摘要：水轮发电机组的故障表现为振动信号中出现异常频率成分，Hilbert—Huang变换可自适应地将这种频率成分提取出来并形成时频谱。但变换过程中，当两侧端点不为极值点时，会造成三次样条拟合的极值包络线偏离实际值，并且随着分解的不断进行向内“污染”。提出基于最小二乘支持向量机回归的Hilbert-Huang变换，该方法采用最小二乘支持向量机回归的方法对原信号两端进行拓延，得到附加的极值点，再利用三次样条插值的方法得到上、下包络线，实现了准确的EMD分解。将改进后的Hilbert-Huang变化应用于水轮发电机组故障诊断中，结果表明，该方法有效抑制了端点效应，实现了故障的准确识别。

关键词：水轮发电机组 故障诊断 端点效应 最小二乘支持向量机 

单位：西安理工大学电力工程系; 陕西省西安市710048; 西安电子科技大学计算机学院; 陕西省西安市710071