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-黄变换轴瓦异响故障诊断

根据汽车发动机信号非线性、非平稳性特点,分别对正常以及轴瓦异响发动机信号进行HHT,得到希尔伯特谱与时频分布三维图。将引起异响的高频成分从异响信号中分离,再通过对高频成分的分析找出故障原因。结果表明,正常发动机固有频率为210Hz,轴瓦异响发动机频率主要集中在500,1 500和2 700Hz,通过对比加速度谱分析结果,判断出轴瓦异响的原因是轴瓦磨损。     

基于希尔伯特-黄变换的小鼠脑电信号相关性分析

研究了小鼠脑电信号的分离问题。由于小鼠脑电信号是由多种不同波段的信号混迭而成的,且不同波段的信号是非平稳、能量差距很大的随机信号,因此对这些脑电信号的分离非常困难。先使用主成分分析(PCA)方法将信号的主要成分提取出来,然后再使用独立成分分析(ICA)在频域上对脑电信号进行分离。接着对分离的脑电信号δ波进行希尔伯特-黄变换。利用希尔伯特谱得到信号的瞬时频率信息,发现δ波的瞬时频率在某些时刻相对于其他时刻非常大。将这些瞬时频率出现异常的时刻,与呼吸信号的波峰出现的时刻进行相关性分析,得出呼吸信号与脑电信号中的δ波显著相关。     

基于傅立叶变换的逆变器故障检测新方法

利用加窗傅立叶变换对逆变器输出的正序分量进行了分析,获得了输出信号的正序对称分量,提出了基本谱残差的概念.定义了故障决策函数,利用仿真或实验确定故障阈值,通过基本谱残差与阈值的对比可实现逆变器的故障检测,仿真结果表明了本文方法的有效性.     

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-黄变换理论及其应用探讨

希尔伯特-黄变换包括两个主要步骤:经验模态分解和希尔伯特变换;在经验模态分解过程中会产生的端点效应,应采取方法抑制;能应用于多个领域.     

希尔伯特-黄变换及其应用

近年来，基于时频变换理论、用于处理非平稳信号的一种新的变换方法——Hilbert—Huang变换（Hilbert—Huang Transform，HHT）在各个行业得到越来越广泛的应用。HHT方法能够对非线性、非平稳信号进行处理，不需事先确定基函数，是一种更具适应性的时频局部化分析方法。[第一段]     

基于希尔伯特-黄变换的信号总失真度评价

提出一种新的评价信号总失真度的曲线拟合法,该方法通过对量化后的正弦信号进行希尔伯特-黄变换(HHT),进而拟合求出正弦信号的基波曲线参数,然后再通过修正量化误差的影响,最终获得高精度总失真度的评价.仿真表明:在信号源频率高达1 MHz,所含二、三次谐波失真分别为-72 dB和-84 dB的情况下,对源信号加入11 bit的A/D量化效应后,运用所述方法进行信号总失真度的评价误差不到5%.     

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。     

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。     

基于Hilbert-Huang变换方法的结构损伤诊断

在Hilbert—Huang变换理论和Hilbert阻尼谱的基础上，通过对深圳罗湖商务大厦模型振动台试验数据的处理分析，探讨Hilbert-Huang变换方法在结构损伤诊断中的应用．结果表明，Hilbert—Huang变换方法能够准确地确定模型结构在各级烈度地震后自振频率的变化，Hilbert阻尼谱能够定性地显示阻尼损失系数在地震加速度作用时间内的变化，而且阻尼损失系数对结构的破坏更加敏感，随着结构裂缝的出现与复合，Hilbert阻尼谱出现突变。     

基于希尔波特-黄变换的海滩碎波带水体波动特征分析

 介绍了HHT原理及其端点效应与正交性,分析了台风过程中碎波带水体波动特征。结果表明,碎波带波浪在台风期间波能增大且向低频转移,台风过后波能减弱且向高频转移;海滩地下水波动主要受潮汐涨落影响,波动周期可能受台风增水影响;台风与天文大潮耦合导致海滩地下水位奇异性波动。     

基于Hilbert-Huang变换基音周期检测算法

介绍了一种与传统算法相比有更好的自适应性和优越性的基音周期检测算法,Hilbert-Huang变换不需要对语音信号进行短时平稳假设,检测精度高,适应范围广,帧长大大增加;与小波变换相比,Hilbert-Huang变换依据信号本身的信息对信号进行分解,随信号本身变化而变化,表现了信号内含的真实物理信息,具有更好的自适应性和优越性。     

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.     

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Hilbert-Huang变换的室内地磁信号处理分析

提出一种利用Hilbert-Huang变换(HHT)处理分析室内地磁信号的方法。介绍HHT原理与方法,设计出一种室内地磁信号采集平台,对实际测量的室内地磁信号进行经验模态分解(EMD),并对分解后的固有模态函数(IMF)进行频谱和时频剖析,最后将经过HHT处理的原始信号进行重组。结果表明,HHT能用于描述复杂的室内地磁信号的非线性时变特征,为室内地磁信号的处理分析提供一种可行的方法。     

基于改进HHT的结构模态参数识别方法

针对HHT方法中经验模态分解(EMD)过程容易出现模态混叠、虚假模态和端点效应的问题,提出了改进的HHT方法.首先利用带通滤波对原始信号进行预处理,得到一组窄带频率信号之和;接着进行EMD过程,得到若干个本征模函数(IMF),根据IMFs和原信号的相关系数来判定其是否是真正的IMFs;然后运用随机减量技术(RDT)和希...     

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.     

炸药性能对地震波品质影响的Hilbert-Huang变换分析

为检测爆炸地震波的品质(能量,主频),探寻激发高能量、高频率地震波的炸药震源,选用梯恩梯(TNT)、梯铝(TL)、8701,黑火药(BP)进行浅埋土中爆炸试验. 并利用Hilbert-Huang变换(HHT)对距离震源10～65 m处地面振动速度信号进行分析,结果表明:高能量高爆速炸药8701震源激发的地震波能量大,但频带较窄,主频较低,高频率段能量随传播距离衰减较快;低能量低爆速炸药BP激发的地震波频带较宽,主频也较高,但地震波能量过低;含铝炸药TL激发的地震波能量大,且随传播距离衰减速度较慢,主频介于黑火药BP与炸药8701之间.      

Lamb Wave Arrival Time Extraction Using Hilbert-Huang Transform for Improved Tomography Image

Travel time Lamb wave tomography has been shown to be an effective nondestructive evaluation (NDE) technique for plate-like structures.The methods used previously to extract arrival times of the fastest or multi Lamb wave modes are mostly based on various time-frequency methods such as Wigner-Ville distribution,short-time Fourier transform,and recently explored wavelet transform(WT).Frankly speaking,uses of these signal processing methods improve the accuracy of the arrival time extraction to a great extent...