一直以来,船舶产业的发展都在我国重工业发展中占有极其重要的地位。柴油发动机作为驱动船舶向前行驶的动力,是各种船类交通工具的心脏。由于柴油机是一种结构复杂、零部件众多的内燃机,而且其在高温、高压和高负荷等情况下进行高速运转,这使得它很容易引发故障。研究柴油机的工作性能能帮助我们更好地解决各种故障问题。而柴油机振动产生的信号是由不同零部件产生的各种特征信号相互耦合而成的,再加上其他分量和强噪声的干扰,使得区分不同类型的振动信号变得很困难,也给不同类型的故障诊断带来挑战。由于目前传统的分析方法很难对柴油机振动信号进行有效的识别与分离,因此对柴油机振动信号进行特征提取和分类识别来研究柴油机的工作性能是很有必要的,围绕这些主要问题本文进行了以下研究工作:本文对各种信号分解和分离方法进行了理论和实验研究,先采用稀疏分解的方法将柴油机振动信号进行分解,然后采用经验模态分解方法对稀疏重构信号再次进行分解和分离,通过时频分析方法把柴油机的不同振动冲击特征进行提取出来。稀疏分解方法能有效得将柴油机的原始信号通过字典中的原子表示出来,能根据信号特征选择不同的字典来进行信号分解。经验模态分解法则能根据频率高低顺序将信号中不同组成成分分离开来。文中同时比较了经验模态分解的几种不同改进方法,以及稀疏分解不同算法的优劣性,以及如何构造字典,并运用不同算法来对信号进行了仿真分析。对实际柴油机振动信号进行信号分解和分离,并结合时频分析方法参数优化Morlet小波分析法来对柴油机的振动冲击特征进行识别提取。对各种不同特征的振动冲击信号进行分类识别,识别出柴油机不同部位和原因产生的振动冲击信号。通过理论和实验分析,采用信号分解结合时频分析的方法对柴油机振动冲击信号进行特征提取和分类识别的研究。结果表明,文中的分析方法能够保留了柴油机振动信号的大部分特征,有效地抑制了强噪声和各种无关分量对振动冲击信号的干扰,集中表现了柴油机振动冲击信号的特征,达到了柴油机振动冲击信号分解与分类识别的效果。