基于希尔伯特-黄变换的高压直流输电故障测距算法的仿真研究

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。     

希尔伯特-黄变换在微电网故障定位中的应用

基于微电网双向潮流结构运行及故障电流小等特点,采用不受波速和线路弧垂影响的三端行波测距与希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transformation,HHT)结合对故障电流行波进行检测。通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)提取故障电流行波信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),再对首个固有模态函数(IMF1)进行希尔伯特谱分析(Hilbert Spectrum Analysis,HSA),得到相应的瞬时频率谱,根据瞬时频率谱的突变点对行波波头到达测量端的时刻准确检测。利用Matlab/Simulink建立微电网仿真模型,针对微电网不同故障类型进行仿真分析,仿真结果表明所提出的故障定位方法有效且具有较高的定位精度。     

基于多重匹配同步压缩变换的充电机电压扰动分析

为了提高电力系统的安全性和稳定性,解决传统时频变换方法在电能扰动分析中不能准确分离提取扰动信号的缺陷,提出一种基于多重匹配同步压缩变换（Multiple Matching Synchrosqueezing Transform,MMSST）的电能扰动分析方法. 首先,利用MMSST将含扰动的信号分解为一组本征模态函数分量（Intrinsic Mode Functions,IMF）;然后,对每个IMF分量进行希尔伯特变换（Hilbert Transform, HT）,从而获得各个分量的瞬时频率和瞬时幅值,实现扰动信号的检测与分类. 仿真和实测实验结果表明,与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法相比,MMSST可以准确地分离提取电压扰动信号中的各个扰动分量,可以实现各个扰动分量的瞬时频率和幅值的准确提取,并且具有较强的鲁棒性.     

基于VMD-SSA和多频段Hilbert能量的高压直流输电线路单端量保护方法

高压直流(high voltage direct current, HVDC)输电线路对故障暂态电压信号大多数频段都具有衰减作用,而HVDC的物理边界对高频分量会产生较强的衰减作用,对低频分量会产生一定的放大作用。根据上述特征,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)和多频段希尔伯特(Hilbert)能量幅值的高压直流输电线路单端量保护方法。利用SSA对VMD参数进行优化后,对故障暂态电压信号进行分解,然后对分解后的各个内涵模态分量(intrinsic mode functions, IMF)进行Hilbert变换求取其200～1 200 Hz低频段和8～12 kHz高频段的Hilbert能量,利用低频段和高频段Hilbert能量之比构造故障区段识别保护判据,通过正极和负极其高低频段Hilbert能量和之比来判断故障极。仿真实验证明,所提出的方法能够有效避免利用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)故障信号时...     

基于二维HHT的隧道超前探测图像识别与检测

为有效分析隧道超前探测图像以避免灾害的发生,研究应用二维希尔伯特—黄变换(二维HHT)进行隧道超前探测图像的识别与检测。应用二维经验模态分解(BEMD)方法将隧道超前探测图像分解为不同频率的本征模态函数图(IMF)分量,去除含噪声的高频分量,得到重构后的新图像;再对新图像进行Hilbert变换,进而进行复信号分析,并求取图像的瞬时参数,突出图像特征。研究表明:二维HHT方法能较好地去除图像的噪声部分,并结合复信号分析所到的瞬时参数图,突出超前探测图像的异常体特征。     

HH变换在地震动信号分析中的应用

通过对仿真信号和实际地震动信号的分析,指出HH变换(Hilbert-huang transform)中产生的虚假IMF(intrinsic mode function)主要是由于EMD(empirical mode decomposition)没能将信号中频率相近的分量分解开而产生的.这种虚假的IMF在对地震动信号进行分解时很难将其排除,并且不能正确给出地震动的能量在频率上的分布.此外,Hilbert变换对某种信号会给出错误的瞬时频率.因此将HH变换应用于地震动信号分析时,将Hilbert变换同小波变换联合应用以得到较好的分析结果.     

基于HHT的微震信号分析

利用希尔伯特-黄变换(HHT)中经验模态分解(EMD)法,对武钢金山店铁矿微震监测信号进行分解,得到满足一定条件的IMF分量,再对其进行希尔伯特变换,得到能量谱图,通过对波形和谱图的分析,实现微震震源的提取及分类。     

希尔伯特-黄变换在轴承故障诊断中的应用研究

该文通过运用希尔伯特-黄变换（Hilbert—HuangTransform,简称HHT）对轴承的故障信号进行分析,用以诊断故障类型,并取得了较好的效果,为轴承故障诊断提供了一项可行方法。     

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。     

基于掩膜信号法的端点延拓方法

提出了一种基于掩膜信号法的端点延拓新方法,可以有效地解决产生于希尔伯特-黄变换中的端点效应;对信号进行外延后进行EMD,然后利用掩膜信号对IMF分量进行延拓后再进行希尔伯特变换;仿真实验证实了该方法的有效性.     

