扭振可以看作是柴油机曲轴匀速转动的相位调制，通过希尔伯特解调技术对其曲轴扭振产生的调幅、调相制脉冲进行解调，能准确分离出扭振的全过程，分析可得正常、故障工作状态下柴油机的扭振相位信号，进而判断柴油机失火故障现象。实验证明该方法简单易行，诊断可靠，仅从曲轴瞬时转速的幅值上就能对柴油机某缸的熄火故障以及柴油机各缸做功的不均匀性做出准确诊断，说明Hilbert解调技术在柴油机失火故障诊断中的应用是行之有效的。

核主元分析（KPCA）是一种有效的非线性特征提取方法但其缺点是对样本中的野点比较敏感.为了消除野点对KPCA算法的影响介绍一种鲁棒KPCA算法通过修改特征空间中映射样本的最小重构误差表达式并预先定义训练样本集中的野点数目实现了在特征空间剔除野点的目的.将改进后的鲁棒KPCA算法应用于齿轮泵故障特征提取试验结果表明：该算法的抗噪性比经典KPCA算法明显增强能有效区分齿轮泵的不同故障模式.