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.     

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。     

一种抑制模态混叠的改进HHT模态参数识别方法

针对传统HHT法识别模态参数时的模态混叠问题,提出基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)和信号调频变换(FM)结合的改进HHT模态参数识别方法;并在CEEMD分解后应用随机减量处理(RDT)削弱CEEMD分解对自由衰减响应的影响。将改进的HHT法应用于密集模态系统的参数识别中,结果得出:密集模态系统的频率为0.672 7,1.184 0,1.307 5,阻尼比为0.636 1,1.110 3,1.213 0,与其他方法所得数据相比,改进方法最接近真实数值。表明改进HHT法可以有效避免间断信号与密集模态共同作用下造成的模态混叠问题。     

HHT在齿轮故障诊断问题中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法(EMD)和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法(EMD)把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。介绍了该方法的基本原理,并将HHT应用于齿轮断齿故障诊断,齿轮故障实验信号的研究结果表明:基于HHT的分析方法,能有效地诊断齿轮的故障。     

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.     

大跨度斜拉桥模态参数识别时频方法对比研究

利用苏通大桥结构健康监测系统(SHMS)记录的台风期间大桥加速度响应,分别基于希尔伯特-黄变换(HHT)和小波变换(WT)方法对该桥进行了模态参数识别,并将2种识别结果进行对比.在此基础上,进一步研究了模态阻尼比与桥址区实测平均风速的关系.结果表明:基于HHT和WT方法识别出的模态频率值基本一致;模态阻尼比差距较大,基于HHT方法识别的阻尼比均值略大于基于WT方法的识别结果;基于HHT和WT方法识别的模态阻尼比随风速的变化趋势类似.     

Hilbert—Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法（EMD）和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法（EMD）把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函（IMF）,适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。能有效地诊断齿轮的故障。     

模态参数识别的LMD-BPF方法及其应用（英文）

鉴于准确识别结构模态参数存在的问题,提出了一种局部均值分解(LMD)-带通滤波(BPF)的模态参数识别方法。首先,将LMD方法用于位移仿真信号和压气机导向叶片测频信号的分解,分解得到的PF分量存在模态混叠现象;然后,使用LMD-BPF方法对位移仿真信号和导向叶片测频信号进行分解,成功实现了对各模态频率的准确分离;最后,使用LMD-BPF模态参数识别方法对位移仿真信号和导向叶片测频信号进行模态参数识别。识别的位移仿真信号4个模态频率和阻尼比与相应的理论值之间的最大误差分别为0.205%和2.387%,识别导向叶片的3种模态频率与测试模态频率之间的最大差别小于1.0%,识别的导向叶片的3种模态阻尼比与半功率带宽法识别的阻尼比,最大差别小于0.65%。模态参数识别的仿真分析和实验研究验证了该方法的有效性。     

基于SVD差分谱和IMF能量谱的改进HHT方法

针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT.该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用奇异值差分谱来确定有效奇异值的阶次;然后对消噪的信号进行EEMD分解,通过IMF能量谱来去除虚假分量;最后对主IMF进行Hilbert谱分析.仿真和实验结果表明,SVD能提高信噪比,抑制噪声对EEMD分解精度的干扰;能量谱能有效地消除虚假IMF对Hilbert谱分析的影响;Hilbert谱中各频率成分清晰,解决了随机噪声和虚假分量对传统改进HHT的不良影响.     

基于局域波法的非线性系统模态参数识别研究

研究基于局域波分析的非线性系统模态参数识别方法.首先在非线性系统响应局域波分解的基础上得到了等效线性系统,然后通过Hilbert变换识别系统的瞬时固有频率和瞬时阻尼系数.针对非线性转子系统的模态参数测试识别问题,提出测取转子系统在降速过程非稳定运行工况下的振动响应,并应用提出的模态参数识别方法来识别转子系统的瞬时固有频...     

时域模态参数识别法的改进及实验研究

本文讨论利用振动系统的随机响应和自由响应信号识别系统模态参数问题。文中提出了将系统的固有频率与阻尼比同振型先后予以识别的方法。提出了一种在实数域内识别模态参数中幅值与相位的新方法,并得到一个简化算式。模拟计算和现场试验表明,本法是行之有效的。最后对有关模型定阶及虚假模态的剔除等问题进行了探讨。     

基于结构水下冲击响应识别结构模态参数

在冲击载荷作用下,基于水下结构的动力学方程,结合Hilbert-Huang变换(HHT)推导出冲击作用下结构响应与模态参数的关系,并识别了水下结构的频率和模态阻尼比.HHT方法适合处理冲击等非平稳响应,设计的带通滤波器能自动选取截止频率,可以准确地得到各阶模态响应.且只需要结构适当一点的冲击响应,就可得到结构的固有频率和模态阻尼比.最后,以一水下矩形钢板为例,经数值计算在典型的爆炸冲击载荷作用下结构的振动响应,通过本方法得到了结构的固有频率和模态阻尼比,再以水下圆柱壳结构为例,同样得到了结构的固有频率和模态阻尼比,验证了本方法在冲击作用下识别水下结构模态参数的可行性.     

