基于降采样HHT的水轮机振动信号研究

在分析水轮机振动信号特征的基础上,提出了一种基于降采样过程的HHT方法,并引入到原型水轮机振动信号分析中。该方法利用数字降采样对信号进行重采样,得到适当的采样率,再进行EMD分解提取具有明确物理意义的水轮机轴系振动模式分量信号,最后通过H ilbert谱分析来探讨基于HHT的振动状态识别方法。非最优工况下原型水轮机振动信号的实例结果表明,该方法计算简便且计算精度高。     

改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断

以自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为基础,提出了一种改进的Hilbert-Huang变换(HHT)时频分析法。对滚动轴承振动信号进行CEEMDAN获得一组本征模态函数(IMF)。通过自动提取敏感IMF算法,筛选特征敏感IMF分量,计算特征敏感IMF分量的Hilbert包络谱和HHT二维时频谱,提取故障特征频率信息。研究结果表明:CEEMDAN算法有效降低了模态混叠,比经验模态分解(EMD)算法和集合经验模态分解(EEMD)算法具有优越性。将改进的HHT与自动提取敏感IMF算法相结合,可以有效分解信号的特征信息,筛选出含有故障特征信息的敏感IMF,剔除背景噪声和无故障IMF的干扰,有效提取轴承振动的故障特征频率,诊断出轴承故障的发生部位。     

HHT在多相流差压信号消噪上的应用

为有效提取噪声背景下的多相流差压信号,提高流量的测量精度,针对实际差压信号非线性非平稳的特点,提出基于Hilbert-Huang transform(HHT)的多相流差压信号消噪方法.该方法利用经验模态分解(EMD)把差压信号分解成有限个固有模态函数(IMF),然后分析各个固有模态函数的边际谱,利用HHT不同频段能量分...     

信息熵与经验模态分解集成的转子故障信号量化特征提取

针对转子振动信号的非线性、非平稳性造成的故障状态难以定量准确描述问题,提出一种基于信息熵和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的转子振动信号量化特征提取方法.该方法通过对比转子故障信号EMD分解后各内禀模态分量(intrinsic mode function,IMF)的能量状态及其与原始信号间的相关性程度,在确定出包含主要故障信息的分量基础上,分别对其进行时域、频域及时频域内4种信息熵熵值的计算,从而建立起一种信息熵熵带特征量.实验信号的分析结果表明,该方法能够较好地实现对转子系统故障信号的量化特征提取,所提取出的特征集合具有能够使典型故障特征量之间存在显著差异的性能.     

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.     

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。     

基于改进HHT方法的密集模态结构参数识别

针对Hilbert-Huang变换(HHT)方法在识别结构模态参数中存在的经验模式分解(EMD)模态分解能力不足以及固有模式函数(IMF)分量之间不正交这2个问题,分别提出采用波组信号前处理和正交化经验模式分解的方法予以改进,并将此方法称为改进的Hilbert-Huang变换方法.在介绍正交化经验模式分解方法和波组信号前处理基本原理的基础上,给出基于此改进Hilbert-Huang变换方法识别结构模态参数的基本步骤,并通过一个具有密集模态的三自由度结构在脉冲荷载激励下的模态参数识别算例予以验证.研究结果表明:该方法可有效识别密集模态结构的模态参数,且识别效果优于基于HHT的模态参数识别方法的效果.     

经验模态分解和魏格纳-维利分布在往复泵泵阀振动信号特征提取中的应用

将经验模态分解(EMD)和魏格纳一维利分布(WVD)两种方法应用于往复泵泵阀振动信号特征的提取.首先对现场采集的振动信号进行EMD分解,再对分解得到的同有模态函数(IMF)分量进行WVD分析后叠加,最终得到的信号Wigner-Viile分布可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题,有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小三个方面的特征信息同时进行准确提取.试验结果表明,该方法能够全面、有效地表征出振动信号中所蕴含的泵阀状态信息,为后续进行泵阀状态识别和故障诊断奠定基础.     

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.