本发明涉及一种基于希尔伯特‑黄变换的汽车零部件载荷谱快速压缩方法，包括：1)获取并输入原始载荷信号；2)对载荷谱进行预处理；3)对原始载荷信号进行经验模态分解，获得多个固有模态函数；4)对每个固有模态函数进行希尔伯特‑黄变换，得到载荷信号的瞬时能量谱；5)利用遗传算法对瞬时能量谱设置阈值并定位低于最优阈值的瞬时能量谱片段，删除载荷信号中对应时间片段；6)对保留信号片段进行拼接，得到最优压缩信号；7)计算压缩载荷信号与原始载荷信号的疲劳损伤保留量等，检验功率谱密度及穿级计数，当疲劳损伤保留量等的误差大于15％时，则循环步骤5)重新求取阈值，反之，则跳出循环；8)完成汽车零部件载荷谱的压缩工作。