基于希尔伯特-黄变换与小波方法的径流序列分析

将希尔伯特-黄变换方法用到黄河三门峡站的天然年径流水文的分析与识别中,分解得到不同尺度下的固有模态函数;与小波分解方法对比,仿真出的径流变化成分不仅在时域上,而且在频谱上把低频信号中奇异信号的局部变化刻画出来,并具有更加清晰的物理意义;为水文径流序列的演变模式研究提供了一种新的分析方法.     

希尔伯特黄变换在齿轮故障诊断中的应用

希尔伯特黄变换是先把一列时间序列数据通过经验模态分解，然后经过希尔伯特变换获得时频谱的信号处理新方法。介绍了希尔伯特黄变换算法的原理及流程，利用由希尔伯特谱反映出的丰富的物理信息来对齿轮进行故障诊断。结果表明，希尔伯特谱较好地实现了齿轮故障的诊断，希尔伯特黄变换为齿轮故障提供了有力的工具。     

EMD分解下基于SVR的股票价格集成预测

为实现对非平稳、非线性股票价格时间序列的高精度预测,提出经验模态分解下基于支持向量回归的股票价格集成预测方法EMD-SVRF(EMD and SVR based stock price integrated forecasting)。首先,运用经验模态分解方法获得股票对数收益率时间序列的本征模函数及趋势序列,然后,利用ε不敏感支持向量回归为各本征模函数及趋势序列分别建立预测模型,并计算各本征模函数及趋势项的预测值,最后,集成得到股票收益率序列预测值。实验表明,相对现有的EMD-Elman网络和ARMA-GARCH等主流股价预测方法,EMD-SVRF具有更小的拟合误差和预测误差,是一种高精度的股票价格预测方法。     

采用HHT的单相接地故障电流与励磁涌流辨识

为有效辨识中压配电网单相接地故障电流与变压器铁芯饱和产生的励磁涌流相似波形,提出一种基于希尔伯特 黄变换（HHT）经验模态分解（EMD）的辨识方法。通过对故障电流和励磁涌流进行EMD特性分析,将原始信号分解为若干本征模态函数（IMF）分量,根据确定的主导IMF分量个数以及比重系数和阈值的关系,区分出故障电流和励磁涌流的波形。仿真发现,单相接地故障电流主导的本征模态函数分量仅有1个,而励磁涌流主导的IMF分量则有多个;故障电流的比重系数Ki远大于励磁涌流的Ki。仿真结果表明,该方法能够有效辨识故障电流和励磁涌流。     

天山北麓玛纳斯河径流规律的分析

采用Morlet小波函数,对玛纳斯河年径流时间序列变化特征进行了多时间尺度分析,并利用小波变换时频局部化功能,将水文序列的频率特征在时间域上展现出来,得出了各种周期的强弱和分布情况,揭示了玛纳斯河径流变化多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下的径流序列变化周期和丰枯突变点,并通过小波方差检验,得出玛纳斯河年径流时间序列存在27年、16年和22年左右的周期变化,这是玛纳斯河年径流在时间域内变化的主要特性.     

激光雷达回波信号的EMD处理

对一列时间序列数据进行经验模式分解（Empirical Mode Decomposition：EMD）,然后对各个分量做希尔伯特变换的信号处理方法,称之为希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transformation,HHT）。该方法既能对线性稳态信号进行分析,又能对非线性非稳态信号进行分析。本论文将使用EMD方法对激光雷达回波信号进行分析。     

基于希尔伯特-黄变换周期平稳类微弱故障信号检测

在希尔伯特黄变换可以将振动信号分解为有限的模式函数的基础上,针对周期平稳类微弱故障信号难以检测到的问题,对信号进行经验模式分解,然后对本征模式函数进行希尔伯特变换;接着通过希尔伯特谱对多频信号中的弱信号和仿真齿轮裂纹弱故障信号分析,得出多频信号中弱信号成分和其时间分布以及调相频率;最后分析滚动轴承损伤弱故障,从希尔伯特谱中可以分析时频和振动量的分布情况,进而提取故障特征,分析出故障;表明希尔伯特谱对周期平稳类微弱故障信号具有一定的分析能力.     

黄水沟年均流量非平稳序列混合模型的建立与预报

本文将黄水沟水文站历年年均流量Q（t）序列分解为趋势、周期、平稳函数项和噪声项，建立了非平稳时间序列混合模型，对建模年限内的Q（t）序列作了模拟检验，对建模年限未来2年的Q（t）值作了预报；预报结果符合国家水文情报预报规范要求，可供生产实践参考。     

基于HHT的高压直流输电故障测距算法的研究与仿真

本文介绍了用希尔伯特黄变换(HHT)对直流输电线路进行故障测距的方法。首先对测得的故障电流行波信号进行经验模态分解(EMD)得到一系列对应固有模态函数(IMF),对IMF进行希尔伯特(Hilbert)变换得到其时频图。根据时频图中的频率突变点得出故障行波到达两侧测量点的时间,并且根据其对应时刻的瞬时频率和具体线路的参数计算出其波速度。用改进的双端测距理论对直流线路进行测距。并对测得误差总体趋势和误差因子进行详细分析。相关仿真分析用EMTDC环境进行,仿真结果证实了所提方法的有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的电力系统故障检测

