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。     

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.     

基于经验模态分解的HHT变换解析洪水频域特性

依据经验模态分解的希尔伯特黄变换方法,解析洪水过程的频域特性.以武江流域为研究对象,选取6场洪水过程进行分析.结果表明6场洪水在整个洪水过程中,洪水时间序列的能量主要集中在0.1 Hz以内.洪水时间序列具有多能量组分的特点.EMD分解出的分量具有较清晰的物理意义和自适应性;由于采用三次样条插值来获得信号的瞬时平均值,导致Hilbert-Huang变换得到的结果会出现端点飞翼现象.     

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。     

逼近希尔伯特变换对的小波基的设计

很多研究者已经证实在信号处理中利用一对小波变换能够获得显著的改进，其中这一对小波形成一对希尔伯特变换对。基于谱分解本文构造了互为希尔伯特变换对的二进小波基对。但是从一个已知的小波出发，利用它的希尔伯特变换来得到第二个小波，此时第二个小波不会是有限支撑的。本文设计一个有限支撑的小波去逼近无限支撑的小波。这个方法和Daubechies构造带有消失距的紧支撑小波的方法很相似，只是逼近希尔伯特变换要用到一个平坦延迟的滤波器。     

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.     

基于HHT信号处理方法的水轮发电机组低频压力脉动信号的特征提取

基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法能够较好地分析非平稳和非线性的信号.提出了基于Pascal程序设计语言的HHT算法的程序实现方法.通过对某水轮发电机组水导轴承的振动信号进行分析发现,EMD方法等够有效地分离出低频压力脉动信号中的各个单一模态的振动分量,分解出来的各振动分量具有物理意义.Hilbert谱相比于传统的时频谱具有更好的时频分辨率,且具有自适应的信号处理能力.     

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.     

基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法。传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势。仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果。     

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...     

基于改进经验模态分解的三维重建

针对传统经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在边缘易出现分解错误的问题,本文提出一种改进的经验模态分解方法.分别对条纹进行镜像延拓和Gerchberg外插迭代来实现边沿的拓展,有效抑制条纹边沿引起的模态分解错误,提高分解准确度.将改进的EMD分解方式应用于变形结构光条纹图的分析,能有效消除条纹中的背景分布,得到更好的三维面形重建效果.     

基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法

将变分模态分解方法引入探地雷达信号处理中,针对探地雷达信号非平稳特征,利用变分模态分解原理建立探地雷达信号去噪方法。方法基于变分模态分解将雷达波信号分解为特征模态函数,再由样本熵决定高阶模态是否保留,实现白噪声去除。通过探地雷达Ricker子波和正演模型试验,检验该方法的正确性和有效性。与传统的小波变换、集成经验模态分解方法进行对比,研究探地雷达信号去噪效果,并将该方法用于分析实际工程探地雷达信号。研究表明,该方法能有效去除探地雷达信号中的噪声,在强干扰背景下,能获得高于20 d B的信噪比。     

基于总体平均经验模态分解的局部场电位相位同步信息编码研究

局部场电位的相位特征是表达外界刺激信息的重要度量,对神经信息的传递与表达具有重要作用。本文以Long Evans大鼠为实验对象,以12个朝向的全屏光栅作为刺激图像,用多通道微电极阵列信号采集系统获取局部场电位信号。采用总体平均经验模态分解的方法获取局部场电位的不同分量,通过Hilbert提取不同分量的瞬时相位,用相位锁定值来进行相位同步分析。结果发现局部场电位采用总体平均经验模态分解后,主频带范围在40Hz~100Hz之间的第三固有模态分量具有最佳的朝向选择性,且编码精度和稳定性均优于经验模态分解和γ频带提取的结果。 关键词：局部场电位;总体平均经验模态分解;光栅;相位同步     

一种基于EMD-BLS的三相整流电路故障诊断方法

针对三相整流电路的故障诊断,提出了一种基于经验模式分解和宽度学习系统相结合的三相整流电路故障诊断方法.首先利用经验模式分解方法对故障信号进行分解,提取基本模式分量的能量作为特征信号;然后再利用时间复杂度、低分类高精度的宽度学习系统建立故障诊断的分类模型,有效地完成三相整流电路的故障分类.实验结果表明,经验模式分解特征提...     

基于改进的集合经验模态分解的爆破振动信号趋势项消除方法

针对实测爆破振动信号中存在的趋势项干扰问题,基于改进的集合经验模态分解,提出一种趋势项消除方法,并进行了模拟信号的仿真计算和爆破振动信号的实例分析.信号仿真计算结果显示:对于持续振动信号,该方法的趋势项提取结果与已有的基于经验模态分解或集合经验模态分解的趋势项消除方法较为接近;但当测试信号呈间歇振动时,该方法对趋势项的提取更为充分,体现了其对分段爆破振动信号中趋势项消除的优越性和适用性.同时,爆破振动速度信号的实例分析验证了该方法在实际应用过程中的可靠性.      

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.     

一种单通道的源数盲估计方法

针对单通道的源数盲估计技术,提出了一种基于经验模态分解和交叉验证技术相结合的源数估计方法,该方法首先通过经验模态分解技术将单通道的观测信号转换为虚拟的多通道观测信号,然后采用基于交叉验证技术来确定混合在单通道中的源信号个数．仿真实验结果表明：该方法能准确地估计出混合在单通道中服从超高斯分布、亚高斯和高斯分布的源信号个数．     

基于经验模态分解的煤矿设备温度预测

煤矿设备出现故障时,设备温度会迅速上升,表现出非线性和非平稳性的特点。为了较准确地预测温度异常,采用了基于经验模态分解（EMD）的神经网络方法对设备温度进行预测。该方法首先采用经验模态分解算法对设备温度时间序列进行分解,得到若干个平稳性较好的本征模态函数（IMF）分量和一个剩余量,然后分别对各分量及剩余量进行神经网络预测。仿真结果表明,基于EMD的神经网络预测方法比单一神经网络预测方法,预测精度更高,对于温度异常预测更有效。