模态参数识别中频响函数估计的最小二乘优化

模态参数识别的精度将会直接影响到机械结构系统动力特性分析的质量,而频响函数的估计精度对模态参数识别精度影响很大.工程中通常借助FFT采用功率谱平均估计频响函数.由于FFT过程中截断及舍入等误差的存在以及噪声的影响不能完全克服,采用此方法估计的频响函数来识别模态参数,其精度受到影响.因此,在分析频响函数的理论值与功率谱平均估计值的误差函数的基础上,应用最小二乘法对频响函数的估计进行优化.通过实测试验对该方法的有效性进行了验证.试验结果表明:采用优化后的频响函数识别的阻尼固有频率和阻尼比比没有优化直接峰值搜索得到的结果更接近真实的结果,该方法能够提高模态参数识别的精度.     

结构动力分析中的阻尼模型研究

阻尼是结构振动中的基本特性之一,是结构抗震分析中一个重要的因素.结构在不同振型的阻尼比会有所不同,这是因为在结构的阻尼耗能主要是摩擦耗能的情况下,摩擦耗能取决于楼层和楼层之间的相对位移,不同的振型所表达的楼层间的相对位移不一样,当然每个振型的阻尼比也会不一样,现行抗震规范把所有振型的阻尼比取为相同常数的做法不尽合理.探讨了在低幅值震动和强震中合理阻尼比的取值,通过其他各阶振型阻尼比与基本振型阻尼比的关系,提出了在结构动力时程分析中较为合适的瑞利阻尼模型以及推动阻尼研究需要解决的几个问题.     

自由阻尼层加筋板的稳态简谐响应分析

应用模态叠加法研究了敷设粘弹性自由阻尼层加筋板的稳态简谐响应，以结构幅频特性曲线的方式来研究粘弹性阻尼以结构响应的控制作用，分析了阻尼材料模量、损耗因子和阻尼层与基层厚度比对结构响应的影响，分析中考虑了结构上下不同位置的结点的情况，结果表明，在相同幅度的情况下，增加阻尼层与基层厚度比比增加阻尼材料损耗因子的减振效果好；粘弹性材料能够有效地控制的共振响应。     

基于HHT和改进PNN的CSI人体动作识别研究

为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。     

环境激励下湘潭莲城大桥模态参数识别研究

对环境激励下结构模态参数识别进行了理论分析和试验研究.基于随机振动理论阐述了峰值拾取法的基本原理和方法,并提出了虚拟响应的概念.从湘潭莲城大桥在环境激励下的加速度测试信号中提取高信噪比的虚拟响应信号,根据峰值拾取法对虚拟响应信号进行频域分析,识别了该桥主跨结构的固有频率、阻尼比和振型等模态参数.试验模态参数与理论模态参数基本吻合,验证了识别结果的可靠性.模态置信矩阵表明,结构的线性响应特性明显,竖向振动具有良好的正交特性.     

斜拉桥塔-索-桥面连续耦合振动模型及其影响因素分析

针对端部激励下大跨度斜拉桥主塔、拉索与桥面梁协同振动问题,考虑拉索的初始垂度、倾角、阻尼及拉索重力弦向分力影响,引入拉索的高精度抛物线形,建立桥塔-拉索-桥面连续耦合非线性振动精细化模型,推导结构系统在桥面和索塔激励作用下的非线性振动方程,研究塔-索-桥面梁结构系统面内振动特性,并编制程序分析桥面与拉索频率比、桥面激励幅值、索力、拉索阻尼及拉索倾角对拉索振动特性的影响规律。结果表明:桥面梁与拉索频率比是系统发生大幅振动的直接诱因,其频率比为有理数时,系统将发生大幅振动,频率比接近2时将激发大幅主参数共振;桥面激励幅值和索力对拉索振动特性影响较大,拉索振幅随桥面激励幅值的增加呈非线性增加,随索力的增加呈先急剧减小,后趋于稳定;索的振幅随拉索阻尼增加而减小,但是减小幅度有限;实际工程中,拉索倾角对斜拉索振动影响较小。