一种改进的Hilbert能量谱算法研究

分析了HHT中Hilbert能量谱的原理；研究了瞬时频率谱中端点效应产生的原因，将ARMA模型应用于Hilbert能量谱计算中，以旋转机械振动信号为对象，运用所提的方法对HHT中典型的本征模式函数进行仿真实验；通过与传统方法比较，证明它可以有效地改进端点效应，优化Hilbert能量谱。     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

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。     

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.     

基于EEMD-HHT边际谱的轴承故障诊断

提出一种基于聚合经验模态分解 (ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EEMD方法将轴承振动信号分解成若干个模态混叠得到较好抑制的固有模态函数（IMFs）,然后对各IMF进行Hilbert变换,求出轴承振动信号的总HHT边际谱,最后根据该边际谱的幅值特性,确定滚动轴承的故障特征。本文方法提供了一种滚动轴承故障诊断的有效工具。     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的...     

基于Hilbert-Huang变换的液体火箭发动机涡轮泵故障分析

涡轮泵是液体火箭发动机(liquid rocket engine, LRE)推进系统的重要组成部分。涡轮泵故障也是LRE故障的主要来源。Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform, HHT)具备良好的自适应精确分析非平稳数据的能力。通过对真实的LRE试验数据的分析表明：采用信号包络非闭合镜像延拓的方法能有效解决经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)分解过程中出现的端点飞翼问题；采用HHT分析方法，对本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)进行Hilbert变换得到时频域的Hilbert能量分布频谱图以及对IMF函数进行重构后的时间-幅值图能在时域和频域内自适应精确分析液氧涡轮泵振动数据，对涡轮泵的故障进行诊断与分析。该方法在火箭发动机和其他组合件试验数据分析和故障定位中具有重要的应用和推广价值。     

Hilbert-Huang变换与大地电磁信号的时频分析

将Hilbert-Huang变换引入大地电磁信号的时频分析中,介绍HHT(Hilbert-Huang transform)时频分析原理及方法,给出仿真信号的经验模态分解及其时频分布,并对实测大地电磁信号进行HHT时频处理与剖析.研究结果表明:Hilbert能量谱随时频的具体分布具有很强的非稳态动态变换时频刻画能力;时频谱的时间、频率分辨率不受Heisenberg测不准原理的限制,且其时间、频率分辨率都很高,有很好的时频聚集性;HHT方法能用于描述大地电磁信号的非线性时变特征,是大地电磁信号时频分析的有效工具.     

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.     

基于HHT的爆破振动信号时频能量分析

傅里叶变换、小波分析等方式在处理非线性非稳定信号时不能在时间和频率上同时达到较好分辨率,针对此问题,文章在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)-小波阈值去噪、Hilbert变换的基础上,采用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法,从三维Hilbert谱、边际谱及瞬时能量谱3个方面对南方某铅锌矿的爆破振动信号进行了分析。结果表明:爆破振动信号的振动频率主要集中在0～200 Hz范围内,该区域能量占信号总能量的90%以上;爆炸发生时振动频率朝着低频发展,50 Hz以内的频率为主振频带;瞬时能量谱可以反映雷管爆炸的能量释放情况。文中运用瞬时能量谱精确识别了7个段位雷管的起爆时刻,发现HHT方法在处理非线性非稳定信号时,打破了Heisenberg测不准原理的限制,能从时域、频域及能量方面反映信号的变化特征,自适应性、完备性及重构性较强,精确度较高。     

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。     

虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪的研制

介绍了Norden.E.Huang等人提出的Hilbert-Huang变换(HHT)信号分析方法的主要内容、经验模态分解的过程和希尔伯特谱、边际谱的概念等;以虚拟仪器的开发特点及应用为基础,利用软件和硬件相结合的方法,从硬件部分、软件部分、仪器面板3个方面介绍了虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪的设计,并成功开发了虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪,为工程信号测试与分析提供了一种全新的方法.     

基于希尔伯特-黄变换的径流规律分析

希尔伯特－黄变换在处理非线性、非平稳、弱相依、高度复杂的时间序列时,比传统的时间序列分析方法更具优势。通过对时间序列进行经验模态分解（EMD）,得到若干反映时间序列演化过程的本征模态函数（IMF）和序列变化的残余项（趋势项）,然后对每个本征模态函数作希尔伯特－黄变换,得到反映径流规律的统计特征值,从而获得序列变化的周期。对渭河临潼水文站的年径流观测数据进行分析,得出年径流变化存在9．52年、13．70年、21．74年和41．67年的周期,且有逐渐减小的趋势。     

Hilbert-Huang变换的滤波特性及其应用

Hilbert-Huang变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法.其基本的实现分为两步,多分辨经验模态分解和瞬时频率的求解,随后可以获得信号的时-频谱.这种方法的关键部分是多分辨经验模态分解,任何复杂的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数.多分辨经验模态分解方法可以解释为以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程.时空滤波器充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有很大的优势.文中介绍了Hilbert-Huang变换时空滤波的实现过程,并列举了一些实例,说明了该方法的有效性.     

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。     

一种基于改进Hilbert-Huang变换的非平稳信号时频分析法及其应用

对于非平稳信号时频分析,提出了一种基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的分析方法.根据HHT的已有原理,改进了经验模式分解(EMD)过程中的筛选停止准则,提高了分解精度;给出了Hilbert谱分析的完整过程;以线性调频连续波(FMCW)信号模型作为研究对象,结合改进的EMD分解和完整的Hilbert谱分析,通过分析时频分布特征实现高噪声背景下雷达目标信号的检测以及干扰信号的提取.仿真结果表明了改进后的HHT方法对于低信噪比非平稳信号分析的有效性.     

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。     

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。     

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.