为了保证单叶片离心泵正常运行,及时了解空化带来的振动噪声对单叶片离心泵运行状态的影响,本文对单叶片离心泵内部流动进行有效的监测,采集不同空化阶段的振动噪声信号,研究离心泵空化诱导振动噪声的特性,并提出了一种基于支持向量机的方法对空化状态进行识别。主要研究内容及研究成果如下:（1）对单叶片离心泵空化特性进行数值模拟,通过分析内流特性,发现在额定流量工况下,随着空化的发展,空泡首先从叶轮吸力面靠近前缘处产生,之后逐渐向尾缘发展,最终堵塞流道,空泡分布不均匀导致径向力增大,增加叶轮内转子的振动,泵内出现明显的低压区且随着空化的发展不断增大,单叶片结构加剧了离心泵内部流动的不稳定性。（2）搭建单叶片离心泵闭式试验台,进行了外特性试验和空化试验并采集不同空化阶段的振动和噪声信号。五种流量工况下数值模拟与试验的变化趋势基本一致,临界汽蚀余量随着流量的增大而增大。将各测点采集到的振动噪声信号进行了比对分析,发现泵壳测点处振动信号的强度随着汽蚀余量的降低逐渐增大,受到的干扰较小,而进出口端的振动信号受到的干扰较大,易出现反弹现象。进口端噪声信号的声压随着汽蚀余量的降低逐渐下降,对泵内流态的变化更为敏感,出口端的噪声信号波动较小。（3）对离心泵空化诱导振动噪声信号进行时域、频域以及时频特征分析,发现随着空化进程的推进,泵壳X和Y方向振动信号的频率主要集中在0～600Hz内多阶倍频的增加,泵壳Z方向则主要集中在2～4k Hz内宽频信号的增加,可作为频域特征向量;振动信号前五层IMF能量占比在不同空化阶段的变化跨度较大,可选用能量占比作为时频特征向量;噪声信号多为低频信号,随着空化的发展,进口端噪声信号EMD能量熵值呈现先升高后下降的趋势,轻微空化阶段EMD能量熵值最大,噪声信号选用能量熵值作为时频特征向量。（4）运用支持向量机的分类方法对离心泵进行空化识别,建立了多域特征库,分别对时域、频域以及时频特征下振动噪声信号的空化识别准确率进行了比对,分析两种信号空化识别率的差异。在时域特征下,两种信号的偏度空化识别率最高,噪声信号空化状态的识别率比振动信号的识别率高;在频域特征下,识别率比时域特征下的识别率高,振动信号中泵壳Z方向提取到的频域特征信号更强,空化识别的准确率最高,进口端噪声信号的识别准确率达到了99%以上;在时频特征下,HHT分析提取的时频特征采用的是EMD能量熵,获取到的时频特征信息相对较少,而振动信号采用的是能量占比,时频特征较多,泵壳Z方向的空化识别率与进口端的噪声信号空化识别率持平。