电力系统发生故障时,其暂态信号多为非线性非平稳信号。希尔伯特-黄变换可从此类信号出发,自适应分解为有限个本征模式函数之和,通过选取IMF并对其进行Hilbert变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度。利用合成的IMF分量的Hilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析。仿真结果表明,希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中非常有效。     

基于HHT的雅鲁藏布江径流变化周期及趋势分析

 采用Hilbert Huang变换对雅鲁藏布江干支流上的10个水文站1956-2000年天然径流资料进行分析,探讨了雅鲁藏布江流域年径流变化的近似周期及其演变趋势。研究结果表明,雅鲁藏布江全流域范围内存在约3、6~8、9、11~13、16~17及22~24 a的近似周期。同时研究还发现,雅鲁藏布江干支流在20世纪60年代左右径流量较大,但在进入60年代中后期之后,年径流量呈逐渐减小的趋势,这种趋势在80年代附近达到极小值,此后径流量逐渐回升,并在90年代后逐渐进入相对丰水期。     

Hilbert-Huang变换理论及其计算中的问题

以地震波的谱分析为例 ,对比分析了Hilbert Huang变换 (HHT)与傅立叶变换的差别 ,结果表明 :HHT是对非平稳时程进行数据分析的有效工具 ,能有效地将各种频率成份以固有模态函数的形式从时程曲线中分离出来 ,但这种固有模态函数与傅立叶变换结果不同 ,而且Hilbert谱是包含时间 -频率 -振幅的三维谱 ;可采用在端点改造一个小波串的方法解决HHT存在的端点飞翼现象 .文中还提出确定是否终止固有模态函数分离过程的一种方法     

Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用

将Hilbert—Huang变换引入齿轮故障诊断，提出了局部Hilbert能量谱的概念，同时建立了一种基于Hilbert—Huang变换的齿轮故障诊断方法：Hilbert能量谱方法。该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)之和，然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbeft变换得到局部Hilbert能量谱。在局部瞬时能量图中可以发现，齿轮故障振动信号具有明显的冲击特征，从而可进一步对齿轮故障进行诊断。     

基于深孔钻削噪声信号的钻头磨损特征提取方法研究

采用深孔钻削过程中的噪声信号对钻头的磨损状态进行监测,建立了钻削过程噪声信号采集系统。运用改进的经验模态分解方法对经过广义形态滤波后的噪声信号进行了模态分解,获得了钻削噪声信号的本征模态函数。采用希尔伯特变换对本征模态函数进行处理,获得了与本征模态函数对应的边际谱。研究了谱频段能量和峰值随钻头磨损的变化规律。结果表明,边际谱频段能量和峰值与钻头磨损状态之间存在密切联系,根据噪声信号边际谱特征参数的变化规律可实现钻头磨损状态的监测。     

HHT技术在结构健康监测中的应用

Hilbert-Huang Transform(HHT)是一种新型的信号处理方法,主要适用于非线性、非平稳信号的分析,其应用已经越来越广泛。本文将此方法应用在复合材料板的损伤检测实验中。在复合材料板损伤前和损伤后各采集一组信号,对其进行HHT分析。根据得到的Hilbert谱,读出结构中的损伤信息。实验结果显示,应用HHT技术可以较好的进行复合材料板上的结构健康监测。     

基于误差同步预测的SVM金融时间序列预测方法

在现有支持向量机(SVM)方法的基础上提出对预测误差进行同步预测的双重预测方法,利用预测到的误差对初步预测值进行校正以提高预测精度.针对误差序列非线性、非平稳以及系统动力信息不足的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)方法结合引入误差序列的预测中.对误差序列的预测分别运用初步训练误差和测试误差对预测集合的误差进行预测,将所得到的误差序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各个IMF不同尺度的特点,选择不同的参数对其进行预测,最终合成原始序列的误差预测值,将所预测到的误差与初步原始序列预测值结合,得到最终的预测值.仿真结果表明该方法能够很好地解决预测滞后性和拐点误差大的缺点,相对于普通的SVM预测方法具有更好的预测精度.     

Hilbert-Huang变换方法在电网谐波及间谐波分析中的应用

本文将Hilbert-Huang变换方法应用于对电网谐波及间谐波信号的分析中.该方法包含两部分：经验模态分解与Hilbert变换.首先,运用经验模态分析法可以提取到各次谐波分量,然后再通过Hilbert变换可以计算得到其瞬时幅值与瞬时频率.仿真结果验证了此方法对电网谐波与间谐波信号分析的有效性.     

基于EMD时频分析的声波测井油层的信息提取

阵列声波测井信号是典型的非线性、非平稳信号。文中采用EMD（经验模态分解）的时频分析方法,对油层声波信息提取储集层性质。首先对信号进行EMD分解,得到有限个固有模态函数（IMF）,再次对每个IMF做H ilbert变换,求得信号的H ilbert谱的三维分布以及H ilbert边际谱和瞬时能量谱,仿真结果表明,油层中纵...     

经验模态分解中的频域分辨率及其改进方法

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,以此为依据提出了经验模态分解中限制当前信号带宽的改进屏蔽信号方法.此方法完全解决了模式混淆的问题,尽可能地减少了经验模态分解中信号相互作用的不利影响,有效地提高了本征模态函数经H ilbert变换后其瞬时频率表达的频域分辨率.