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设置排气阀的不同间隙及用新气阀模拟轻微漏气，构造气阀机构的四种常见工作状态，然后针对非平稳的缸盖振动信号，介绍了一种可以处理非平稳信号的新方法，应用Hilbert—Huang变换的核心内容——经验模态分解法对非平稳信号进行分解．以降低原始信号中的非平稳性。利用经验模态分解和奇异值分解得到缸盖振动信号的故障特征参数，然后用少量的样本数据训练得到四种常见工作状态的模式向量，最后利用马氏距离判别函数进行气阀机构故障状态的识别。实验结果表明通过小样本即可完成模型的训练，且训练一旦完成，对未知样本的分类速度和识别率