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.     

机车故障诊断的局域均值分解解调方法

为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,提出了一种针对机车故障振动信号的局域均值分解(LMD)解调诊断方法.LMD能够将多分量的调制信号自适应地分解成一系列乘积函数分量,分解与解调过程可同步完成.与Hilbert-Huang变换相比,LMD方法不需要通过Hilbert变换求解瞬时频率,从而避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差.由于不受Bedrosian和Nuttall定理的限制,不会出现负频率现象,通过滑动平均方法得到信号的局域均值和包络,因此不存在过包络、欠包络和断点效应.通过对实际机车走行部轴承和齿轮振动信号的分析,成功地提取了故障特征,与经验模式分解进行比较的结果说明,采用LMD方法提取尽可能多的有意义的调制分量,不仅避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差,而且更适合于多分量调制信号的处理.     

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。     

基于EMD和HT的轧机瞬态振动信号时频分析

为解决轧机非平稳瞬态冲击信号的瞬态时频分析难题,提出了基于EMD和Hilbert变换的瞬态振动信号时频分析方法,利用EMD方法提取信号的固有模态函数(IMF),再结合Hilbert变换(HT)求解瞬时频率,得到信号的Hilbert时频谱和Hilbert边际谱,从而得到信号的瞬态特征.通过对调频调幅仿真信号和轧机实测瞬态信号的时频分析,验证了该方法的可行性.     

瞬时频率计算方法的比较研究和改进

希尔伯特-黄变换是目前最广泛使用的提取信号瞬时频率时频分析方法,但在求取瞬时频率过程存在端点效应问题.针对这个问题,本文从解析信号的瞬时频率定义着手,介绍了Bedrosian等式和Nuttall定理的限制条件,分析了希尔伯特变换端点效应的产生原因,研究了基于经验调幅调频分解求取瞬时频率的方法及原理.在此基础上比较了希尔伯特变换、Teager能量算子和直接正交法在求取瞬时频率的优缺点.通过实例验证可以得出以下结论:(1)希尔伯特变换解调信号端点效应明显;(2)Teager能量算子法易受信号形式和噪声影响,误差较大;(3)直接正交法易受信号极值点影响,在极值点处会产生瞬时频率突变.针对直接正交法存在的问题,提出了一种改进算法,仿真结果表明:改进算法的效果较为理想,误差较小,能够解决直接正交法求取瞬时频率在极值点处发生突变的问题.     

希尔伯特-黄变换端点效应的自适应端点相位正弦延拓方法

针对希尔伯特-黄变换（Hilbert Huang Transform,HHT）的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率适当的正弦延拓函数,使得原端点的包络线顺着端点附近波形延展,以改进EMD分解精度.为满足EMD内禀模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）与原信号的相关性精度和EMD较低迭代次数的要求,引入能表征EMD性能的目标函数.该函数可通过迭代次数、IMF个数和有效IMF的相关系数大小等来衡量.由于该方法的边界延拓参数是根据延拓周期比例系数、延拓信号长度系数和采样频率自动确定的,故其分解过程完全是一个自适应过程,不需要人为设置,具有较好的实用性.仿真和液压系统实例分析表明,该方法不仅能较好地解决HHT的端点效应,而且相对现有的延拓方法而言,筛选次数更少,能显著提高信号EMD分解精度,且减小Hilbert谱的端点效应,更加精确地提取了液压系统齿轮泵振动信号的故障特征,取得了较好的应用效果.     

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.     

基于粒子群优化SVM的电能质量复合扰动分类的研究

针对暂态电能质量复合扰动的问题,提出了基于希尔伯特-黄变换和粒子群优化多分类支持向量机的暂态电能质量复合扰动检测分类的方法。利用希尔伯特-黄变换提取分类所需的特征向量作为训练数据输入粒子群参数优化的支持向量机,实现了对多种复合的暂态电能质量扰动问题分类。从仿真结果可以看出,该方法可以对常见的复合暂态电能质量扰动信号进行检测和分类,且结果精确。     

基于改进希尔伯特-黄的泵阀故障诊断新方法

将改进的希尔伯特黄应用到泵阀的故障检测,通过对现场采集数据的分析,提出了一种新的识别故障泵阀的简易诊断方式。首先对6个泵阀信号都作EMD分解,用IMF分量数鉴别故障泵阀,故障泵阀含有IMF数量最多,然后再做出每个泵阀信号希尔伯特能量谱,通过故障泵阀具有高能量来进一步证实。结果表明了该方法能够准确有效的判断出故障泵阀。因此相对于可靠性低并对工作人员身体有害的传统方法而言该方法具有可靠性高,对工作人员无害等优点。