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.     

利用正交Hilbert谱模拟非平稳随机地震动

基于样本记录正交HHT变换的Hilbert谱提出了非平稳随机地震动过程的模拟方法。 利用正交EMD法对IMF分量进行处理,克服了传统EMD分解存在能量泄漏的缺点,使正交HHT法可以精确分析非平稳信号的时频特性。在此基础上,把样本的Hilbert谱均值作为地震动随机过程的目标Hilbert谱,引入随机相位角来进行非平稳随机地震动过程的仿真,并且给出了随机过程的统计特性函数。通过对2个地震动记录的模拟,验证了模拟的地震动样本,能完全反映原记录强度和频率的非平稳特性,在时频分布上和原记录非常接近,具有相同的统计特征,并且模拟样本之间也具有良好的离散性。     

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。     

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.     

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.     

基于希尔伯特-黄变换和EMD消噪的电压闪变信号检测

针对日渐增多的电压闪变现象,提出了基于希尔伯特-黄变换(HHT)与EMD消噪的电压闪变检测新方法.首先采用希尔伯特-黄变换(HHT)提取电压闪变信号的包络,然后利用经验模态分解(EMD)消除包络信号中的噪声,最后采用经验模态分解(EMD)对消噪后包络信号进行分解,提取调幅波的特征信息.仿真的结果表明,该方法能够准确检测出非平稳电压闪变信号的时间、幅值、频率,对不同形式的电压闪变有着良好的适应性.     

Hilbert-Huang变换在线性正则域的新推广

Hilbert-Huang变换是一种重要的非平稳信号分析工具,其对信号的处理包含两个方面:(i)经验模态分解;(ii)Hilbert谱分析.2012年,Li,Tao和Wang利用线性正域上的Hilbert变换将该变换推广到线性正则域,从而获得了一种更为灵活的信号分析工具.本文提出了Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.这种新推广先利用经验模态分解将信号转换成固有模态函数,再引入另一种线性正则域的Hilbert变换对固有模态函数进行Hilbert谱分析,从而得到Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.     

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.     

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。     

二维信号Hilbert-Huang变换时频谱研究

Hilbert-Huang变换(HHT)自适应时频分析是处理非平稳数据较为有效的新方法.根据一维Hilbert-Huang变换信号时频谱变换原理,研究了二维信号的分解和时频谱分析方法.通过把二维信号按指定方向进行一维分解和时频谱变换,构造出二维信号时间(空间)-频率-能量谱图,使二维信号在指定方向的时频特性能正确地显示出来,从而拓展了Hilbert-Huang变换的应用范围.该方法为分析非平稳二维信号提供了新的工具.     

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Hilbert Huang变换的多自由度参数辨识

Hilbert Huang变换（简称HHT）是近年来发展起来的一种新的时间序列信号分析方 法，特别对非平稳信号和非线性信号的分析有较好的适定性.该文结合HHT和状态变量分析 方法对多自由度系统的模态频率和阻尼比进行了辨识.首先，用经验模态分解对测得的激励 响应信号进行分解，然后对分解结果进行Hilbert变换，求出瞬时幅度和相位，再通过线性 最小二乘拟合求出模态频率和阻尼比.最后的仿真结果显示本文方法是可行的.     

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。     

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。     

三种时频分析方法在心音信号分析中的应用

文章介绍了一种新的时频分析方法—— Hilbert谱分析 ,并将其应用到心音信号的时频分析中 ,分析对比了短时 Fourier变换 ,小波分析和 Hilbert谱分析这三种方法在处理心音信号时的性能差异 .传统的基于 Fourier的方法不能有效的分析非平稳信号 .文章分析证明了这种新方法在分析像心音信号这种非平稳信号的有效性 ,它能对信号的时频分布做出比短时 Fourier变换和小波分析更为精确的描述 .用这种方法 ,我们能提取心音信号中频率变化的信息 .