设上的，而振动信号一般是非平稳信号，其波动性比较大，信号中的干扰比较多，其中的有用信息在信号中的成分一般是低频部分或平稳部分，傅里叶变换无法实现信号在时间域上的特征，这使得利用傅里叶变换处理非平稳信号受到限制。……