水泵是企业生产中常用的旋转机械设备。研究水泵状态监测，对节约维修成本、降低能耗、提高设备运行安全的可靠性，具有重要的现实意义。声发射(Acoustic Emission，AE)是一种具有潜力的新型状态检测方法。采用声发射检测技术，研究基于EMD的水泵状态特征提取是水泵状态分类关键技术之一。水泵状态声发射信号经过EMD分解后，能得到多个不同的本征模态函数。针对采用三次样条插值函数以获取上下包络平均值，容易产生端点效应，致使三次样条插值函数有较大幅度的摆动问题，提出了基于半周期镜像延拓的EMD端点效应处理新方法；针对EMD方法因分解终止条件的不足，产生虚假模态分量问题，提出了基于KPCA的虚假模态分量消除新方法。针对EMD方法存在的缺陷，在水泵状态特征提取实验研究中提出将半周期镜像延拓与KPCA相结合的水泵状态特征提取方法，通过仿真及实验分析证明该方法在一定程度上抑制了端点效应和虚假模态分量的产生。选用高斯径向基核函数，构建了支持向量机多状态分类器。以IMF能量熵作为水泵状态声发射信号的特征向量，对水泵状态进行分类，达到了较好的分类效果。